Как говорить с ИИ. Техники, стили, шаблоны и лайфхаки для общения с LLM нейросетями

Как говорить с ИИ

Техники, стили, шаблоны и лайфхаки для общения с LLM нейросетями

Владимир Васьков

© Владимир Васьков, 2025

ISBN 978-5-0068-1055-6

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Страница об авторе

Привет, друзья! Меня зовут Владимир Васьков.

Я – предприниматель, эксперт по продажам, привлечению инвестиций и внедрению нейросетей в бизнес. Уже более 13 лет я помогаю компаниям системно расти – от выстраивания отделов продаж до получения многомиллионного финансирования. За это время мои клиенты привлекли более 43 миллиардов рублей, а я лично обучил и проконсультировал более 35 000 предпринимателей и специалистов.

Я основал консалтинговую компанию VASKOV CONSULTING, веду интенсивы, стратегические сессии и корпоративные тренинги, выступаю как наставник в проектах «ОПОРА РОССИИ», «Мой бизнес», «Росмолодёжь», «Малый Бизнес Москвы» и ряде региональных программ развития. В моём портфолио – проекты с компаниями Сбер, Лукойл, Яндекс Go, Минэкономразвития, ЕвроХим, Роквул и другими.

В основе моих подходов – простота, применимость и результат. Именно поэтому я написал эту мини-книгу: чтобы поделиться с вами рабочими техниками взаимодействия с языковыми моделями, которые реально помогают в жизни и бизнесе. Без «воды», с практикой, примерами и готовыми шаблонами.

Если вы – специалист, предприниматель или просто увлечённый человек, которому интересно, как эффективно работать с ИИ, – эта книга для вас.

введение

Мы живём в эпоху, когда тексты, коды, стратегии и даже бизнес-идеи может создавать искусственный интеллект. Точнее – языковая модель.

Но чтобы ИИ был по-настоящему полезен, недостаточно просто ввести запрос.

Именно здесь на сцену выходит prompt engineering – искусство и наука общения с нейросетями.

Для кого эта книга?

Эта мини-книга создана не для учёных и не для тех, кто пишет код с 8 лет. Она для людей, которые хотят использовать ИИ как реального помощника: в работе, учёбе, творчестве, бизнесе или даже в быту.

Здесь вы не найдёте заумной терминологии или лишней теории.

Только понятные подходы, проверенные шаблоны и примеры, которые работают.

Что вы получите?

На этих страницах – всё, что нужно для старта и роста в мире нейросетей:

– Узнаете как устроены языковые модели и как они «понимают» текст

– Разберетесь в техниках Zero-shot, Few-shot и Chain of Thought

– Изучите как «настроить» ИИ под себя с помощью ролей и инструкций

– Избежите типичных ошибок и не тратить время впустую

– Научитесь использовать готовые промпты для маркетинга, аналитики, креатива, обучения и др.

– Начнете применять лучшие сервисы, расширения и инструменты для создания идеальных промптов

Как читать?

Можно подряд. А можно – по главам, по задачам, по вдохновению. Эта книга не требует технических знаний, но поможет почувствовать себя уверенно в общении с ChatGPT и другими ИИ-инструментами.

Всё, что вам нужно – желание научиться задавать правильные вопросы.

Помните: не все беседы с ИИ приводят к идеальному результату с первого раза – экспериментируйте с техниками и все получится.

Остальное – внутри. Готовы? Тогда начнём!

Введение в промптинг и языковые модели

Большие языковые модели (LLM) – это не только технология будущего, но и полноценный инструмент настоящего, который постепенно проникает в повседневную жизнь. Мы встречаем их в чат-ботах, голосовых помощниках, генераторах текста, переводчиках, редакторах и даже в инструментах анализа данных.

Но как они работают?

Всё начинается с простого: с текста, который вы вводите в модель. Это и есть промпт: ваш запрос, инструкция или вопрос, на который модель должна ответить. Промпт – это диалог с умным помощником: чем яснее вы формулируете мысль, тем точнее и полезнее будет ответ.

Типы промптов

Промпт – это то, как вы «разговариваете» с моделью.

Например:

– «Составь план запуска онлайн-курса по дизайну интерьеров»

– «Придумай название для кофейни у метро»

– «Сравни Apple и Samsung по четырем критериям: цена, камера, батарея, экосистема»

Даже такая простая фраза, как «Напиши шутку про бухгалтеров», – это уже промпт. И от его качества зависит, насколько хорошим будет результат.

