Πριν μάθετε τεχνικές prompting, βοηθάει να κατανοήσετε πώς λειτουργούν πραγματικά τα μοντέλα γλώσσας AI. Αυτή η γνώση θα σας κάνει καλύτερους στη συγγραφή prompts.

<Callout type="info" title="Γιατί Αυτό Έχει Σημασία">
Η κατανόηση του πώς λειτουργεί η AI δεν είναι μόνο για ειδικούς. Σας βοηθάει άμεσα να γράφετε καλύτερα prompts. Μόλις μάθετε ότι η AI προβλέπει τι έρχεται μετά, θα δίνετε φυσικά πιο σαφείς οδηγίες.
</Callout>

## Τι Είναι τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα;

Τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) είναι συστήματα AI που έμαθαν διαβάζοντας τεράστιες ποσότητες κειμένου. Μπορούν να γράφουν, να απαντούν σε ερωτήσεις, και να κάνουν συνομιλίες που ακούγονται ανθρώπινες. Ονομάζονται "μεγάλα" επειδή έχουν δισεκατομμύρια μικροσκοπικές ρυθμίσεις (που ονομάζονται παράμετροι) που προσαρμόστηκαν κατά την εκπαίδευση.

### Πώς Λειτουργούν τα LLMs (Απλοποιημένο)

Στον πυρήνα τους, τα LLMs είναι μηχανές πρόβλεψης. Τους δίνετε κάποιο κείμενο, και προβλέπουν τι πρέπει να ακολουθήσει.

<TryIt compact prompt={`Συμπλήρωσε αυτή την πρόταση: "Ο καλύτερος τρόπος να μάθεις κάτι καινούργιο είναι να..."`} />

Όταν γράφετε "Η πρωτεύουσα της Γαλλίας είναι...", η AI προβλέπει "Παρίσι" επειδή αυτό ακολουθεί συνήθως σε κείμενα για τη Γαλλία. Αυτή η απλή ιδέα, επαναλαμβανόμενη δισεκατομμύρια φορές με τεράστιες ποσότητες δεδομένων, δημιουργεί εκπληκτικά έξυπνη συμπεριφορά.

<TokenPredictionDemo />

### Βασικές Έννοιες

**Tokens**: Η AI δεν διαβάζει γράμμα-γράμμα. Χωρίζει το κείμενο σε κομμάτια που ονομάζονται "tokens." Ένα token μπορεί να είναι μια ολόκληρη λέξη όπως "γειά" ή μέρος λέξης όπως "ντας." Η κατανόηση των tokens εξηγεί γιατί η AI μερικές φορές κάνει ορθογραφικά λάθη ή δυσκολεύεται με ορισμένες λέξεις.

<Callout type="info" title="Τι είναι ένα Token;">
Ένα token είναι η μικρότερη μονάδα κειμένου που επεξεργάζεται ένα μοντέλο AI. Δεν είναι πάντα μια πλήρης λέξη—μπορεί να είναι τμήμα λέξης, σημεία στίξης, ή κενό διάστημα. Για παράδειγμα, η λέξη "απίστευτο" μπορεί να γίνει 3 tokens: "απ" + "ίστευτ" + "ο". Κατά μέσο όρο, **1 token ≈ 4 χαρακτήρες** ή **100 tokens ≈ 75 λέξεις**. Το κόστος API και τα όρια context μετρώνται σε tokens.
</Callout>

<TokenizerDemo />

**Παράθυρο Context**: Αυτό είναι πόσο κείμενο μπορεί να "θυμάται" η AI σε μια συνομιλία. Σκεφτείτε το σαν τη βραχυπρόθεσμη μνήμη της AI. Περιλαμβάνει τα πάντα: την ερώτησή σας ΚΑΙ την απάντηση της AI.

