Tantangan umum dalam menerapkan praktik terbaik Prompt Engineering meliputi:
- Kompleksitas bahasa: Bahasa manusia sangat nuansa dan kontekstual, membuat sulit untuk merumuskan prompt yang selalu menghasilkan output yang diinginkan.
- Evolusi model: Model bahasa terus berkembang, sehingga prompt yang efektif hari ini mungkin tidak efektif besok.
- Bias dalam data: Data pelatihan model dapat mengandung bias yang terbawa ke dalam output.
- Interpretasi yang berbeda: Setiap orang dapat menginterpretasikan prompt secara berbeda, menyebabkan variasi dalam output.
Untuk mengatasi tantangan ini, kita perlu terus belajar dan beradaptasi, menggunakan teknik seperti fine-tuning, memberikan contoh yang jelas, dan mengevaluasi output secara kritis. Selain itu, penting untuk menyadari keterbatasan model dan tidak sepenuhnya bergantung pada output yang dihasilkan.