Зачем нужны хорошие промпты?

Хороший промпт – это не просто запрос. Это инструмент настройки модели. Как правильно заданный вопрос может развернуть глубокий разговор, так и правильно сформулированный промпт «включает» в модели нужные знания, стиль и формат.

Плохой промпт → туманный ответ

Чёткий промпт → понятный, полезный и структурированный результат

Текстовые и мультимодальные промпты

Существует два основных типа промптов:

1. Текстовые – самый распространённый формат. Вы вводите текст – модель отвечает текстом.

Пример: «Сделай краткое резюме этой статьи» или «Напиши email в деловом стиле»

2. Мультимодальные – вы даёте на вход не только текст, но и изображения, аудио, видео.

Пример: загрузить фото интерьера и попросить «оценить стилистику и предложить улучшения», или отправить аудиофайл и запросить «выдели ключевые тезисы».

Почему эта тема важна?

Промптинг – это новая цифровая грамотность. Умение правильно общаться с ИИ скоро станет таким же важным, как знание Excel или Google Docs. И хотя языковые модели становятся всё умнее, они по-прежнему зависят от того, как вы с ними разговариваете.

Зачем нужна эта книга?

Сегодня множество специалистов – от маркетологов и учителей до разработчиков и предпринимателей – используют LLM в работе, но при этом не знают, как получить от них максимум. Промпты часто пишутся «интуитивно», без структуры, без понимания техник и возможностей. Результат – непредсказуемость, ошибки, повторная работа.

Цель этой книги – систематизировать знания о промптинге и сделать их доступными без технического жаргона. Мы рассмотрим десятки техник, подходов, примеров и шаблонов – всё, что поможет вам уверенно и эффективно взаимодействовать с языковыми моделями.

Используйте данную книгу как настольную и это приведет вас к максимальному использованию LLM нейросетей в свою пользу.

Обучение в контексте (In-Context Learning, ICL)

Адаптация модели без дообучения – прямо в промпте

Одной из самых революционных особенностей современных языковых моделей стало их умение учиться прямо в момент запроса – без традиционного переобучения. Это свойство получило название In-Context Learning (ICL), или обучение в контексте.

Суть метода проста: вы предоставляете модели несколько примеров прямо в теле промпта, и она начинает выполнять аналогичную задачу, подстраиваясь под структуру, стиль и логику этих примеров. Такое обучение «на лету» помогает решать широкий спектр задач: от настройки формата генерации до имитации специализированных процессов.

Что такое ICL?

In-Context Learning (ICL) – это способность языковой модели выполнять задачу, опираясь только на содержимое промпта, в котором содержатся инструкции, примеры и формат ответа. Модель не изменяет свои параметры, но временно перенимает паттерн поведения, заданный примерами.

Пример:

Вместо того чтобы обучать модель классифицировать отзывы, можно вставить 3—5 примеров:

Отзыв: «Очень понравилось обслуживание» → Метка: Позитивный

Отзыв: «Было слишком долго и шумно» → Метка: Негативный Затем – новый отзыв, без метки.

Модель продолжит по шаблону.

Принципы эффективного ICL

1. Количество примеров: Эффективность ICL увеличивается по мере роста числа примеров (часто достаточно 3—5 для ChatGPT, до 30—50 для GPT-4).

2. Порядок примеров: Модели склонны обращать больше внимания к последним примерам («эффект новизны»).

3. Балансировка классов: В задачах анализа текста важно равномерное распределение примеров по классам.

4. Качество разметки: Примеры с экспертной аннотацией повышают точность ICL до 15—25%.

5. Единый формат: Используйте чёткие структуры – «Пример 1:», «Вход:», «Выход:».

6. Семантическое сходство: Примеры должны соответствовать целевой задаче по стилю, длине и тематике.

Где применяется ICL на практике

– Быстрая адаптация модели к бизнес-стилю

– Классификация обращений

– Обработка таблиц и форм

– Проверка гипотез без датасета

– Симуляция экспертов по ролям

Преимущества

– Не требует дообучения модели

– Гибкий подход

– Подходит для генерации и анализа

– Прототипирование функций за минуты

– Совместим с любой LLM, поддерживающей промпты

Типичные ошибки при использовании In-Context Learning (ICL)

Чтобы ICL работал эффективно, важно избегать распространённых ошибок, которые снижают точность, сбивают модель с толку или делают промпт неоднозначным:

1. Смешение разных форматов в примерах

Ошибка: часть примеров в формате «Вопрос – Ответ», часть – в стиле таблицы или тезисов.