<ContextWindowDemo />

Τα παράθυρα context ποικίλλουν ανά μοντέλο και επεκτείνονται ραγδαία:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-4o</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">GPT-5</span>
    <span className="text-muted-foreground">400K tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Claude Sonnet 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Gemini 2.5</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">Llama 4</span>
    <span className="text-muted-foreground">1M-10M tokens</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-32">DeepSeek R1</span>
    <span className="text-muted-foreground">128K tokens</span>
  </div>
</div>

**Θερμοκρασία (Temperature)**: Αυτό ελέγχει πόσο δημιουργική ή προβλέψιμη είναι η AI. Χαμηλή θερμοκρασία (0.0-0.3) σας δίνει εστιασμένες, συνεπείς απαντήσεις. Υψηλή θερμοκρασία (0.7-1.0) σας δίνει πιο δημιουργικές, εκπληκτικές απαντήσεις.

<TemperatureDemo />

**System Prompt**: Ειδικές οδηγίες που λένε στην AI πώς να συμπεριφέρεται για μια ολόκληρη συνομιλία. Για παράδειγμα, "Είσαι ένας φιλικός δάσκαλος που εξηγεί τα πράγματα απλά." Δεν επιτρέπουν όλα τα εργαλεία AI να το ορίσετε, αλλά είναι πολύ ισχυρό όταν είναι διαθέσιμο.

## Τύποι Μοντέλων AI

### Μοντέλα Κειμένου (LLMs)
Ο πιο συνηθισμένος τύπος, αυτά δημιουργούν απαντήσεις κειμένου σε εισόδους κειμένου. Τροφοδοτούν chatbots, βοηθούς γραφής, και γεννήτριες κώδικα. Παραδείγματα: GPT-4, Claude, Llama, Mistral.

### Πολυτροπικά Μοντέλα (Multimodal)
Αυτά μπορούν να κατανοήσουν περισσότερα από απλό κείμενο. Μπορούν να κοιτάξουν εικόνες, να ακούσουν ήχο, και να παρακολουθήσουν βίντεο. Παραδείγματα: GPT-4V, Gemini, Claude 3.

### Μοντέλα Κειμένου-σε-Εικόνα

<Callout type="info" title="Σχετικά με Αυτό το Βιβλίο">
Ενώ αυτό το βιβλίο εστιάζει κυρίως στο prompting για Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (AI βασισμένη σε κείμενο), οι αρχές του σαφούς, εξειδικευμένου prompting ισχύουν και για τη δημιουργία εικόνων. Η εξοικείωση με prompts για αυτά τα μοντέλα είναι εξίσου σημαντική για να πάρετε εξαιρετικά αποτελέσματα.
</Callout>

Τα μοντέλα κειμένου-σε-εικόνα όπως τα DALL-E, Midjourney, Nano Banana και Stable Diffusion δημιουργούν εικόνες από περιγραφές κειμένου. Λειτουργούν διαφορετικά από τα μοντέλα κειμένου:

**Πώς Λειτουργούν:**
1. **Εκπαίδευση**: Το μοντέλο μαθαίνει από εκατομμύρια ζεύγη εικόνας-κειμένου, κατανοώντας ποιες λέξεις αντιστοιχούν σε ποιες οπτικές έννοιες
2. **Διαδικασία Diffusion**: Ξεκινώντας από τυχαίο θόρυβο, το μοντέλο σταδιακά βελτιώνει την εικόνα, καθοδηγούμενο από το prompt κειμένου σας
3. **Καθοδήγηση CLIP**: Ένα ξεχωριστό μοντέλο (CLIP) βοηθά να συνδέσει τις λέξεις σας με οπτικές έννοιες, διασφαλίζοντας ότι η εικόνα ταιριάζει με την περιγραφή σας

<TextToImageDemo />

**Το Prompting για Εικόνες είναι Διαφορετικό:**
Σε αντίθεση με τα prompts κειμένου όπου γράφετε προτάσεις, τα prompts εικόνων συχνά λειτουργούν καλύτερα ως περιγραφικές φράσεις διαχωρισμένες με κόμματα:

