Большие языковые модели кардинально изменили способ взаимодействия человека с информацией. Однако разница между тем, кто получает выдающиеся результаты от взаимодействия с ИИ, и тем, кто остается неудовлетворен качеством ответов, часто заключается в одном простом факторе: качестве сформулированного запроса. Это не магия и не везение. Это наука и искусство промт-инжиниринга.
За последние два года произошла настоящая революция в понимании того, как устроены языковые модели и как их эффективно использовать. Если раньше люди в основном экспериментировали методом проб и ошибок, то сегодня существуют проверенные методологии, которые гарантируют получение качественных результатов. Индустрия выработала четкие лучшие практики, которые применяют в крупных компаниях, в исследовательских центрах и в стартапах.
Часть первая: Почему языковые модели ведут себя так, как они ведут себя
Прежде чем научиться управлять языковой моделью через промты, нужно понять ее природу. Большая языковая модель в своей сути – это прогностическая машина. Она была обучена на миллиардах фрагментов текста, извлеченных из книг, статей, веб-страниц, кода и диалогов. В процессе обучения модель научилась находить закономерности в этих текстах и предсказывать, какое слово или последовательность символов наиболее вероятно появится после данного фрагмента.
Это фундаментальное понимание критично для успешного промт-инжиниринга. Модель не обладает сознанием в человеческом смысле, она не может «остановиться и подумать» или пересмотреть свое решение. Она генерирует текст последовательно, один токен за другим, без возможности вернуться и отредактировать предыдущие части. Каждое принятое решение закреплено.
Токен – это основная единица, с которой работает модель. Не буква, не слово в человеческом понимании, а специальный фрагмент текста, который был определен во время обучения модели. Обычно токен состоит из трех-четырех символов, но для часто встречающихся слов или уникальных последовательностей может быть длиннее или короче. Когда пользователь вводит текст в модель, этот текст сначала проходит через токенизатор, который разбивает его на последовательность этих маленьких блоков.
Модель видит текст совсем не так, как видит его человек. Человек ошибку в слове часто не замечает – мозг автоматически исправляет его, потому что он видит букву целиком и понимает контекст. Языковая модель использует детерминированный токенизатор. Если правильное слово представляет собой один токен, то то же слово с ошибкой опечатка превратится в три-четыре совершенно разных токена. Это делает модель достаточно чувствительной к синтаксическим ошибкам в промте, хотя она все равно обычно справляется с ними благодаря тому, что во время обучения видела огромное количество текстов с ошибками.
Есть три принципиальных различия между тем, как люди видят и обрабатывают текст, и как это делают модели. Во-первых, люди способны остановиться, посмотреть на буквы и проанализировать их отдельно. Модель не может это сделать. Задачи типа «назови букву в слове с конца наоборот» для модели оказываются удивительно сложными. Это объясняется тем, что модель не была спроектирована для подобных операций на уровне отдельных символов. Во-вторых, люди воспринимают букву с дополнительным знаком (например, с циркумфлексом или диакритикой) как вариант базовой буквы. Для модели это совершенно другой символ, требующий дополнительных вычислительных ресурсов для обработки. В-третьих, люди при чтении активно используют свое визуальное восприятие. Люди видят, что буква закруглена, что она прямая, люди узнают ASCII-графику. Модель должна была изучить все это через паттерны в текстовых данных.
Все это означает, что при составлении промта нужно учитывать эти особенности видения модели. Не стоит задавать модели вопросы, которые требуют анализа на уровне отдельных букв. Лучше провести такой анализ заранее, а потом поместить результат в промт.
Еще один важный аспект – это явление, называемое галлюцинацией. Галлюцинация в контексте языковых моделей – это уверенно сформулированный, но абсолютно ложный ответ. Модель просто предсказывает следующий токен на основе статистических закономерностей. Она не может отличить реальный исторический факт от вымышленного события. Если в промте присутствует предпосылка, которая кажется модели вероятной (например, «в 1920-х годах математик Петр Фролов разработал теорию…»), модель не будет возражать. Она просто продолжит этот предположительно исторический повествование, выдумав детали, которые звучат правдоподобно.