Почему плохо: модель теряет единообразие шаблона.

Что делать: придерживайтесь одного чёткого формата во всех примерах.

2. Слишком обобщённые или абстрактные формулировки

Ошибка: инструкции вроде «сделай хорошо» или «напиши красиво».

Почему плохо: модель не понимает критерии качества.

Что делать: формулируйте конкретно: стиль, тональность, структура, ограничения.

3. Слишком длинные или перегруженные примеры

Ошибка: вставка примеров на 500+ слов каждый.

Почему плохо: вы тратите контекстное окно и «утопаете» в деталях.

Что делать: сокращайте примеры до сути (100—150 слов), убирая лишнее.

4. Примеры не соответствуют целевой задаче

Ошибка: хотите, чтобы модель писала статьи, а вставили примеры постов.

Почему плохо: модель перенимает стиль и формат, который вам не нужен.

Что делать: подбирайте примеры максимально похожие на желаемый результат.

5. Нарушение баланса классов в задачах классификации

Ошибка: 5 позитивных отзывов и 1 негативный.

Почему плохо: модель начинает «переобучаться» на доминирующий класс.

Что делать: соблюдайте равенство: 2—3 примера на каждый класс.

6. Отсутствие разграничителей или заголовков в примерах

Ошибка: текст сливается в одну «массу», модель не видит структуру.

Что делать: используйте чёткие маркеры:

Пример :

Вход:…

Выход:…

7. Добавление нерелевантной информации в промпт

Ошибка: вставка вводного текста, который не относится к задаче.

Почему плохо: модель может принять это за часть шаблона.

Что делать: очищайте промпт от всего лишнего – только то, что влияет на поведение модели.

Вывод

In-Context Learning – ключевая техника адаптации модели к задаче с помощью примеров прямо в запросе. Она позволяет быстро и гибко управлять поведением ИИ без технических барьеров.

Написание промптов с малым количеством примеров (Few-Shot Prompting)

Как научить модель на лету – без переобучения и кода?

Few-Shot Prompting – это одна из ключевых техник эффективной работы с языковыми моделями. Эта техника позволяет быстро адаптировать поведение модели к нужному стилю, логике и формату ответа. Этот метод особенно ценен, когда необходимо быстро перейти от «общего интеллекта» модели к решению специализированных задач, не прибегая к тонкой настройке или дообучению.

В чём суть Few-Shot подхода?

Модель получает 2—4 примера выполнения аналогичной задачи, оформленных в едином стиле, например:

– вопрос → ответ

– задание → решение

– вход → желаемый выход

На основе этих примеров модель перенимает структуру, стиль, тональность и формат ответа.

Где особенно эффективен метод:

– Генерация шаблонных текстов (описания товаров, вакансий, писем)

– Форматирование данных и работа с таблицами

– Написание кода в заданном стиле

– Классификация и категоризация данных

– Поддержание заданного стиля коммуникации (официальный, дружелюбный и т.д.)

Что входит в продвинутый Few-Shot Prompting:

Помимо простого указания пары примеров, сегодня применяются и более сложные методы, которые усиливают результат:

– KNN (K-Nearest Neighbors) – выбор наиболее похожих примеров по смыслу

– Vote-K – множественная генерация и отбор лучших примеров

– SG-ICL (Self-Generated In-Context Learning) – когда модель сама создаёт себе примеры

– LENS, UDR, Active Selection – автоматизированные стратегии улучшения выборки

Few-Shot Prompting – гибкий и масштабируемый инструмент, который можно адаптировать под любую задачу. В этой главе мы научимся не только формировать примеры, но и выбирать лучшие, тестировать разные форматы, и строить на их основе надежную и понятную систему взаимодействия с ИИ.

K-Nearest Neighbor (KNN)

K-Nearest Neighbor (KNN) Prompting – это техника, при которой для нового запроса автоматически подбираются наиболее похожие примеры из базы заданий (промптов) и вставляются в запрос к языковой модели.

Смысл в том, что модель лучше справляется с задачей, если ей показать не случайные примеры, а те, что максимально близки по содержанию или структуре к текущему запросу.

Как работает:

– Вы формируете базу промптов с готовыми примерами задач и ответов.

– Когда поступает новая задача, система ищет в базе N наиболее похожих примеров.

– Эти примеры подаются в промпт перед новой задачей – как контекст.

