Промптинг
Промпт— инструкция в виде текстового запроса, передаваемая AI-модели для выполнения задачи. В сервисах LLM Cloud.ru является частью структурированного взаимодействия пользователя или клиента с ними.
Эффективный промпт включает в себя:
инструкцию — четко сформулированное требование, задача;
контекст — описание ситуации или среды;
ограничения — параметра объема и формата;
(опционально) примеры — в качестве образца.
Основные методы промптинга
Ниже перечислены основные методы от простого к сложному.
Zero-shot промптинг
Промпт представляет собой четкую инструкцию без примеров, контекст минимальный. Например:
Напиши техническую документацию для REST API авторизации пользователей.Включи разделы: методы, параметры запроса, коды ошибок.
Few-shot промптинг
Промпт состоит из:
описания задачи;
демонстрационных примеров (вход–выход);
целевого запроса.
Например:
Задача: Генерация метаописаний для товаров.Вход: "Кофеварка автоматическая, 1500Вт, серебристый корпус"Выход: "Мощная кофеварка премиум-класса с сенсорным управлением. Объем 1.8л, давление 15 бар."
Follow-up prompting
По-другому называется «доспрашивание». Последовательность уточняющих вопросов с последующей детализацией требований.
Пример:
Пользователь: Напиши план урока по машинному обучениюМодель: 1. Введение в ML 2. Типы обучения...Пользователь: Добавь практические задания для раздела "Нейронные сети"Модель: 1. Реализация слоя Dense на NumPy 2. Визуализация градиентного спуска...
Рекомендуется использовать zero-shot для быстрых проверок гипотез, few-shot при работе со строгими шаблонами, follow-up prompting — для сложных многоэтапных задач.
Рекомендации для промптинга
Оптимизируйте первые результаты.
Используйте уточняющие вопросы:
Какие параметры нужно уточнить для улучшения ответа?Применяйте модификаторы:
Перепиши текст для CEO/технического специалиста/новичка.Учитывайте и регулируйте связанные параметры.
Параметр |
Рекомендация |
Эффект |
|---|---|---|
Temperature |
0.7 для креатива, 0.2 факты |
Контроль случайности |
Max tokens |
1500 для документов |
Управление длиной вывода |
Избегайте типовых ошибок:
перегрузка контекстом — более пяти вложенных условий;
неявные требования — «напиши понятно» вместо конкретных указаний;
расплывчатые формулировки — вместо стилистики ответа указывать оценочное суждения про будущий ответ модели.
- Основные методы промптинга
- Рекомендации для промптинга