Это явление называется «искажением истины» (truth bias). Модель принимает то, что сказано в промте, за истину и строит на этом свой ответ. Это можно использовать в целях, когда нужно обсудить гипотетический сценарий, но это опасно, когда требуется факт ическая точность.
Часть вторая: От теории к практике – базовые техники составления промтов
Понимание того, как работает модель, – это только первый шаг. Теперь нужно научиться использовать эти знания для формулирования эффективных запросов.
Самый важный принцип промт-инжиниринга можно выразить одной фразой: представь себе, что ты профессиональный автор, который должен написать текст, начинающийся с этого промта. Модель делает то же самое. Она ищет закономерности в обучающих данных, которые соответствуют началу, которое ты ей предоставил. Если начало похоже на начало технического руководства, то продолжение будет техническим и информативным. Если начало похоже на начало научно-популярной статьи, то ответ будет популярным и доступным.
Это означает, что самый простой способ управления поведением модели – это просто описать контекст. «Ты опытный пилот с 20-летним стажем. Объясни, как безопасно выполнить посадку в условиях сильного бокового ветра» – это не просто вежливый способ обратиться к модели. Это явный сигнал о том, какой тип текста ты ожидаешь получить. Модель была обучена на текстах, где опытные пилоты объясняют сложные маневры. Такой стиль «ролевой игры» часто значительно улучшает качество ответа.
Few-shot промтинг – еще один мощный инструмент. Вместо того чтобы словами объяснять, какой тип ответа ты хочешь, ты просто показываешь несколько примеров. Например:
«Преобразуй текст в список ключевых выводов.
Пример 1:
Входные данные: На протяжении тысячелетий люди изучали небо и пытались понять его. Сначала они видели только звезды и луну. Со временем развилась астрономия. Появились телескопы. Мы открыли планеты за пределами нашей солнечной системы.
Выходные данные:
- Изучение неба – древняя человеческая активность
- Астрономия развивалась с течением времени
- Технологии типа телескопов улучшили наблюдения
- Обнаружены экзопланеты
Пример 2:
Входные данные: [Твой текст для обработки]
Выходные данные:»
Few-shot промтинг работает потому, что модель видит паттерн в примерах и следует ему. Это часто дает лучшие результаты, чем подробное словесное объяснение.
Zero-shot промтинг – это противоположный подход. «Напиши резюме этого текста в три пункта» – без примеров. Модель справляется с этим благодаря большому объему данных, на которых она была обучена. В таких данных было достаточно примеров резюме, чтобы модель поняла, что требуется.
Точность формулировки вопроса критична. Расплывчатые запросы дают расплывчатые ответы. «Напиши что-нибудь о технологии» – это приведет к длинному, общему текстору. «Напиши абзац для инженерной документации о принципах работы протокола MQTT для разработчиков встроенных систем» – это даст конкретный, полезный ответ.
Система контекстных слоев в промте тоже имеет значение. Исследования показывают, что информация в начале и конце промта имеет больший вес в решениях модели, чем информация в середине. Это явление называется эффектом позиции (position bias). Поэтому наиболее важные инструкции нужно размещать в начале и конце промта.
Форматирование промта тоже важно. Использование маркеров, блочной структуры, четких разделителей между частями делает промт более читаемым не только для человека, но и для модели. Модель была обучена на текстах с разными уровнями структурирования, и хорошо структурированный промт часто приводит к лучшим результатам.
Определение желаемого формата выходных данных должно быть явным. «Верни результат в виде JSON с полями: name, age, city, occupation» – это намного эффективнее, чем «скажи мне о человеке в структурированном виде». Модель знает, что такое JSON, и генерирует корректный результат. Если нужны конкретные списки, таблицы или другие форматы, лучше это четко указать.
Часть третья: Когда простого недостаточно – цепочки и дерево мыслей
По мере усложнения задач становится понятно, что одного единственного промта недостаточно. Модель нуждается в том, чтобы разбить сложную проблему на несколько этапов.