Пример:

Если пользователь спрашивает:

«Как улучшить вовлечённость в рассылке для интернет-магазина одежды?»

Система может найти в базе похожие вопросы:

«Как повысить CTR email-рассылки для e-commerce?»

«Как сделать письма более кликабельными?»

И подставить их как Few-Shot-примеры перед ответом.

Преимущества:

– Даёт более точные ответы за счёт релевантного контекста

– Масштабируется при наличии базы готовых кейсов

– Хорошо работает в условиях ограниченного количества примеров

Пример шаблона промпта с использованием метода K-Nearest Neighbor (KNN) в контексте классификации отзывов по тональности:

Задача:

Классифицировать отзыв клиента как положительный, нейтральный или отрицательный.

Промпт (шаблон KNN-подхода):

Ты – система анализа тональности. Используй приведённые примеры отзывов, чтобы определить тональность нового текста. Оцени схожесть и выбери класс на основе наиболее похожих.

Примеры:

Отзыв: «Приложение работает быстро, всё удобно и понятно.»

Тональность: Положительная

Отзыв: «Интерфейс хороший, но часто зависает.»

Тональность: Нейтральная

Отзыв: «Постоянно вылетает, невозможно нормально пользоваться.»

Тональность: Отрицательная

Теперь проанализируй следующий отзыв и укажи его тональность с объяснением выбора:

Отзыв: «Функции вроде есть, но половина не работает, техподдержка игнорирует.»

Ожидаемый ответ:

Тональность: Отрицательная

Обоснование: Отзыв содержит негативные оценки («не работает», «техподдержка игнорирует»), что схоже с примером «Постоянно вылетает…» – следовательно, классификация – отрицательная.

Такой шаблон можно адаптировать под любую задачу:

– Классификация эмоций

– Определение категории текста

– Маркировка спама / не-спама

– Подбор релевантных решений по аналогии

Vote-K Prompting

Vote-K – это техника, при которой языковая модель сначала генерирует несколько разных вариантов ответа (кандидатов) на одну и ту же задачу, без указания правильного ответа.

Затем каждый из этих вариантов оценочно сравнивается – либо самой моделью, либо внешним критерием (например, другим промптом или экспертом). Побеждают те ответы, которые получают наибольшее количество "голосов" – то есть считаются наилучшими по качеству или соответствию цели.

После этого отобранные (аннотированные) варианты могут использоваться:

– как шаблоны для будущих промптов,

– как контекст в последующих Few-shot задачах,

– для обучения более точной версии модели.

Как работает:

– Модель генерирует K вариантов ответа.

– Оценивает или сравнивает их (через вспомогательный промпт или критерия).

– Выбирает наиболее релевантные (по «голосам»).

– Использует выбранные как примеры или лучшие ответы.

Применение:

– Улучшение качества ответов (особенно в генеративных задачах)

– Повышение надёжности в задачах с высоким риском ошибок

– Сбор обучающих данных на основе лучших сгенерированных примеров

Пример:

Задача: «Сформулируй заголовок к email-рассылке по акции»

Модель генерирует:

«Скидки до 50% – только сегодня!»

«Распродажа мечты – не упусти шанс»

«Время обновить гардероб – акции внутри»

Вспомогательный промпт или оценщик выбирает 2 и 3 как лучшие. Они попадают в финальный ответ или используются как примеры в будущем.

Преимущества:

– Меньше случайных или слабых ответов

– Возможность повысить точность без дополнительного обучения

– Сбор лучших практик и наглядных кейсов в автоматическом режиме

Пример шаблона промпта с использованием метода Vote-K, где модель сначала генерирует несколько «кандидатов-решений», а затем выбирает наилучшие и обучается на них:

Задача:

Написать заголовок к статье на тему «Как повысить продуктивность при удалённой работе»

Промпт-шаблон (Vote-K):

Ты – редактор онлайн-медиа. Сначала предложи 5 вариантов заголовков к статье на тему «Как повысить продуктивность при удалённой работе». Затем выбери 2 лучших по критериям: цепкость, ясность, соответствие теме. Объясни свой выбор.

ШАГ 1: Сгенерируй 5 заголовков.

ШАГ 2: Выбери 2 лучших и объясни, почему именно они.