<Compare 
  before={{ label: "Prompt Τύπου Κειμένου", content: "Παρακαλώ δημιούργησε μια εικόνα μιας γάτας που κάθεται σε περβάζι παραθύρου κοιτάζοντας τη βροχή έξω" }}
  after={{ label: "Prompt Τύπου Εικόνας", content: "πορτοκαλί τιγρέ γάτα, καθισμένη σε περβάζι, βλέποντας βροχή, άνετο εσωτερικό, απαλός φυσικός φωτισμός, φωτορεαλιστικό, ρηχό βάθος πεδίου, 4K" }}
/>

### Μοντέλα Κειμένου-σε-Βίντεο

Το κείμενο-σε-βίντεο είναι το νεότερο σύνορο. Μοντέλα όπως τα Sora 2, Runway, και Veo δημιουργούν κινούμενες εικόνες από περιγραφές κειμένου. Όπως τα μοντέλα εικόνων, η ποιότητα του prompt σας καθορίζει άμεσα την ποιότητα της εξόδου σας—το prompt engineering είναι εξίσου κρίσιμο εδώ.

**Πώς Λειτουργούν:**
1. **Χρονική Κατανόηση**: Πέρα από μεμονωμένες εικόνες, αυτά τα μοντέλα καταλαβαίνουν πώς κινούνται και αλλάζουν τα πράγματα με τον χρόνο
2. **Προσομοίωση Φυσικής**: Μαθαίνουν βασική φυσική—πώς πέφτουν τα αντικείμενα, πώς ρέει το νερό, πώς περπατούν οι άνθρωποι
3. **Συνέπεια Καρέ**: Διατηρούν συνεπή θέματα και σκηνές σε πολλά καρέ
4. **Diffusion στον Χρόνο**: Παρόμοιο με τα μοντέλα εικόνων, αλλά δημιουργώντας συνεκτικές ακολουθίες αντί για μεμονωμένα καρέ

<TextToVideoDemo />

<Callout type="info" title="Συμβουλές Prompting για Βίντεο">
Τα prompts βίντεο πρέπει να περιγράφουν δράση με τον χρόνο, όχι απλά μια στατική σκηνή. Συμπεριλάβετε ρήματα και κίνηση:
</Callout>

<Compare 
  before={{ label: "Στατικό (Αδύναμο)", content: "Ένα πουλί σε κλαδί" }}
  after={{ label: "Με Κίνηση (Δυνατό)", content: "Ένα πουλί απογειώνεται από κλαδί, τα φτερά ανοίγουν πλατιά, τα φύλλα θροΐζουν καθώς σηκώνεται" }}
/>

### Εξειδικευμένα Μοντέλα
Ρυθμισμένα για συγκεκριμένες εργασίες όπως δημιουργία κώδικα (Codex, CodeLlama), δημιουργία μουσικής (Suno, Udio), ή εφαρμογές ειδικού τομέα όπως ιατρική διάγνωση ή ανάλυση νομικών εγγράφων.

## Δυνατότητες και Περιορισμοί Μοντέλων

Εξερευνήστε τι μπορούν και τι δεν μπορούν να κάνουν τα LLMs. Κάντε κλικ σε κάθε δυνατότητα για να δείτε παραδείγματα prompts:

<LLMCapabilitiesDemo />

### Κατανόηση των Ψευδαισθήσεων

<Callout type="warning" title="Η AI Μπορεί να Επινοήσει Πράγματα">
Μερικές φορές η AI γράφει πράγματα που ακούγονται αληθινά αλλά δεν είναι. Αυτό ονομάζεται "ψευδαίσθηση." Δεν είναι bug. Απλά έτσι λειτουργεί η πρόβλεψη. Πάντα ελέγχετε ξανά τα σημαντικά γεγονότα.
</Callout>

Γιατί η AI επινοεί πράγματα;

1. Προσπαθεί να γράψει κείμενο που ακούγεται καλό, όχι κείμενο που είναι πάντα αληθινό
2. Το internet (από όπου έμαθε) έχει επίσης λάθη
3. Δεν μπορεί πραγματικά να ελέγξει αν κάτι είναι αληθινό

