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

– Все варианты тестируются на модель, и сравниваются по результатам (качество, полнота, стиль, точность).

– Выявляются наиболее результативные шаблоны, которые затем можно стандартизировать и использовать повторно.

Пример:

Вместо простого:

«Объясни, что такое экономическая рецессия»

Могут быть протестированы такие варианты:

«Ты – профессор экономики. Объясни студенту, что такое рецессия, простыми словами.»

«Приведи краткое определение экономической рецессии с примерами.»

«Объясни термин „экономическая рецессия“ как для старшеклассника, используя аналогии.»

Анализ покажет, какой формат даёт самый понятный и точный результат.

Когда применять:

– При разработке промптов для массового использования (чат-боты, обучающие ИИ-сценарии, генерация контента)

– В UX-исследованиях взаимодействия с LLM

– Для повышения качества и надёжности ответов в критичных задачах (финансы, медицина, право)

Преимущества:

– Позволяет находить нетривиальные, но эффективные способы взаимодействия с моделью

– Повышает качество вывода без изменений в самой модели

– Помогает формировать библиотеку рабочих промптов под задачи бизнеса, продукта или пользователя

Пример-шаблон, демонстрирующий Prompt Mining – метод, при котором мы ищем и тестируем разные формулировки промптов, чтобы найти наиболее эффективные.

Задача:

Получить от модели краткий и точный пересказ новостной статьи.

Промпт-шаблон (Prompt Mining):

Твоя задача – найти наиболее эффективную формулировку промпта для задачи: «Сделай краткий пересказ новости».

ШАГ 1: Придумай 3 разных формулировки промпта, каждая в разном стиле.

ШАГ 2: Применишь их к одному и тому же тексту.

ШАГ 3: Сравни результаты и выбери лучший по критериям: точность, краткость, логичность.

Текст новости:

«Компания X анонсировала запуск новой платформы для анализа данных. Решение предназначено для малого и среднего бизнеса. Ожидается, что запуск состоится в третьем квартале 2025 года.»

Начинай.

Ожидаемый ответ:

ШАГ 1 – Варианты промптов:

1. Формулировка 1 (инструктивный): «Сделай краткий пересказ следующей новости.»

2. Формулировка 2 (ролевой): «Ты – редактор новостного сайта. Напиши короткую аннотацию для читателей.»

3. Формулировка 3 (журналистский стиль): «Представь, что ты пишешь заголовок и лид к заметке. Перескажи суть.»

ШАГ 2 – Результаты:

1: «Компания X запускает платформу для аналитики данных. Релиз – в Q3 2025.»

2: «Компания X объявила о запуске новой аналитической платформы для малого и среднего бизнеса. Выход – в третьем квартале 2025.»

3: «X запускает новый продукт: аналитическая платформа для бизнеса. Релиз – Q3 2025.»

ШАГ 3 – Вывод: Промпт №2 дал наиболее ясный и сбалансированный ответ – подходит как для пересказа, так и для читательской аннотации. Рекомендуется использовать его как шаблон.

Вывод

Few-Shot Prompting не только позволяет эффективно решать задачи с минимальным числом примеров, но и открывает возможности для масштабирования и оптимизации. Благодаря тестированию различных формулировок и сбору метрик, можно систематически находить наиболее результативные шаблоны, что делает этот подход мощным инструментом для тонкой настройки генерации, классификации, перевода и других LLM-задач.

Сложные техники Few-Shot Prompting

Как обучать модель на лету без переобучения?

Few-Shot Prompting – это мощный инструмент, который позволяет обучать языковую модель на лету, предоставляя ей всего несколько примеров для ориентира. Но за рамками базового подхода («вопрос → ответ», повторенный 2—3 раза) скрывается целый пласт продвинутых стратегий, которые превращают Few-Shot в настоящую систему настройки модели под задачу – без дополнительного обучения.

В этой главе мы сосредоточимся на сложных техниках Few-Shot Prompting, таких как:

– LENS – итеративная фильтрация, которая отбирает только релевантные примеры и постепенно улучшает качество результата.

– UDR – умное извлечение данных на основе векторной близости и семантики.

– Active Example Selection – активный выбор примеров с использованием обратной связи и обучения с подкреплением.

В чём сила этих методов?

