Belajar prompt engineering dari postingan komunitas prompt terbesar dunia ?
Artikel ini berasal dari postingan nomor 3 terpopuler di komunitas Reddit Prompt Engineering:
Google dropped a 68-page prompt engineering guide, here’s what’s most interesting
- Upvotes: 2.800
- Komentar: 115
- Award: –
- Tanggal posting: 6 Mei 2025
- URL: https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1kggmh0/google_dropped_a_68page_prompt_engineering_guide/
- Download PDF Prompt Engineering Guide dari Google di sini
Google baru-baru ini merilis panduan prompt engineering setebal 68 halaman yang langsung menjadi perbincangan hangat di komunitas AI. Dokumen ini menggabungkan prinsip dasar untuk pemula dengan strategi lanjutan yang cocok bagi praktisi dan developer AI. Postingan Reddit ini merangkum berbagai poin, teknik, dan contoh yang dinilai paling bermanfaat dan praktis dari dokumen asli Google.
Beberapa poin dan teknik inti yang dibahas:
- Berikan contoh berkualitas (few-shot prompting):
Contoh satu atau beberapa kasus dalam prompt akan mengajarkan model soal format, gaya, dan cakupan jawaban yang diharapkan. Menyisipkan edge case dapat meningkatkan performa, namun perlu diwaspadai potensi overfitting. - Mulai dengan instruksi sederhana:
Prompt yang ringkas, jelas, dan berorientasi tindakan cenderung menghasilkan output lebih baik. Kurangi ambiguitas agar respons model lebih optimal. - Tentukan output yang spesifik:
Jelaskan struktur, panjang, dan gaya output (misal: “Berikan ringkasan dalam tiga poin bullet”). Semakin terperinci permintaan, semakin sesuai hasilnya. - Gunakan instruksi positif:
“Lakukan X” lebih efektif dibanding “Jangan lakukan Y”. Batasi constraint ketat hanya untuk kasus keamanan atau format yang wajib. - Manfaatkan variabel dalam prompt:
Pisahkan nama, tanggal, dan threshold menggunakan placeholder agar prompt reusable. - Coba berbagai format input dan gaya penulisan:
Prompt dapat dikemas dalam bentuk tabel, bullet list, atau JSON schema agar model lebih terfokus pada struktur yang diinginkan. - Uji dan revisi secara berkala:
Perbarui prompt setiap kali Anda pindah model atau ada rilis versi baru, karena interpretasi prompt bisa berubah dari satu model AI ke model lain. - Eksperimen output dalam beragam format:
Selain teks biasa, mintalah hasil dalam format JSON, CSV, atau markdown agar mudah diproses secara otomatis dan minimal post-processing. - Kolaborasi tim:
Kerja sama dalam menyusun prompt memungkinkan proses engineering lebih efisien dan error dapat terdeteksi lebih cepat. - Chain-of-Thought (CoT) best practice:
Saat memakai teknik CoT (“Let’s think step by step…”), jaga agar instruksi tetap sederhana, dan hindari CoT pada model reasoning. - Dokumentasikan iterasi prompt:
Catat setiap versi, konfigurasi, dan metrik hasil agar proses evaluasi dan pengembangan prompt lebih sistematis.
Kesimpulan & Pengaruh Praktis
Panduan ini bukan hanya cocok untuk pemula—banyak teknik lanjutan dan strategi produksi kolaboratif yang sangat relevan bagi peneliti, developer, dan pelaku industri AI. Dengan mengikuti best practice di atas, pembuatan dan pengujian prompt AI bisa lebih akurat dan konsisten, serta hasil yang diterima lebih mudah disesuaikan dengan tujuan aplikasi bisnis maupun penelitian.
Panduan Google ini menjadi rujukan penting untuk siapa pun yang ingin memperdalam pemahaman dan kapabilitas dalam dunia prompt engineering modern