Техника «цепочка мыслей» (Chain-of-Thought, CoT) была одним из самых значительных открытий в области промт-инжиниринга. Идея простая: попроси модель показать свои рассуждения, разбив решение на отдельные шаги. Вместо прямого вопроса «какова площадь комнаты со сторонами 5 и 7 метров», попроси: «Каковы размеры комнаты? Какая площадь комнаты со сторонами 5 и 7 метров? Покажи свои расчеты шаг за шагом.»
Исследования показали, что такой подход значительно повышает точность ответов, особенно для математических и логических задач. В некоторых случаях accuracy увеличивается на десятки процентов.
Еще более мощная версия – это Zero-shot CoT. Вместо того чтобы предоставлять примеры шаг-за-шагового рассуждения, просто добавь в конец промта фразу «Давайте думать пошагово» или «Давайте работать над этим пошагово». Модель автоматически начинает разбивать проблему на более мелкие части.
Но есть еще более сложная структура – «дерево мыслей» (Tree-of-Thoughts, ToT). Здесь модель не просто линейно движется от шага к шагу. Вместо этого она генерирует несколько возможных следующих шагов, оценивает их перспективность и выбирает наиболее многообещающий путь. Это позволяет модели исследовать «пространство решений» более эффективно.
Практическая реализация ToT выглядит так:
Первый этап: генерация мыслей. Для текущего состояния (частичного решения) модель генерирует несколько возможных продолжений. Например, если решаешь математическую задачу и уже выполнил половину вычислений, модель предложит несколько способов продолжить.
Второй этап: оценка. Модель оценивает каждую из предложенных мыслей. Насколько она выглядит перспективной? Может ли она привести к решению? Некоторые мысли отбрасываются как неперспективные.
Третий этап: исследование. Из оставшихся вариантов выбираются наиболее перспективные, и процесс повторяется для каждого из них.
В результате формируется дерево, где каждый путь от корня к листу представляет собой возможное решение проблемы. Алгоритм поиска (например, поиск в глубину или поиск в ширину) выбирает оптимальный путь.
ToT особенно эффективна для задач, где нужно творчески подойти к решению, где требуется хороший перебор вариантов, или где легко попасть в локальный оптимум. Например, при решении загадок, планировании сложных проектов или при творческом написании текста.
Техника ReAct (Reasoning + Acting) комбинирует рассуждение с действиями. Модель не просто думает о решении – она может выполнить действие (например, поиск в интернете), получить результат и на основе этого скорректировать свои рассуждения. Это особенно полезно для приложений, которые должны взаимодействовать с внешним миром.
Часть четвертая: Искусство правильного извлечения информации – RAG и семантический поиск
Одна из основных проблем больших языковых моделей – это отсутствие доступа к актуальной информации. Модель была обучена на данных, которые были доступны несколько месяцев (а то и лет) назад. Если попросить ее о событиях, произошедших на прошлой неделе, или о информации из внутреннего документа компании, модель просто выдумает ответ.
Техника RAG (Retrieval Augmented Generation) решает эту проблему. Вместо того чтобы просить модель генерировать ответ только на основе своих обучающих данных, система сначала извлекает релевантные документы из базы знаний, а потом предоставляет эти документы модели вместе с вопросом.
Процесс работает в несколько этапов:
Первый этап: индексирование. Документы делятся на меньшие фрагменты (chunks) и преобразуются в векторные представления (embeddings) с помощью специальной модели-энкодера. Эти векторы хранятся в векторной базе данных.
Второй этап: поиск. Когда приходит вопрос, он тоже преобразуется в вектор и сравнивается со всеми векторами в базе. Система находит несколько наиболее похожих документов.
Третий этап: генерация. Найденные документы прикрепляются к промту вместе с исходным вопросом. Модель на основе этого контекста генерирует ответ.
