Prompt Engineering Osnove

# Provjera da Ollama radi
ollama list

# Ako nema modela, preuzmite:
ollama pull llama3.2

# Aktivacija Python okruženja
cd C:\Users\$env:USERNAME\Desktop\AI_Kurs
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Provjera ollama biblioteke
python -c "import ollama; print('OK')"

"""
prompt_lab.py
Praktični demonstrator Prompt Engineering tehnika.
Svi primjeri su iz IT inženjerske prakse.
"""

import ollama
import json
import time

# Konfiguracija: koji model koristimo
MODEL = "llama3.2"

# ================================================================
# HELPER FUNKCIJA za slanje prompta i prikaz rezultata
# ================================================================
def posalji_prompt(naslov: str, system: str, user: str,
                   temperature: float = 0.7) -> str:
    """
    Šalje prompt modelu i ispisuje rezultat formatiran.

    Args:
        naslov: Naziv demonstracije (za prikaz)
        system: System prompt (može biti prazan string)
        user: User prompt (pitanje/zadatak)
        temperature: Kreativnost modela (0.0 = deterministički, 1.0 = kreativan)

    Returns:
        Generirani tekst odgovora
    """
    print(f"\n{'='*65}")
    print(f"🔬 {naslov}")
    print(f"{'='*65}")

    # Pravimo listu poruka ovisno o tome da li ima system prompt
    poruke = []
    if system:
        poruke.append({'role': 'system', 'content': system})
        print(f"📋 System: {system[:100]}{'...' if len(system) > 100 else ''}")
    print(f"👤 User: {user[:150]}{'...' if len(user) > 150 else ''}")

    # Mjerimo trajanje generisanja
    start_t = time.perf_counter()

    # Dodajemo user poruku
    poruke.append({'role': 'user', 'content': user})

    # Poziv modela
    odgovor = ollama.chat(
        model=MODEL,
        messages=poruke,
        options={
            'temperature': temperature,
            'num_predict': 500,
        }
    )

    trajanje = time.perf_counter() - start_t
    tekst = odgovor['message']['content']

    print(f"\n🤖 Odgovor ({trajanje:.1f}s):")
    print("-" * 50)
    print(tekst)
    print("-" * 50)

    return tekst

# ================================================================
# DEMONSTRACIJA 1: Zero-Shot Prompting
# ================================================================
print("\n" + "="*65)
print("🎯 DEMONSTRACIJA 1: ZERO-SHOT PROMPTING")
print("="*65)

# 1a: Loš zero-shot prompt
posalji_prompt(
    naslov="1a. LOŠ Zero-Shot Prompt (prevague instrukcije)",
    system="",
    user="Pomozi mi sa serverom."
)

# 1b: Dobar zero-shot prompt sa svim elementima
posalji_prompt(
    naslov="1b. DOBAR Zero-Shot Prompt (specifičan i strukturiran)",
    system="",
    user="""Ti si Windows Server administrator sa 10 godina iskustva.
Kontekst: Windows Server 2022 Standard, IIS 10, SQL Server 2019 Express u produkcijskom okruženju.
Zadatak: Objasni top 5 sigurnosnih mjera koje treba odmah implementirati na novom Windows Serveru.
Format: Numerisana lista, svaka stavka ima naslov (bold) i 2-3 rečenice objašnjenja.
Jezik: Bosanski, formalan ton.""",
    temperature=0.5
)

# ================================================================
# DEMONSTRACIJA 2: Few-Shot Prompting
# ================================================================
print("\n\n" + "="*65)
print("📚 DEMONSTRACIJA 2: FEW-SHOT PROMPTING")
print("="*65)

# 2a: Few-shot za kategorizaciju incidenata sa JSON outputom
posalji_prompt(
    naslov="2a. Few-Shot: Kategorizacija IT Incidenata u JSON",
    system="Ti si IT incident management sistem. Odgovaraš ISKLJUČIVO validnim JSON-om.",
    user="""Kategoriziraj IT incidente. Format outputa: JSON object sa poljima severity (P1/P2/P3/P4), category (NETWORK/SERVER/APPLICATION/SECURITY/USER), i action (immediate/scheduled/monitor).

Primjer 1: "Web server je down, korisnici ne mogu pristupiti sistemu za e-nabavku."
Output: {"severity": "P1", "category": "SERVER", "action": "immediate"}

Primjer 2: "Korisnik traži novu tipkovnicu."
Output: {"severity": "P4", "category": "USER", "action": "scheduled"}

Primjer 3: "Firewall blokira sve dolazne konekcije nakon promjene pravila."
Output: {"severity": "P1", "category": "NETWORK", "action": "immediate"}

Sada kategoriziraj: "SSH brute-force napad detektovan na jump serveru - 47 pokušaja u zadnjih 60 sekundi sa IP 45.33.32.156" """,
    temperature=0.1  # Niska temperatura za konzistentne klasifikacije
)

# ================================================================
# DEMONSTRACIJA 3: Chain-of-Thought
# ================================================================
print("\n\n" + "="*65)
print("🧠 DEMONSTRACIJA 3: CHAIN-OF-THOUGHT PROMPTING")
print("="*65)

posalji_prompt(
    naslov="3. Chain-of-Thought: Dijagnoza Kompleksnog Incidenta",
    system="""Ti si senior SRE (Site Reliability Engineer).
Uvijek analiziraš probleme metodom '5 Why' i Chain-of-Thought razmišljanjem.
Za svaki problem dokumentuješ: simptome → uzrok → dokazivanje → rješenje.""",
    user="""Analiziraj incident korak po korak:

