Урок 3: Промпты или как общаться с ИИ
Сегодня мы погрузимся в интересный и важный процесс — создание промптов. Что же такое промпт? Как правильно его составить? И что такое prompt-engineering? Давайте разберёмся вместе.
Что такое промпт?
Промпт в контексте работы с нейросетями — вводная фраза или инструкция, которую вы предоставляете модели для начала диалога или выполнения задачи. Промпт играет ключевую роль, поскольку именно он устанавливает контекст и определяет направление всего дальнейшего взаимодействия.
Можно представить, что нейросеть — машинист поезда, а промпт выступит в роли станции, с которой начинается поездка. Вы указываете стартовую точку, а ваши последующие запросы — путевые точки, по которым машинист должен следовать.
Промпты могут быть очень разнообразными. Это может быть простой вопрос, например: «Что такое квантовая физика?». Или более сложная конструкция, которая задаёт определённый стиль ответа: «Опиши квантовую физику, как если бы ты был автором детской книги». Во втором случае модель будет пытаться упростить концепции и использовать более игровой и непринуждённый язык в ответах.
Однако стоит помнить, что, хотя промпт и является стартовой точкой, нейросеть оценивает весь предыдущий контекст диалога при генерации ответов. Важно учитывать это при планировании своих дальнейших запросов.
Как писать промпты?
Использование промптов — искусство и наука одновременно, требующее некоторой практики. Понимание структуры промпта и его основных элементов играет ключевую роль. Их можно представить в виде простой формулы, которую легко запомнить и применять:
Промпт = Роль + Тема + Формат + Ограничения
Разберём каждый элемент подробнее.
-
Роль. Определите, в качестве кого должен выступить ИИ. К примеру, он может притвориться юристом, аналитиком, копирайтером, преподавателем или фитнес-тренером. Роль задаёт тон, уровень экспертности и стиль общения.
-
Тема. Определите, о чём должен быть ваш промпт. Это помогает сузить фокус и сделать задачу более понятной для ИИ.
-
Формат. Решите, в каком виде вы хотите получить ответ. Это может быть диалог, история, рецензия, список, таблица, пошаговая инструкция и так далее.
-
Ограничения. Определите рамки, которые необходимо учесть при создании промпта: длина текста, уровень сложности, стиль изложения, наличие или отсутствие специальной терминологии, бюджет, сроки.
Кроме знания структуры, следующие рекомендации помогут сделать ваши промпты более эффективными.
Будьте конкретными. Чем точнее и конкретнее ваша инструкция, тем более точный и конкретный ответ выдаст модель. Если вы просите «рассказать историю», она может пойти в любом направлении. Но если вы просите «рассказать историю о молодом пирате, который ищет потерянное сокровище в Южных морях», вы с большей вероятностью получите интересный и захватывающий рассказ.
Используйте информационно богатые промпты. Это особенно полезно, когда вы хотите получить глубокий и подробный ответ. Например, вместо того чтобы спросить «Что такое квантовая физика?», можно спросить: «В чём основные принципы квантовой механики и как они отличаются от классической физики?»
Станьте исследователем. Не бойтесь пробовать разные формулировки и подходы. Это поможет вам лучше понять, как модель реагирует на различные инструкции, и позволит отточить навыки создания эффективных промптов.
Помните, что важно быть терпеливым и готовым к тому, что не каждый промпт будет работать идеально с первого раза. Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше вы становитесь.
Типичные ошибки при составлении промптов
Даже опытные пользователи иногда допускают промахи. Вот четыре самые распространённые ошибки, которых стоит избегать.
Слишком общий запрос. «Напиши что-нибудь интересное» или «Расскажи про бизнес» — такие промпты оставляют модели слишком много свободы, и результат почти наверняка будет не тем, что вы ожидали. Всегда добавляйте конкретику: тему, формат, целевую аудиторию.
Отсутствие формата. Вы просите модель выдать информацию, но не уточняете, в каком виде. В ответ можно получить и сплошную стену текста, и таблицу, и список — если формат не задан, модель выбирает наугад. Указывайте формат явно: «представь в виде таблицы», «напиши список из пяти пунктов», «оформи как деловое письмо».
Противоречие внутри одного промпта. Когда в одном запросе сталкиваются взаимоисключающие требования, модель оказывается в замешательстве. Например: «Напиши максимально подробный отчёт, но уложись в два предложения». Это противоречие: подробный отчёт не может состоять из двух предложений. Модель попытается «угодить» и выдаст компромиссный, но неудовлетворительный результат. Всегда проверяйте промпт на внутреннюю логику.
