Промпт: как ставить задачи ИИ, чтобы не переделывать
Промптом называют текст задачи, которую вы ставите нейросети. Большинство разочарований в ИИ на практике это разочарования не в модели, а в постановке: человек написал «напиши письмо клиенту» и получил общую заготовку, которая ни о чём. Как модель вообще обрабатывает ваш текст, разобрано в статье про токены, а здесь конкретная механика: из чего состоит промпт, который работает.
Структура задачи, которая работает
Роль: кем модель является в этой задаче. «Ты менеджер по работе с корпоративными клиентами» заметно меняет тон и содержание ответа.
Контекст: что модель должна знать про ситуацию. Клиент обижен из-за сорванного срока, письмо должно ссылаться на прошлый разговор. Контекст это факты, а не эмоции.
Задача: одно действие, одним предложением. «Напиши черновик извинительного письма с предложением скидки на следующий заказ».
Формат: как должен выглядеть результат. Три абзаца, без списков, обращение на «вы», не длиннее страницы.
Ограничения: чего делать нельзя. Не упоминать конкурентов, не обещать конкретные даты, не использовать слова «уважаемый» и «заранее благодарим».
Приём, который переоценивают, и приём, который недооценивают
Переоценивают магические заклинания: «действуй как эксперт с двадцатилетним опытом», «подумай шаг за шагом». Иногда они помогают, чаще это шаманство. Недооценивают пример: покажите модели один образец того, что считаете хорошим результатом, и она попадёт в стиль точнее, чем после абзаца описаний. Если у вас есть письмо, которое все считают образцовым, вставьте его в промпт как эталон.
Второй недооценённый приём: просить модель сначала задать уточняющие вопросы, и только потом делать работу. На сложных задачах это экономит две-три итерации переделок.
Как проверять ответ
Хороший промпт завершается проверяемым результатом. Если ответ «мне нравится или нет» это не проверка. Проверка: письмо отвечает на все вопросы клиента, не обещает дат, не длиннее страницы, содержит упоминание документа из письма клиента. Такую проверку может сделать и второй человек, и сама модель по списку критериев.
Итерации: не переписывайте промпт целиком. Меняйте по одному элементу и смотрите, что изменилось. Промпт из двадцати правок превращается в непонятную кашу, вернитесь к структуре из пяти пунктов и перенесите её заново.
Когда промпт не спасает
Если модели не хватает знаний, никакая формулировка их не добавит. Вопросы по вашим внутренним регламентам, ценам и клиентам требуют источника: базы знаний или документов, подключённых к модели. Это уже механика RAG, и честнее признать её необходимость, чем злиться на «тупую нейросеть».
Вторая ситуация: задача поставлена криво. «Сделай мне хорошо» не лечится промптом. Если вы не можете объяснить результат другому человеку, модель вы тоже не поймёт.