Но есть подвох. Не всегда лучший метод – это просто разбить текст на куски фиксированного размера. Это может привести к тому, что важные сведения окажутся разделены между двумя кусками, и ни один из них не будет достаточно информативным.
Семантическое разбиение (semantic chunking) решает эту проблему. Вместо того чтобы делить текст на куски размером, скажем, 500 токенов, система анализирует текст и разбивает его в местах, где происходит переход от одной темы к другой. Это может быть один абзац, может быть три абзаца, но это будут логически связанные куски.
Есть несколько подходов к семантическому разбиению:
Подход на основе сходства эмбеддингов: система вычисляет эмбеддинги для каждого предложения и сравнивает их попарно. Если сходство резко падает между двумя предложениями, это указывает на границу куска.
Иерархическое разбиение: система группирует предложения в предварительно определенные кластеры на основе их сходства, образуя иерархическую структуру кусков разных размеров.
На основе LLM: система предоставляет текст самой LLM с инструкцией выделить отдельные смысловые единицы. Модель указывает, где должны быть границы кусков.
Правильное разбиение текста может улучшить качество результатов RAG в несколько раз, потому что модель получает более релевантный и полный контекст.
Еще один важный аспект RAG – это интеграция с графами знаний (knowledge graphs). Вместо того чтобы работать только с текстовыми документами, система может использовать структурированное представление информации – граф, где узлы представляют сущности, а ребра представляют отношения между ними.
Например, граф может содержать узлы для каждого города, каждого человека, каждой организации и т.д. Ребра будут показывать, какой человек был в каком городе, какая организация находится где, и так далее. Когда поступает вопрос типа «Кто посетил встречу в Москве на прошлой неделе?», система может пройтись по графу: найти узел «Встреча в Москве на прошлой неделе», следовать ребру «участники», найти все связанные узлы людей.
Это дает гораздо более точные результаты, чем полагаться только на векторный поиск, потому что граф явно кодирует структурные отношения в данных.
Часть пятая: Ошибки, которые делают все – и как их избежать
Исследования показывают, что есть несколько ошибок, которые повторяют почти все новички в промт-инжиниринге.
Первая и самая распространенная ошибка – это слишком расплывчатые промты. «Напиши что-нибудь полезное о Python» – результат будет длинным, общим и часто не совсем тем, что нужно. Намного лучше: «Напиши 300-словный абзац для документации по использованию менеджера контекста with в Python для управления ресурсами файлов. Включи пример кода.»
Вторая ошибка – попытка втиснуть всё в один промт. Вместо того чтобы задавать пять вопросов в одном промте, лучше задать их последовательно. Или структурировать промт так, чтобы каждый вопрос был отделен и четко обозначен.
Третья ошибка – отсутствие контекста. Модель не может прочитать твои мысли. Если ты пишешь «Улучши этот текст», модель не знает, для какой аудитории этот текст, какой тон нужен, что именно нужно улучшить. «Улучши этот текст для технической документации, целевая аудитория – разработчики Python с минимальным опытом. Сфокусируйся на ясности объяснений и добавлении примеров кода.» – это работает намного лучше.
Четвертая ошибка – неправильно указанный формат выходных данных. Если ты хочешь JSON, скажи «верни результат в виде JSON». Если ты хочешь CSV, скажи это. Модель обучена на множестве примеров разных форматов и обычно правильно генерирует нужный.
Пятая ошибка – игнорирование стоимости в токенах. Каждый входящий и выходящий токен стоит денег. Длинные промты и длинные ответы увеличивают расходы. Иногда полезно компрессировать информацию или использовать более короткие версии промтов, если качество результатов остается приемлемым.
Шестая ошибка – развертывание в продакшене без тестирования. Промт, который отлично работает на пяти примерах, может дать неудовлетворительные результаты на сотне других. Необходимо составить тестовый набор и убедиться, что промт работает стабильно.
Седьмая ошибка – использование противоречивых инструкций. «Будь кратким, но подробным» – это противоречиво. «Дай короткий ответ, не более 100 слов, но убедись, что он содержит все важные детали» – это более понятно, хотя тоже требует баланса.