Перегруженность инструкциями. Стремление предусмотреть всё сразу приводит к тому, что промпт превращается в многоэтажную конструкцию с десятком условий. Модель может потерять фокус и проигнорировать часть требований. Если задача сложная, разбейте её на несколько последовательных промптов — результат будет качественнее.
Помните, что важно быть терпеливым и готовым к тому, что не каждый промпт сработает идеально с первого раза. Это процесс исследования и обучения, и чем больше вы практикуетесь, тем лучше становитесь.
Prompt-engineering
Prompt-engineering (если дословно — инженерия промптов) — процесс оптимизации запросов, чтобы максимизировать качество и точность ответов от ИИ. Вместо того чтобы просто задавать вопросы и надеяться на лучшее, prompt-engineering требует тщательного размышления и творческого подхода к формулированию задач.
Например, если вы просто попросите нейросеть «написать историю», результат может быть совершенно случайным и непредсказуемым, потому что ИИ не поймёт контекст или ожидаемые параметры запроса. Однако если вы используете prompt-engineering и формулируете запрос так: «Напиши историю длиной в одну страницу о морском капитане, столкнувшемся с проклятием древних морей, в формате детской сказки, и чтобы финал обязательно был счастливым». Результат будет конкретным и соответствующим вашим ожиданиям.
Prompt-engineering включает в себя не только формулирование промптов, но и применение различных техник, таких как деревья решений или цепочки промптов. Подробнее про техники мы разберём в отдельном уроке.
Создаём первый промпт
Теперь предлагаем на реальном примере разобрать, как проходит процесс написания промпта.
Ситуация. Вы работаете маркетологом в компании, которая продаёт товары для дома на Wildberries. Вам поставили задачу провести рекламную кампанию для повышения спроса на товар.
Идея. Вы хотите сэкономить время на проведении исследования ситуации на рынке.
Анализ. Выделяем нишу компании — товары для дома, платформа продаж — маркетплейсы, целевая аудитория — женщины 30–40 лет.
Определяем формат. Исследование, в котором будут выделены по пунктам ключевые тенденции рынка на 2026 год, а в конце — вывод, как это можно применить к нашей компании.
Задаём роль. Опытный маркетолог.
Собираем промпт
«Выступи в роли опытного маркетолога, которому нужно провести исследование состояния рынка маркетплейсов на 2026 год. Тебе нужно будет по пунктам выделить ключевые тенденции, а в конце написать вывод, как эти данные можно применить для компании, которая продаёт товары для дома, а их целевая аудитория — женщины 30–40 лет».
Отправляем этот промпт в нейросеть и получаем развёрнутый ответ с аналитикой.
Тестирование и доработка. При необходимости корректируем промпт для получения наилучшего результата. Например, можно уточнить: «Добавь в исследование прогноз по росту конкуренции в нише товаров для дома» или «Сделай акцент на сезонных трендах». Нейросеть перестроит ответ с учётом новых вводных.
Что делать с противоречивыми инструкциями?
Нейросети, как и любые другие ИИ-модели, могут столкнуться с ситуацией, когда им предоставляются противоречивые инструкции. Это могут быть запросы, которые прямо противоречат друг другу, или запросы, ведущие к несовместимым целям. В этих случаях модель будет пытаться найти наиболее разумное решение на основе того, что она знает и как была обучена.
Однако вам как пользователю важно понимать, как правильно обращаться с такими противоречиями.
Проверьте свои инструкции. Перед тем как отправить запрос, убедитесь, что он ясен и не противоречит сам себе. Например, если вы просите написать «историю о рыцаре, который никогда не был в битве, но одержал победу в войне», это вносит путаницу. Попробуйте переформулировать запрос для устранения противоречий.
Помните, что нейросеть пытается вам угодить. Модели обучены делать выводы и предположения на основе предоставленной информации и стремятся дать наиболее полезный и релевантный ответ. Если ваши инструкции противоречивы, модель может попытаться угодить вам, что способно привести к неожиданным и нежелательным результатам.
Используйте противоречия творчески. Противоречивые инструкции — не всегда ошибка. Они могут стать мощным творческим приёмом. Попробуйте намеренно столкнуть противоположные характеристики в одном запросе: «Опиши персонажа, который выглядит угрожающе, но вызывает симпатию» или «Напиши текст, который звучит как деловое письмо, но читается как захватывающий роман». Такие промпты заставляют модель искать нестандартные решения и часто приводят к самым интересным и живым результатам. Главное — применять этот приём осознанно и понимать, какого эффекта вы добиваетесь.
На этом уроке мы узнали, что такое промпты, из чего они состоят, разобрали типичные ошибки и научились применять prompt-engineering на примере реального кейса. А теперь попробуйте сами!