Как предъявлять бездушным машинам, чтобы они тебя понимали. Гайд по промпт-инжинирингу

LLM — не универсальное решение всех задач. Это предикативные модели, обученные на массивных объемах текстов, и их поведение напрямую зависит от того, что именно вы им подаете на вход. Промпт в этом контексте — полноценный интерфейс взаимодействия, инструкция, способ задать контекст. Если вводите плохой промпт, получаете плохой результат. Это не случайность, не артефакт, а вполне ожидаемое следствие некорректной постановки задачи.

Когда долго используешь ИИ, становится очевидно: если хочешь получить от модели разумный, предсказуемый результат — сформулируй запрос так, чтобы в нем не осталось поводов для двусмысленностей. Чем точнее входные данные, тем стабильнее и полезнее выход. И наоборот: общие формулировки вроде «напиши красиво» оставляют модели слишком много свободы. В итоге на выходе — неуправляемый поток текста, зачастую не соответствующий ни целям, ни формату.

На стыке понимания логики модели и умения формулировать запросы появляется новая роль — промпт-инженер. Такой специалист умеет адаптировать задачу под особенности конкретной модели, учесть контекст, ограничение токенов, характер «галлюцинаций» и добиться максимально приближенного к целевому результата. Его задача — минимизировать неопределенность на входе, чтобы результат был не случайным, а воспроизводимым.

Чтобы разобраться, как говорить с ИИ на одном языке, подготовили гайд по промпт-инжинирингу. В нем — конкретные принципы, приемы, примеры и рекомендации, которые помогут выстроить диалог с LLM и получать точные и полезные ответы.

Один из самых базовых — но при этом крайне полезных — приемов при работе с нейросетью: задать ей роль. Прямо в первой строке промпта можно написать: «Ты — опытный копирайтер» или «Представь, что ты senior Python-разработчик».

Так вы задаете контекст: ИИ понимает, в какой «роли» отвечать — не как энциклопедия и не как случайный советчик, а как профильный специалист. Это помогает получить более точные, уместные и структурированные ответы, особенно в сложных или профессиональных темах.

Прием с ролями особенно удобен, когда вам нужно мнение сразу нескольких «экспертов». Допустим, вы пишете статью о том, как собрать чат-бота на основе ChatGPT. Сначала работаете с ИИ в роли копирайтера: он помогает структурировать текст, добавить интро, подобрать формулировки.

«Ты опытный копирайтер. Надо написать статью на тему Как собрать чат-бота на основе ChatGPT. Давай начнем с раздела Чем обычные чат-боты отличаются от ИИ чат-ботов. Пиши креативно, чтобы было нескучно читать. Не забывай добавлять примеры».

Затем переключаете модель в редактора и просите оценить текст на читаемость.

«Ты опытный редактор. Проверь текст на читаемость, нет ли в нем лишней воды и перебора по стоп-словам. Текст должен быть понятен для целевой аудитории — новичков в нейросетях».

Модели внесли изменения в текст: сократили его, убрали лишние местоимения и предлоги, а также упростили заголовки.

И напоследок зовете на помощь профильного специалиста для фактчекинга, если сами плохо разбираетесь в теме.

В роли специалиста ИИ дополнил текст полезной информацией по теме для большей точности. В любом случае стоит проверять то, что выдает нейросеть, но по крайней мере, не нужно работать с чистого листа. Перед вами тексты и факты, от которых можно отталкиваться.

После того как вы выбрали роль для нейросети, самое время перейти к постановке задачи. Лучше всего формулировать ее в виде четкого действия, начиная с глагола в повелительном наклонении: «напиши», «создай», «сгенерируй», «рассчитай», «предложи». Это помогает нейросети быстрее понять, чего от нее хотят.

Например, «Ты senior Python-разработчик. Напиши функцию на Python, которая принимает на вход список слов и возвращает словарь, где ключ — это первая буква слова, а значение — список слов, начинающихся с этой буквы. Используй стандартную библиотеку. Добавь строки документации к функции и пример использования».

Обе модели предоставили верный код.

Если задача сложная, лучше разбить ее на несколько шагов. Сложные инструкции чаще приводят к ошибкам, чем простые, особенно если в одном промпте вы просите и написать код, и объяснить его, и оформить в виде статьи. Гораздо эффективнее сначала получить структуру, затем — фрагмент кода, потом его описание, и только после этого собрать всё в финальный результат.

Сложные задачи можно переопределить как цепочку простых шагов. Причем результат одного шага можно использовать как вход для следующего.

❌ Плохой промпт: «Я пришлю тебе запросы в службу поддержки клиентов. Классифицируйте каждый запрос по основной категории и вторичной категории.
Предоставьте результат в формате JSON с ключами: primary и secondary.»

✅ Хороший промпт:
Читать далее

Когда вы ставите задачу нейросети, представьте, что обращаетесь не к безликой машине, а к живому подрядчику. Он не знает, кто вы, в каком проекте участвуете и что именно подразумевается под "сделай хорошо". Ему нужен контекст. Чем яснее вы все объясните, тем точнее будет результат.