– Они позволяют адаптировать модель к конкретной задаче за секунды – без переобучения и без доступа к большим датасетам.

– Они повышают точность и устойчивость модели в нестандартных или сложных сценариях.

– И что особенно важно: они открывают путь к масштабируемому и автоматизированному созданию примеров, что делает Few-Shot не разовой техникой, а системным инструментом.

Эти техники особенно актуальны в условиях, когда:

– требуется высокая точность без дополнительного обучения,

– есть ограниченный доступ к обучающим данным,

– или задача постоянно меняется в зависимости от контекста и цели.

В следующих разделах вы найдёте подробное описание каждого метода, примеры их использования и шаблоны промптов, которые можно адаптировать под собственные задачи.

LENS (Итеративная фильтрация)

LENS – это метод, при котором качество используемых примеров для языковой модели постепенно улучшается за счёт последовательной фильтрации. Система или пользователь многократно отбирают наиболее релевантные и полезные примеры, отбрасывая слабые или шумные.

Такой подход позволяет добиться более точных, логичных и соответствующих задачам ответов – особенно в сложных или чувствительных контекстах.

Как это работает:

Шаг 1 – собрать широкий набор примеров (например, 10—20 ответов на похожие задачи);

Шаг 2 – фильтрация, отсеиваются нерелевантные, дублирующие, поверхностные или некорректные.

Шаг 3 – оценка оставшихся: какие примеры действительно помогли бы модели понять задачу?

Шаг 4 – повторная фильтрация. Сохраняются только лучшие (например, 3—5), которые используются как контекст (в Few-shot Prompting).

По мере применения и обратной связи – примеры могут дорабатываться, уточняться или заменяться.

Пример:

Задача: Помочь модели давать точные советы по улучшению презентаций.

Исходный набор примеров:

– Общие советы из интернета – Сильные тезисы из TED-презентаций – Слабые рекомендации без аргументов

– Кейсы с реальными примерами и результатами

После фильтрации остаются 3 примера с конкретными рекомендациями и форматированием по шаблону «до → после», которые модель использует в дальнейшей генерации.

Когда использовать:

– При построении обучающих наборов для моделей

– В задачах, где требуется высокая точность или соответствие тону

– При создании базы «эталонных» ответов для подражания

Преимущества:

– Позволяет улучшать результаты без изменения модели – только за счёт качества контекста

– Поддерживает качественное масштабирование промптов (особенно в автоматизированных системах)

– Повышает понятность и применимость генерируемых ответов

Пример шаблона промпта с использованием метода LENS (итеративная фильтрация) – подхода, при котором модель поэтапно улучшает выборку обучающих примеров, отбрасывая менее релевантные и усиливая контекст.

Задача:

Создать подборку наиболее полезных примеров заголовков для статей о здоровье.

Промпт-шаблон (LENS – итеративная фильтрация):

Ты – редактор медиа о здоровье. У тебя есть 7 заголовков. Твоя задача – выбрать сначала топ-4, затем из них – финальные 2 лучших по критериям: ясность, конкретность, кликабельность.

ШАГ 1: Отбери 4 лучших заголовка из 7.

ШАГ 2: Из оставшихся выбери 2 финалиста и объясни свой выбор.

Вот заголовки:

1. «Утренние привычки, которые меняют жизнь»

2. «5 причин пить воду натощак»

3. «Как восстановить сон без таблеток»

4. «Здоровье – это просто»

5. «Что скрывают производители БАДов»

6. «Лучшие упражнения для спины»

7. «Как не заболеть осенью: советы врачей»

Ожидаемый ответ:

ШАГ 1 – Отбор 4 заголовков:

2. «5 причин пить воду натощак»

3. «Как восстановить сон без таблеток»

6. «Лучшие упражнения для спины»

7. «Как не заболеть осенью: советы врачей»

Комментарий: Эти заголовки конкретны, несут пользу, содержат цифры и ключевые слова (сон, упражнения, осень, вода).

ШАГ 2 – Финальный выбор 2 заголовков:

3. «Как восстановить сон без таблеток»

7. «Как не заболеть осенью: советы врачей»

Обоснование: Обе темы актуальны, легко масштабируются в полезные статьи, содержат элемент практической пользы и высокий поисковый потенциал.

