Промпт-инжиниринг: как формулировать запросы к ИИ¶

Промпт-инжиниринг — это практика формулирования текстовых запросов (промптов) к искусственному интеллекту с целью получения наиболее точных, полных и релевантных ответов. Термин появился в конце 2022 — начале 2023 годов после массового распространения больших языковых моделей (ChatGPT, GPT-4, YandexGPT, GigaChat и других) и обозначает набор приёмов и принципов, позволяющих структурировать обращение к нейросети так, чтобы модель поняла задачу и выдала ожидаемый результат.

¶Общие принципы формулировки запроса

Качество ответа языковой модели напрямую зависит от того, насколько чётко описана задача. Базовые рекомендации, общие для большинства систем:

• Конкретность. Чем точнее сформулирован запрос, тем меньше пространства для домыслов у модели. Вместо «напиши про маркетинг» корректнее «перечисли пять методов digital-маркетинга для B2B-компаний».
• Контекст. Указание роли, аудитории, формата и ограничений помогает модели подобрать тон и глубину изложения. Например: «Объясни принцип работы трансформера простым языком для школьника 8 класса».
• Структурированность. Сложные задачи полезно разбивать на шаги или просить модель действовать последовательно («сначала определи тему, затем предложи план, потом напиши текст»).
• Примеры. Если нужен ответ в определённом формате, полезно привести образец — так называемый few-shot prompting (подсказка с примерами).
• Уточнения. При недостаточной детализации модель может задать уточняющие вопросы — это нормальный сценарий взаимодействия.

¶Виды промптов

По назначению текстовые запросы к ИИ делятся на несколько категорий:

¶Приёмы повышения качества ответа

¶Роль и аудитория

Просьба от лица эксперта («Ты — опытный юрист», «Ты — преподаватель математики») заставляет модель опираться на соответствующий словарный запас и структуру изложения. Одновременно указание целевой аудитории («для начинающего программиста», «для руководителя отдела продаж») регулирует глубину и тон.

¶Формат вывода

Языковые модели хорошо реагируют на просьбы задать конкретную форму: список, таблица, пошаговая инструкция, тезисы, сценарий диалога. Например: «Составь план статьи в виде нумерованного списка из шести пунктов».

¶Ограничения и критерии

Полезно указывать объём («до 300 слов»), стиль («нейтральный», «научно-популярный»), язык, а также то, чего в ответе быть не должно («без вводных фраз», «без воды»).

¶Цепочки запросов

Длинные или сложные задачи удобно разбивать на серию коротких запросов: сначала уточнить термины, затем собрать структуру, потом наполнить каждый раздел. Такой подход снижает вероятность ошибок и позволяет корректировать результат по ходу.

¶Особенности работы с русскоязычными моделями

Большие языковые модели обучены преимущественно на англоязычных данных, поэтому на русском языке качество ответов может быть ниже. Практика показывает: на результативность влияют следующие факторы:

• Формулировка. Прямые, грамматически корректные предложения работают лучше, чем телеграфный стиль.
• Терминология. Использование устоявшихся терминов вместо описательных оборотов помогает модели точнее определить предмет запроса.
• Двуязычные подсказки. Иногда полезно дать ключевые термины в скобках на английском: «нейронная сеть (neural network)».

Российские разработчики — компании «Яндекс» (YandexGPT, Алиса), Сбер (GigaChat), МТС (Kandinsky) и другие — адаптируют модели под русский язык, однако общие принципы промпт-инжиниринга остаются едиными.

¶Частые ошибки

Наиболее распространённые проблемы при обращении к ИИ: излишне краткие запросы без контекста, противоречивые условия, отсутствие указания формата, а также ожидание от модели точных фактов, требующих актуальных данных (модель может не знать о событиях после даты обучения). Для получения актуальной информации многие сервисы подключают поиск в интернете — эту возможность нужно включать или учитывать при формулировке запроса.

¶Применение

Промпт-инжиниринг применяется в маркетинге (генерация рекламных текстов), образовании (составление тестов и конспектов), программировании (написание и отладка кода), аналитике (обработка данных), переводческой практике и повседневных задачах. Отдельные компании вводят должности prompt engineer — специалистов, формирующих запросы к корпоративным ИИ-системам.

Источники:

• Википедия: «Большая языковая модель»
• Википедия: «ChatGPT»
• Википедия: «Искусственный интеллект»
• Википедия: «YandexGPT»
• Википедия: «GigaChat»