SIMPTOMI (detektovani u 14:23):
- Web aplikacija odgovara sa kašnjenjem od 15-30 sekundi (normalno: <200ms)
- CPU na web serveru: 45% (normalno je 45%, dakle OK)
- RAM na web serveru: 78% (normalno <80%, dakle OK)
- Database server CPU: 95% (normalno <40% - ALARM!)
- Top SQL Query u slow_query.log: "SELECT * FROM users u JOIN orders o ON u.id=o.user_id WHERE o.created_at > '2020-01-01'"

Razmisli korak po korak:
Korak 1: Koji je direktni uzrok sporog odgovora?
Korak 2: Zašto taj uzrok postoji?
Korak 3: Zašto taj query je spor (hint: pogledaj WHERE klauzulu)?
Korak 4: Šta treba uraditi na kratki rok (immediate fix)?
Korak 5: Šta treba uraditi na dugi rok (prevencija)?
Napiši konkretne SQL i komande.""",
    temperature=0.3
)

# ================================================================
# DEMONSTRACIJA 4: System Prompt za Namjenskog Asistenta
# ================================================================
print("\n\n" + "="*65)
print("⚙️ DEMONSTRACIJA 4: SYSTEM PROMPT ZA NAMJENSKOG ASISTENTA")
print("="*65)

SYSTEM_IT_HELPDESK = """Ti si IT helpdesk asistent za Federalnu upravu za geodetske i imovinsko-pravne poslove (FGU).

ULOGA: Pomažeš zaposlenima sa IT problemima. Odgovaraš na bosanskom jeziku.
TEHNIČKI STACK: Windows 11, Office 365, Chrome/Edge, VPN (FortiClient), JIRA za ticket-ovanje.

PRAVILA:
1. Uvijek traži ticket broj ako korisnik nema (format: IT-XXXXX)
2. Za probleme s lozinkom: direktiraj na [email protected] ili ext. 143
3. Za instalaciju novog softvera: potrebna je IT odobrenja procedura
4. Odgovaraš SAMO na IT pitanja; za ostalo uputiti na nadležnu službu
5. Format: kratki odgovor + numerisani koraci + kontakt za dalju podršku"""

posalji_prompt(
    naslov="4. System Prompt: IT Helpdesk Asistent",
    system=SYSTEM_IT_HELPDESK,
    user="Ne mogu se prijaviti na email. Upisujem ispravnu lozinku ali ne prolazi. Task manager pokazuje Outlook i radi.",
    temperature=0.5
)

# ================================================================
# DEMONSTRACIJA 5: Structured Output (JSON Parsing)
# ================================================================
print("\n\n" + "="*65)
print("📋 DEMONSTRACIJA 5: STRUCTURED OUTPUT + PYTHON PARSIRANJE")
print("="*65)

print("🔄 Šaljem prompt za strukturirani JSON output...")

# Prompt koji traži JSON output
user_prompt = """Analiziraj ovaj server health check report i vrati ISKLJUČIVO JSON. Nijedan tekst van JSON-a.

Server Report Text:
"Server WEB-PROD-01 (10.0.1.10) currently shows CPU utilization at 87% which is above the 80% warning threshold.
Memory usage is at 65% (10.4GB of 16GB) - normal range.
Disk C: has 8.3GB free out of 100GB total (91.7% full - CRITICAL).
Network: 450 Mbps out of 1000 Mbps capacity.
Last reboot: 127 days ago. IIS running, SQL connection pool: 45/100 connections."

JSON format koji treba vratiti:
{
  "hostname": "string",
  "ip": "string",
  "metrics": {
    "cpu_percent": number,
    "ram_percent": number,
    "disk_percent": number,
    "network_percent": number
  },
  "alerts": [{"metric": "string", "level": "WARNING|CRITICAL", "value": "string"}],
  "uptime_days": number,
  "overall_status": "HEALTHY|WARNING|CRITICAL"
}"""

odgovor_obj = ollama.chat(
    model=MODEL,
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are a JSON generator. Return ONLY valid JSON, no other text.'},
        {'role': 'user', 'content': user_prompt}
    ],
    options={'temperature': 0.0}  # 0 = deterministički za JSON
)

odgovor_tekst = odgovor_obj['message']['content']
print(f"\n🤖 Raw AI odgovor:")
print(odgovor_tekst)

# Pokušaj parsiranja JSON-a
try:
    # Ponekad model doda ```json ... ``` - uklanjamo to
    cisti_json = odgovor_tekst.strip()
    if cisti_json.startswith('```'):
        cisti_json = cisti_json.split('```')[1]
        if cisti_json.startswith('json'):
            cisti_json = cisti_json[4:]

    parsed = json.loads(cisti_json)

    print(f"\n✅ USPJEŠNO PARSIRANO JSON:")
    print(f"   Hostname: {parsed.get('hostname')}")
    print(f"   Status: {parsed.get('overall_status')}")
    print(f"   Alertovi: {len(parsed.get('alerts', []))} pronađenih")
    for alert in parsed.get('alerts', []):
        print(f"     ⚠️  {alert['metric']}: {alert['level']} ({alert['value']})")

except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"\n❌ JSON parsiranje neuspješno: {e}")
    print("   Napomena: Nekad model doda tekst oko JSON-a. U produkciji koristite regex za ekstrakciju.")

print("\n\n✅ Prompt Engineering Lab završen!")
print("="*65)

python prompt_lab.py

# Napomena: Skript će trajati 5-15 minuta ovisno o vašem hardveru
# (5 demonstracija × prosječno 1-3 minute po demonstraciji)