Часть шестая: Мультимодальность – когда текста недостаточно
Современные большие языковые модели стали мультимодальными. Это значит, что они могут обрабатывать не только текст, но и изображения, а некоторые модели начинают обрабатывать видео и звук.
Вместе с этим появились новые возможности для промтинга. Можно показать модели изображение и попросить ответить на вопрос о нем. Можно показать граф или диаграмму и попросить проанализировать его. Можно показать скриншот интерфейса программы и попросить объяснить, как его использовать.
Промтинг для моделей зрения и языка (vision-language models, VLMs) требует понимания, как эти модели видят изображения. Они преобразуют изображение в последовательность векторов, которые потом обрабатываются наряду с текстом.
Техники промтинга для VLMs похожи на техники для чистого текста, но с некоторыми особенностями. Few-shot примеры могут включать изображения. Chain-of-Thought промты могут просить модель сначала описать, что она видит на изображении, а потом ответить на вопрос.
Например, вместо прямого вопроса «Какого цвета машина?», можно использовать:
«Посмотри на изображение. Опиши все объекты, которые ты видишь. Что ты видишь в центре изображения? Есть ли там машина? Какого она цвета? Покажи свои рассуждения шаг за шагом.»
Это часто дает более точные результаты, чем прямой вопрос.
Некоторые VLMs лучше всего работают, когда в промте явно указано, на какие части изображения обратить внимание. «На изображении есть четыре объекта. Концентрируйся на объекте в левом верхнем углу. Это движущийся или неподвижный объект?»
Часть седьмая: Система оценки и контроля качества
Как узнать, что промт работает правильно? Как убедиться, что модель дает качественные результаты?
Это вопрос оценки. Существует несколько подходов к оценке качества результатов LLM.
Офлайн-оценка: перед развертыванием в продакшене система тестируется на наборе примеров. Для каждого примера известен правильный ответ. После выполнения системой расчитывают, насколько хорошо она справилась.
Есть разные метрики. ROUGE, которая подсчитывает перекрытие между сгенерированным текстом и правильным ответом. BLEU, которая оценивает машинные переводы. BERTScore, которая использует глубокие представления для оценки семантического сходства.
Но для разных задач нужны разные метрики. Если модель должна классифицировать тексты как спам или не-спам, подойдет простая точность (accuracy). Если модель должна суммировать документы, нужна метрика типа ROUGE. Если модель должна генерировать текст для естественного взаимодействия, лучше использовать человеческую оценку.
Человеческая оценка – это процесс, где люди читают результаты модели и дают оценку по какой-либо шкале. Например, от 1 до 5, где 1 – ужасно, 5 – отлично. Это более дорого и медленно, но часто это единственный способ по-настоящему оценить качество.
Встроенные в модель оценки (LLM-as-judge): сама большая языковая модель может служить судьей. Ей можно показать результаты и попросить оценить их. Это дешевле, чем человеческая оценка, но может быть менее надежно, так как модель может иметь собственные предубеждения.
После офлайн-оценки приходит время онлайн-оценки. A/B тестирование: в продакшене система служит одной половине пользователей один вариант промта, другой половине – другой вариант. Рассчитывается, какой вариант дал лучшие результаты (больше кликов, выше оценки, меньше жалоб и т.д.).
Мониторинг в продакшене: даже после развертывания нужно продолжить отслеживать качество. Некоторая часть результатов должна проверяться человеком. Если качество начинает падать, это должно вызвать алерт и инициировать пересмотр промта или модели.
Часть восьмая: Продвинутые техники для специализированных задач
Есть ряд специализированных техник, которые работают для конкретных типов задач.
Самокритика (Self-Critique): модель генерирует ответ, потом ей показывают этот ответ и просят его оценить. «Ты согласен с этим ответом? Есть ли в нем ошибки? Что нужно улучшить?» Это часто приводит к тому, что модель находит собственные ошибки и генерирует лучший ответ.