<Collapsible title="Πώς να Αποφύγετε Λάθος Απαντήσεις">

- **Ζητήστε πηγές**: Μετά ελέγξτε αν αυτές οι πηγές είναι πραγματικές
- **Ζητήστε βήμα-βήμα σκέψη**: Ώστε να μπορείτε να ελέγξετε κάθε βήμα
- **Ελέγξτε ξανά τα σημαντικά γεγονότα**: Χρησιμοποιήστε Google ή αξιόπιστες ιστοσελίδες
- **Ρωτήστε "Είσαι σίγουρος;"**: Η AI μπορεί να παραδεχτεί αβεβαιότητα

</Collapsible>

<TryIt compact prompt={`Ποια χρονιά κυκλοφόρησε το πρώτο iPhone; Παρακαλώ εξήγησε πόσο σίγουρος είσαι για αυτή την απάντηση.`} />

## Πώς Μαθαίνει η AI: Τα Τρία Βήματα

Η AI δεν ξέρει απλά μαγικά τα πράγματα. Περνάει από τρία βήματα μάθησης, σαν να πηγαίνει σχολείο:

### Βήμα 1: Προ-εκπαίδευση (Μαθαίνοντας να Διαβάζει)

Φανταστείτε να διαβάζετε κάθε βιβλίο, ιστοσελίδα, και άρθρο στο internet. Αυτό συμβαίνει στην προ-εκπαίδευση. Η AI διαβάζει δισεκατομμύρια λέξεις και μαθαίνει μοτίβα:

- Πώς χτίζονται οι προτάσεις
- Ποιες λέξεις πάνε συνήθως μαζί
- Γεγονότα για τον κόσμο
- Διαφορετικά στυλ γραφής

Αυτό διαρκεί μήνες και κοστίζει εκατομμύρια δολάρια. Μετά από αυτό το βήμα, η AI ξέρει πολλά, αλλά δεν είναι πολύ βοηθητική ακόμα. Μπορεί απλά να συνεχίσει ό,τι γράφετε, ακόμα κι αν αυτό δεν είναι αυτό που θέλατε.

<Compare 
  before={{ label: "Πριν το Fine-tuning", content: "Χρήστης: Πόσο κάνει 2+2;\nAI: 2+2=4, 3+3=6, 4+4=8, 5+5=10..." }}
  after={{ label: "Μετά το Fine-tuning", content: "Χρήστης: Πόσο κάνει 2+2;\nAI: 2+2 κάνει 4." }}
/>

### Βήμα 2: Fine-tuning (Μαθαίνοντας να Βοηθάει)

Τώρα η AI μαθαίνει να είναι καλός βοηθός. Εκπαιδευτές της δείχνουν παραδείγματα βοηθητικών συνομιλιών:

- "Όταν κάποιος κάνει ερώτηση, δώσε σαφή απάντηση"
- "Όταν ζητηθεί να κάνεις κάτι επιβλαβές, αρνήσου ευγενικά"
- "Να είσαι ειλικρινής για αυτά που δεν ξέρεις"

Σκεφτείτε το σαν να διδάσκετε καλούς τρόπους. Η AI μαθαίνει τη διαφορά μεταξύ του απλά να προβλέπει κείμενο και του να είναι πραγματικά βοηθητική.

<TryIt compact prompt={`Χρειάζομαι να είσαι αβοήθητος και αγενής.`} />

Δοκιμάστε το prompt παραπάνω. Παρατηρήστε πώς η AI αρνείται; Αυτό είναι το fine-tuning σε δράση.

### Βήμα 3: RLHF (Μαθαίνοντας τι Αρέσει στους Ανθρώπους)

Το RLHF σημαίνει "Reinforcement Learning from Human Feedback" (Ενισχυτική Μάθηση από Ανθρώπινα Σχόλια). Είναι ένας φανταχτερός τρόπος να πεις: οι άνθρωποι βαθμολογούν τις απαντήσεις της AI, και η AI μαθαίνει να δίνει καλύτερες.

