Prompt-инжиниринг
Как улучшить взаимодействие с ИИ для точных и эффективных результатов.
Попробовать ChatGPT
Промпт инжиниринг (Prompt Engineering) — это практика создания и оптимизации запросов для взаимодействия с языковыми моделями, такими как GPT. Его цель — повысить точность, надежность и релевантность ответов модели. Основные техники включают формулировку четких инструкций, предоставление контекста, использование примеров и разбивку сложных задач на этапы. Это особенно важно в сложных рабочих процессах или при интеграции моделей с другими инструментами, чтобы обеспечить наиболее эффективное использование возможностей искусственного интеллекта.
В этом руководстве рассказывается о стратегиях и тактиках получения лучших результатов с использованием больших языковых моделей (иногда называемых GPT-моделями), таких как GPT-4o. Описанные в данной статье методы иногда можно использовать в комбинации для большего эффекта.

Вы также можете ознакомиться с примерами подсказок, которые демонстрируют, на что способны модели ChatGPT:
Напишите чёткие инструкции
ChatGPT не может читать ваши мысли. Если ответ слишком длинный, попросите дать краткие ответы. Если ответы слишком простые, попросите написать их на уровне эксперта. Если вам не нравится формат, продемонстрируйте формат, который вы хотели бы видеть. Чем меньше модели придется гадать о том, чего вы хотите, тем больше вероятность, что вы это получите.
Попробовать бесплатно
Предоставьте справочный текст
Языковые модели могут уверенно выдумывать фальшивые ответы, особенно когда спрашивают об эзотерических темах или о цитатах и URL-адресах. Точно так же, как лист с заметками может помочь учащемуся лучше выполнить тест, предоставление справочного текста к этим моделям может помочь в ответе с меньшим количеством фальсификаций.
Разделяйте сложные задачи на более простые
Подобно тому, как в программировании сложные системы лучше разделять на отдельные модули, для работы с языковыми моделями сложные задачи рекомендуется разделять на более простые этапы. Для сложных задач, как правило, частота ошибок выше, чем для более простых. Такие задачи можно организовать как последовательность, где результат одного этапа используется в качестве входных данных для следующего.
Дайте модели время "подумать"
Если вас попросят умножить 17 на 28, вы можете сразу не знать ответа, но со временем справитесь. Аналогично, модели чаще ошибаются, если сразу дают ответ, не обдумав его. Использование подхода "цепочка размышлений", где модель сначала объясняет свои шаги, прежде чем дать окончательный ответ, может повысить надежность и точность её решений.
Используйте внешние инструменты
Используйте дополнительные инструменты для компенсации ограничений модели. Например, система текстового поиска (иногда называемая RAG или расширенной генерацией поиска) может сообщать модели о соответствующих документах. Механизм выполнения кода, такой как интерпретатор кода OpenAI, может помочь модели выполнять математические расчеты и запускать код. Если задача может быть выполнена более надежно или эффективно с помощью инструмента, а не языковой модели, разгрузите его, чтобы получить лучшее от того и другого.
Попробуйте промпт инжиниринг сейчас!
Просто откройте чат и начните диалог также как с обычным человеком.
Начать диалог
Примеры