Рефлексия (Reflection): похоже на самокритику, но более структурировано. Модель генерирует ответ, потом ей даются подсказки типа «Проверь математику. Проверь логику. Проверь ссылки на факты.» Для каждого аспекта модель выполняет отдельную проверку.
Сократовский метод (Socratic Questioning): вместо прямых ответов модель задает вопросы, которые ведут пользователя к открытию ответа самостоятельно. Это требует специального структурирования промта, где модель действует как наставник.
Meta-промтинг: использование самой LLM для оптимизации промтов. Модель может анализировать неудачный промт и предложить, как его улучшить. Или даже автоматически генерировать новые варианты промтов и тестировать их.
Часть девятая: Архитектуры многоагентных систем и автономные агенты
Когда задачи становятся достаточно сложными, начинает иметь смысл использовать несколько агентов, каждый из которых специализируется на своей части проблемы.
Мультиагентные системы строятся на основе того, что разные LLM (или разные промты, применяемые к одной LLM) могут выполнять разные роли. Один агент может быть «исследователем», который ищет информацию. Другой – «аналитиком», который обрабатывает информацию. Третий – «писателем», который генерирует финальный текст.
Эти агенты могут взаимодействовать между собой через систему обмена сообщениями. Исследователь находит информацию и передает ее аналитику. Аналитик обрабатывает и передает результаты писателю.
Система может содержать даже специального «координатора» агента, который управляет процессом – решает, какого агента вызвать дальше, объединяет результаты, контролирует качество.
Такие системы особенно эффективны для длинных, сложных задач, которые требуют разных типов обработки на разных этапах.
Автономные агенты – это агенты, которые могут самостоятельно решать задачу, без пошагового управления человеком. Они имеют доступ к инструментам (поиск, расчеты, доступ к базам данных и т.д.), могут использовать эти инструменты, анализировать результаты и решать, что делать дальше.
Типичный цикл работы автономного агента:
- Понимание задачи. Агент читает задачу и разбирается, что от него требуется.
- Планирование. Агент создает план, как выполнить эту задачу.
- Выполнение. Агент выполняет первый шаг плана, используя доступные инструменты.
- Анализ результата. Агент анализирует, что получилось. Работает ли план? Нужны ли корректировки?
- Повторение. Агент переходит к следующему шагу и повторяет процесс.
Такие системы могут выполнять удивительно сложные задачи – писать код, проводить исследования, управлять проектами – но они требуют тщательного проектирования и тестирования.
Часть десятая: Практические приложения в реальном мире
Все эти техники – это не просто теория. Они используются в реальных приложениях, которые приносят реальную пользу.
В клиентском обслуживании LLM используются для автоматизации ответов на частые вопросы. Вместо того чтобы каждый раз писать ответ с нуля, система может использовать RAG, чтобы найти похожие вопросы в истории, и на основе этого генерировать ответ. Исследования показывают, что такие системы могут разрешить на 14% больше случаев в час, чем человеческие агенты.
В обработке документов LLM используются для извлечения информации, суммирования, классификации. Если компания имеет тысячи контрактов, можно использовать LLM, чтобы извлечь ключевые условия из каждого контракта, найти противоречия или необычные положения. Это дает 50% улучшение в скорости обработки документов.
В разработке программного обеспечения LLM используются в виде GitHub Copilot и подобных инструментов для автоматизации написания кода. Даже для опытных разработчиков это может сэкономить часы работы каждый день. Для молодых разработчиков это может быть настоящим учителем, показывающим, как писать код.
В финансовом анализе LLM используются для анализа финансовых отчетов, выявления трендов, прогнозирования. Модели могут обработать гораздо больше информации, чем человек, и выделить наиболее важные паттерны.
В медицине LLM используются для помощи в диагностике, анализе истории болезни пациента, подготовке документации. Важно отметить, что модели используются как помощники врача, а не как замена врача – финальное решение остается за человеком.
В обучении LLM используются для создания персональных учебных программ, генерирования практических задач, объяснения сложных концепций разными способами.