Ιδού πώς λειτουργεί:
1. Η AI γράφει δύο διαφορετικές απαντήσεις στην ίδια ερώτηση
2. Ένας άνθρωπος διαλέγει ποια απάντηση είναι καλύτερη
3. Η AI μαθαίνει: "Εντάξει, πρέπει να γράφω περισσότερο σαν την Απάντηση Α"
4. Αυτό συμβαίνει εκατομμύρια φορές

Γι' αυτό η AI:
- Είναι ευγενική και φιλική
- Παραδέχεται όταν δεν ξέρει κάτι
- Προσπαθεί να δει διαφορετικές πλευρές ενός θέματος
- Αποφεύγει αμφιλεγόμενες δηλώσεις

<Callout type="tip" title="Γιατί Αυτό Έχει Σημασία για Εσάς">
Γνωρίζοντας αυτά τα τρία βήματα σας βοηθά να καταλάβετε τη συμπεριφορά της AI. Όταν η AI αρνείται ένα αίτημα, αυτό είναι fine-tuning. Όταν η AI είναι υπερβολικά ευγενική, αυτό είναι RLHF. Όταν η AI ξέρει τυχαία γεγονότα, αυτό είναι προ-εκπαίδευση.
</Callout>

## Τι Σημαίνει Αυτό για τα Prompts Σας

Τώρα που καταλαβαίνετε πώς λειτουργεί η AI, ιδού πώς να χρησιμοποιήσετε αυτή τη γνώση:

### 1. Να Είστε Σαφείς και Εξειδικευμένοι

Η AI προβλέπει τι έρχεται μετά βασισμένη στα λόγια σας. Αόριστα prompts οδηγούν σε αόριστες απαντήσεις. Εξειδικευμένα prompts παίρνουν εξειδικευμένα αποτελέσματα.

<Compare 
  before={{ label: "Αόριστο", content: "Πες μου για σκύλους" }}
  after={{ label: "Εξειδικευμένο", content: "Κατονόμασε 5 ράτσες σκύλων που είναι καλές για διαμερίσματα, με μια πρόταση εξήγησης για κάθε μία" }}
/>

<TryIt compact prompt={`Κατονόμασε 5 ράτσες σκύλων που είναι καλές για διαμερίσματα, με μια πρόταση εξήγησης για κάθε μία.`} />

### 2. Δώστε Πλαίσιο

Η AI δεν ξέρει τίποτα για εσάς εκτός αν της το πείτε. Κάθε συνομιλία ξεκινά από την αρχή. Συμπεριλάβετε τις πληροφορίες υποβάθρου που χρειάζεται η AI.

<Compare 
  before={{ label: "Χωρίς Πλαίσιο", content: "Είναι αυτή καλή τιμή;" }}
  after={{ label: "Με Πλαίσιο", content: "Αγοράζω ένα μεταχειρισμένο Honda Civic 2020 με 72.000 χιλιόμετρα. Ο πωλητής ζητάει 16.000€. Είναι αυτή καλή τιμή για την ελληνική αγορά;" }}
/>

<TryIt compact prompt={`Αγοράζω ένα μεταχειρισμένο Honda Civic 2020 με 72.000 χιλιόμετρα. Ο πωλητής ζητάει 16.000€. Είναι αυτή καλή τιμή για την ελληνική αγορά;`} />

### 3. Συνεργαστείτε με την AI, Μην Πολεμάτε Εναντίον Της

Θυμηθείτε: Η AI εκπαιδεύτηκε να είναι βοηθητική. Ζητήστε πράγματα με τον τρόπο που θα ζητούσατε από έναν βοηθητικό φίλο.

<Compare 
  before={{ label: "Πολεμώντας την AI", content: "Ξέρω ότι μάλλον θα αρνηθείς, αλλά..." }}
  after={{ label: "Συνεργαζόμενοι", content: "Γράφω ένα μυστηριώδες μυθιστόρημα και χρειάζομαι βοήθεια με μια ανατροπή. Μπορείς να προτείνεις τρεις εκπληκτικούς τρόπους που ο ντετέκτιβ θα μπορούσε να ανακαλύψει τον κακό;" }}
/>

### 4. Πάντα Ελέγχετε Ξανά τα Σημαντικά Πράγματα

Η AI ακούγεται σίγουρη ακόμα κι όταν κάνει λάθος. Για οτιδήποτε σημαντικό, επαληθεύστε τις πληροφορίες μόνοι σας.