❌ Плохой промпт: «Объясни, почему у нас упали продажи в феврале».

✅ Хороший промпт: «Компания продаёт бытовую технику через интернет-магазин. В начале марта провели полный редизайн сайта — изменили структуру каталога, добавили новый фильтр товаров, обновили оформление карточек и корзины. Через 2 недели команда заметила, что при стабильном трафике конверсия упала с 2,3% до 1,2%. Как опытный маркетолог объясни, что могло произойти и как исправить ситуацию?»

Контекст обычно состоит из нескольких ключевых элементов:

• Цель — что вы хотите получить в итоге. Это может быть что-то простое, вроде «Напиши статью», «Улучши архитектуру» или «Помоги исправить ситуацию». Важно, чтобы формулировка была четкой и не допускала двойного толкования.
• Предыстория — что происходило до этого момента. Иногда задача возникает не на пустом месте, и знание контекста помогает нейросети действовать логично. Пример: «Компания продает бытовую технику через интернет-магазин. В начале марта провели редизайн сайта» или «Команда мигрировала монолит на Kubernetes, разбив его на микросервисы».
• Проблема или текущая ситуация — почему вы обращаетесь за помощью. Это может быть конкретная трудность или отклонение от нормы: »При стабильном трафике конверсия упала с 2,3 процента до 1,2», «После запуска пользователи жалуются на медленные отклики API».
• Ограничения и условия — все, что нужно учитывать при выполнении запроса. Например: «Пиши в дружелюбном тоне», «Ответ не должен превышать 500 знаков», «Сохраняй совместимость с текущей архитектурой».

Если не уверены, достаточно ли данных для выполнения задачи, используйте простой прием. Добавьте в конце промпта фразу: «Если не хватает информации, задай мне вопросы, пока не получишь все данные для решения задачи».

«Я продуктовый маркетолог. Напиши сопроводительное письмо в компанию, которая разрабатывает новые вкусы чипсов. Если не хватает информации, задавай мне вопросы, пока не получить все данные для решения задачи».

И, наконец, уточните формат ответа. Это может быть сплошной текст, список, таблица или даже команды в формате Json — в зависимости от того, как вы планируете использовать результат.

«Как опытный CRM-маркетолог сгенерируй контент план имейл-рассылок на две недели. Нужен план для онлайн-магазина украшений с минералами. Обязательно используй письма разных форматов. В плане укажи сегмент аудитории, цель, тему, формат, дату рассылки. Сделай в виде таблицы».

Особенно важный шаг при работе с текстами. Ваше понимание креативного стиля или тональности может сильно отличаться от того, как их воспринимает нейросеть. Поэтому проще всего не объяснять словами, а показать. Дайте модели референс — пример нужного стиля или формата. Тогда она быстрее адаптируется и не будет тратить ваши нервы на десяток попыток попасть в точку.

❌ Плохой промпт: «Надо написать пост для Телеграмм-канала о путешествиях по России на тему Туры и экспедиции в холодные места».

✅ Хороший промпт: «Ты опытный копирайтер. Надо написать пост для Телеграмм-канала о путешествиях по России на тему Туры и экспедиции в холодные места. Посыл в подводке: куда поехать, чтобы продлить зиму. В подводке до 800 символов. Пиши дружелюбным тоном, креативно и нескучно».

👍 Отличный промпт: «Ты опытный копирайтер. Надо написать пост для Телеграмм-канала о путешествиях по России на тему Туры и экспедиции в холодные места. Посыл в подводке: куда поехать, чтобы продлить зиму. В подводке до 800 символов. Вот референсы по стилю и формату поста [референс]».

А чтобы разблокировать всю мощь нейросетей, вместе с референсами отправьте им нужную информацию — ту самую фактуру, на основе которой должен быть написан текст. Без доступа к браузеру модель не может подгрузить актуальные данные, а значит, ей будет не хватать контекста. Даже если она что-то найдет из своей базы знаний, вам все равно придется проверять, насколько это подходит.

🧑‍🎓Профессиональный промпт: «Ты опытный копирайтер. Надо написать пост для Телеграм-канала о путешествиях по России на тему 'Туры и экспедиции в холодные места'. Посыл в подводке: куда поехать, чтобы продлить зиму. В подводке до 800 символов. Вот референсы по стилю и формату поста [референс]. Используй информацию из фактуры [фактура]».

Кроме того, новые данные, которые вы передаете нейросети в рамках одного диалога, позволяют ей дообучаться. Некоторые современные модели могут удерживать в памяти до миллиона токенов — а это примерно как «Война и мир» плюс все тома «Властелина колец».

Потренироваться в составлении таких промптов можно бесплатно на сайте LLM Arena. Там доступна 51 языковая модель, включая самые продвинутые вроде Claude 3.7 Sonnet, а также российские GigaChat и YandexGPT.

В режиме анонимного сравнения система случайным образом подберет для вас две модели. Вы сможете сравнить их ответы и оценить, какая из них лучше понимает ваши запросы — без влияния бренда и соблазна выбрать самую популярную только по названию.