Часть одиннадцать: Инструменты и платформы
Работать с LLM можно по-разному. Можно использовать веб-интерфейс типа ChatGPT или Claude. Это просто, но ограничено для сложных приложений.
Можно использовать API разных провайдеров: OpenAI, Anthropic, Google, Meta. Это дает больше контроля, но требует написания кода.
Есть специализированные фреймворки и платформы для разработки LLM-приложений. LangChain – один из самых популярных. Он предоставляет компоненты для работы с промтами, интеграции с различными LLM, цепочек вызовов, памяти, инструментов.
Semantic Kernel от Microsoft похож на LangChain, но с другой философией дизайна. Он фокусируется на плагинах и модульности.
LlamaIndex (ранее GPT Index) специализируется на RAG – индексировании данных, поиске и генерации.
Есть платформы без кода типа Zapier или Make, которые позволяют строить рабочие процессы с LLM без написания кода.
Выбор инструмента зависит от конкретной задачи. Для простых задач может быть достаточно веб-интерфейса. Для среднего усложнения – API + немного кода. Для сложных систем – использование фреймворка.
Часть двенадцать: Чек-листы и лучшие практики
Вот практический чек-лист для разработки хорошего промта:
1. Четкость и специфичность:
- Задача четко определена
- Контекст предоставлен (аудитория, цель, используемый стиль)
- Все неоднозначные термины объяснены
- Длина ожидаемого ответа указана (в словах, абзацах или другом виде)
2. Структура:
- Промт логически организован
- Инструкции разделены на шаги или пункты
- Примеры (если есть) четко отделены от инструкций
- Формат выходных данных явно указан
3. Контекст и примеры:
- Достаточно контекста для понимания задачи
- Few-shot примеры показывают требуемый паттерн (если нужны)
- Примеры охватывают разные варианты (если применимо)
- Вес слов учтен (важное в начале и конце)
4. Оптимизация:
- Токены используются эффективно
- Нет противоречивых инструкций
- Нет лишней информации
- Промт тестировался на нескольких примерах
5. Обработка ошибок:
- Указано, как модель должна обработать неясный или неправильный ввод
- Указано, должна ли модель признать неуверенность
- Есть механизм проверки результатов
6. Производство:
- Промт версионирован
- Документирована причина любых изменений
- Есть тесты для проверки регрессий
- Метрики отслеживаются
Вот также шаблон для начала разработки структурированного промта:
textРоль:
[Описание роли или персоны модели]
Контекст:
[Фоновая информация, релевантная информация]
Задача:
[Четкое описание того, что нужно сделать]
Требования:
- [Требование 1]
- [Требование 2]
- [Требование 3]
Формат выходных данных:
[Описание желаемого формата]
Примеры:
Пример 1:
Вход: [...]
Выход: [...]
Пример 2:
Вход: [...]
Выход: [...]
Заключение: Будущее взаимодействия с ИИ
Промт-инжиниринг быстро эволюционирует. Если год назад это была почти магия, где результаты зависели от везения, то сегодня это наука с четкими принципами и методологиями.
Но это не означает, что это замороженная область. Напротив, каждый месяц появляются новые техники, новые понимания того, как лучше работать с моделями.
Некоторые эксперты считают, что по мере того, как модели становятся лучше, промт-инжиниринг как навык может потерять некоторую актуальность. Может быть, в будущем модели будут достаточно умными, чтобы понимать расплывчатые запросы. Может быть, люди смогут просто сказать «сделай это» и модель сделает нужное.
Но пока такого не произошло. И пока это не произойдет, умение правильно сформулировать задачу, структурировать информацию, выбрать правильную технику для достижения цели – это мощный навык, который отделяет людей, которые получают отличные результаты от работы с ИИ, от тех, кто получает средние.
Этот навык стоит развивать. Он будет полезен в ближайшие годы в любой работе, которая включает взаимодействие с искусственным интеллектом. И учитывая темпы развития этой технологии, такая работа скоро будет повсеместной.
Добавить комментарий