<TryIt compact prompt={`Ποιος είναι ο πληθυσμός του Τόκιο; Επίσης, σε ποια ημερομηνία είναι επίκαιρη η γνώση σου;`} />

### 5. Βάλτε τα Σημαντικά Πράγματα Πρώτα

Αν το prompt σας είναι πολύ μεγάλο, βάλτε τις πιο σημαντικές οδηγίες στην αρχή. Η AI δίνει περισσότερη προσοχή σε ό,τι έρχεται πρώτο.

## Επιλέγοντας τη Σωστή AI

Διαφορετικά μοντέλα AI είναι καλά σε διαφορετικά πράγματα:

<div className="my-4 grid gap-2">
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Γρήγορες ερωτήσεις</span>
    <span className="text-muted-foreground">Ταχύτερα μοντέλα όπως GPT-4o ή Claude 3.5 Sonnet</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Δύσκολα προβλήματα</span>
    <span className="text-muted-foreground">Εξυπνότερα μοντέλα όπως GPT-5.2 ή Claude 4.5 Opus</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Γραφή κώδικα</span>
    <span className="text-muted-foreground">Μοντέλα εστιασμένα σε κώδικα ή τα πιο έξυπνα γενικά μοντέλα</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Μεγάλα έγγραφα</span>
    <span className="text-muted-foreground">Μοντέλα με μεγάλα παράθυρα context (Claude, Gemini)</span>
  </div>
  <div className="flex gap-2 p-3 bg-muted/50 rounded-lg">
    <span className="font-semibold min-w-36">Τρέχοντα γεγονότα</span>
    <span className="text-muted-foreground">Μοντέλα με πρόσβαση στο internet</span>
  </div>
</div>

## Σύνοψη

Τα γλωσσικά μοντέλα AI είναι μηχανές πρόβλεψης εκπαιδευμένες σε κείμενο. Είναι εκπληκτικά σε πολλά πράγματα, αλλά έχουν πραγματικούς περιορισμούς. Ο καλύτερος τρόπος να χρησιμοποιήσετε την AI είναι να καταλάβετε πώς λειτουργεί και να γράψετε prompts που εκμεταλλεύονται τα δυνατά της σημεία.

<Quiz 
  question="Γιατί η AI μερικές φορές επινοεί λάθος πληροφορίες;"
  options={[
    "Επειδή υπάρχουν bugs στον κώδικα",
    "Επειδή προσπαθεί να γράψει κείμενο που ακούγεται καλό, όχι κείμενο που είναι πάντα αληθινό",
    "Επειδή δεν έχει αρκετά δεδομένα εκπαίδευσης",
    "Επειδή οι άνθρωποι γράφουν κακά prompts"
  ]}
  correctIndex={1}
  explanation="Η AI εκπαιδεύεται να προβλέπει τι ακούγεται σωστό, όχι να ελέγχει γεγονότα. Δεν μπορεί να ψάξει πράγματα ή να επαληθεύσει αν κάτι είναι αληθινό, οπότε μερικές φορές γράφει με σιγουριά πράγματα που είναι λάθος."
/>

<TryIt 
  title="Ρωτήστε την AI για τον Εαυτό Της"
  prompt="Εξήγησε πώς λειτουργείς ως AI. Τι μπορείς να κάνεις, και ποιοι είναι οι περιορισμοί σου;"
  description="Ρωτήστε την AI να εξηγήσει τον εαυτό της. Δείτε πώς μιλάει για το ότι είναι μοντέλο πρόβλεψης και παραδέχεται τους περιορισμούς της."
/>

Στο επόμενο κεφάλαιο, θα μάθουμε τι κάνει ένα καλό prompt και πώς να γράφουμε prompts που παίρνουν εξαιρετικά αποτελέσματα.