Ожидаемый ответ:

ШАГ 1: Кандидаты (5 заголовков):

1. Как быть продуктивным, работая из дома

2. Твоя квартира – твой офис: секреты эффективности

3. Продуктивность на удалёнке: 7 проверенных методов

4. Работай из дома, как профи: гайд для современного специалиста

5. Почему ты устаёшь на удалёнке и как это исправить

ШАГ 2: Отбор лучших:

Продуктивность на удалёнке: 7 проверенных методов – коротко, по делу, с числом (это работает в заголовках)

Работай из дома, как профи: гайд для современного специалиста – конкретика и ценность («гайд»), обращение к целевой аудитории

Эти лучшие примеры затем можно использовать в следующих промптах как эталонные (аннотированные) для дообучения или генерации в другом стиле.

Self-Generated In-Context Learning (SG-ICL)

SG-ICL – это техника, при которой сама языковая модель генерирует примеры (задание → ответ), если у пользователя нет готовых обучающих данных или шаблонов.

Модель сначала получает задачу, а затем сама предлагает 1—3 примера, которые можно использовать в качестве контекста для дальнейшей генерации. Метод позволяет обойтись без ручной подготовки примеров, что особенно полезно в новых или нестандартных ситуациях.

Как работает:

– Пользователь формулирует задачу (например, «Напиши описание продукта по названию и характеристикам»).

– Модель сама придумывает 2—3 примера выполнения этой задачи.

– Эти примеры вставляются в промпт как контекст.

– Далее модель продолжает работу по аналогии с созданными ею же примерами.

Пример:

Промпт:

«Сгенерируй несколько примеров описания товаров, а затем создай новое по образцу. Категория: Умная колонка

Характеристики: голосовое управление, Bluetooth, дизайн в стиле минимализм»

Модель может сама добавить:

Пример 1:

Категория: Фитнес-браслет

Особенности: Пульсометр, трекер сна, OLED-экран

Описание: Умный помощник для вашего здоровья – контролируйте активность и сон в реальном времени.

Пример 2:

Категория: Беспроводные наушники

Особенности: Шумоподавление, автономность до 20 ч, зарядка через USB-C

Описание: Чистый звук без проводов – комфорт и качество в любом ритме жизни.

Категория: Умная колонка

Особенности: голосовое управление, Bluetooth, дизайн в стиле минимализм

Описание:

Применение

– Когда нет готовых данных, но хочется применить Few-shot подход

– Для ускоренной генерации шаблонов «на лету»

– При создании обучающих материалов, типовых форм, инструкций

Преимущества:

– Экономит время: не нужно вручную собирать примеры

– Повышает согласованность вывода

– Помогает работать с новыми темами без предварительной подготовки

Шаблон промпта с использованием метода Self-Generated In-Context Learning (SG-ICL) – когда модель сама генерирует обучающие примеры, чтобы затем использовать их для выполнения задачи.

Задача:

Определить тональность пользовательских отзывов.

Промпт-шаблон (SG-ICL):

Ты – система анализа тональности. У тебя пока нет готовых обучающих данных, поэтому сначала сгенерируй 3 примера отзывов с метками тональности: положительная, нейтральная, отрицательная.

Затем, используя эти примеры, проанализируй новый отзыв и укажи его тональность с обоснованием.

ШАГ 1: Сгенерируй обучающие примеры.

ШАГ 2: Проанализируй целевой отзыв.

Ожидаемый ответ:

ШАГ 1 – Сгенерированные примеры:

1. «Очень доволен, всё работает быстро и стабильно.»

Тональность: Положительная

2. «Приложение нормальное, но ничего особенного.»

Тональность: Нейтральная

3. «После обновления не запускается, жалею о покупке.»

Тональность: Отрицательная

ШАГ 2 – Новый отзыв: «Интерфейс удобный, но часто возникают ошибки при оплате.»

Тональность: Нейтральная

Обоснование: Как и во втором примере, есть положительные и негативные моменты, что даёт смешанную, но сбалансированную оценку.

SG-ICL особенно полезен, когда:

– нет доступа к реальным примерам

– нужно быстро адаптировать модель к новому типу задач

– необходимо протестировать гипотезу «на лету»

Prompt Mining

Prompt Mining – это метод систематического поиска наиболее эффективных формулировок промптов для конкретной задачи. Вместо того чтобы полагаться на шаблон «вопрос → ответ», этот подход предполагает анализ и тестирование различных вариантов инструкций, чтобы найти те, которые дают наилучший результат.

По сути, это исследование различных формулировок промптов, направленное на выявление наиболее результативных.

Как работает

– Берётся конкретная задача (например, генерация текстов, классификация, объяснение понятий).

– Генерируется или собирается большое количество промптов с разными формулировками.