В этом примере LENS используется как двухшаговая воронка отбора: сначала широкая фильтрация, затем уточнение. Такой шаблон подходит для:

– отбора обучающих примеров

– построения датасетов

– выбора тональности, цитат, шаблонов

– генерации контента «по качеству»

UDR (Умное извлечение данных)

UDR – это метод интеллектуального подбора информации и примеров, основанный на векторных встраиваниях (embeddings), которые позволяют находить семантически близкие данные – не по ключевым словам, а по смыслу.

В отличие от простого поиска по ключевым словам, UDR использует семантическое сходство (многомерные числовые представления), а затем находит те, которые наиболее близки по значению, даже если формулировки разные.

Как работает:

– Все элементы базы (примеры, документы, фрагменты текста) преобразуются в векторное пространство.

– Пользовательский запрос тоже переводится в вектор.

– Система рассчитывает косинусное сходство между запросом и базой.

– Возвращаются те элементы, которые максимально близки по смыслу.

Пример:

Запрос:

«Как сократить тексты, сохранив суть?»

Модель не ищет буквально слово «сократить», а находит семантически схожие примеры:

– «Сжать статью без потери смысла»

– «Как сделать резюме текста»

– «Упрощение длинных описаний для презентации»

Все эти примеры могут быть возвращены как релевантные, несмотря на разную формулировку.

Где применяется:

– В системах RAG (Retrieval-Augmented Generation)

– В чат-ботах, которые опираются на базу знаний

– При генерации ответов с учётом контекста из документов

– Для подбора обучающих примеров в prompting-сценариях (например, Few-Shot + Embeddings)

Преимущества:

– Позволяет работать не по точному совпадению, а по смысловой близости

– Идеально для объёмных баз знаний и сложных запросов

– Повышает точность и уместность выдачи, даже при расплывчатых формулировках

Пример шаблона промпта с использованием метода UDR (умное извлечение данных) – подхода, при котором модель находит примеры, максимально близкие по смыслу к текущей задаче, используя семантическое сходство.

Задача:

Проанализировать отзыв клиента и классифицировать его как положительный, нейтральный или отрицательный, используя наиболее релевантные по смыслу примеры из базы.

Промпт-шаблон (UDR – умное извлечение):

Ты – система анализа тональности. Найди в базе 3 примера, семантически похожих на целевой отзыв. Затем на их основе классифицируй отзыв и объясни своё решение.

Целевой отзыв:

«Интерфейс симпатичный, но приложение всё время зависает и тормозит. Уже жалею, что скачал.»

База примеров:

1. «Очень доволен, работает стабильно, ничего не тормозит.» → Положительный

2. «Пользоваться можно, но есть мелкие баги и подтормаживает.» → Нейтральный

3. «Неплохо, но интерфейс мог быть получше.» → Нейтральный

4. «Сильно глючит, теряет данные, удаляю.» → Отрицательный

5. «Красиво, но тормозит и часто зависает.» → Отрицательный

6. «Приложение отличное, но иконка не нравится.» → Положительный

Ожидаемый ответ:

Найденные релевантные примеры (по смыслу):

2. «Пользоваться можно, но есть мелкие баги и подтормаживает.» → Нейтральный

4. «Сильно глючит, теряет данные, удаляю.» → Отрицательный

5. «Красиво, но тормозит и часто зависает.» → Отрицательный

Классификация целевого отзыва: Отрицательный

Обоснование: Семантически ближе к примерам 4 и 5 – есть негатив по стабильности и сожаление о скачивании. Нейтральный пример менее релевантен из-за мягкой формулировки.

UDR-подход особенно полезен в:

– классификации отзывов, заявок, писем

– генерации ответов по аналогии

– подборе инструкций или рекомендаций из базы знаний

– анализе ошибок, логов, пользовательских сценариев

Active Example Selection

Active Example Selection – это метод, при котором система динамически подбирает примеры для языковой модели, опираясь на результаты предыдущих взаимодействий. Метод основан на принципах обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): примеры оцениваются по их влиянию на результат, стратегия выбора постепенно уточняется.

Как это работает

– Система изначально выбирает случайные или предполагаемо релевантные примеры.

– После каждого ответа модели фиксируется обратная связь (оценка человеком или метрикой).

– Алгоритм обновляет стратегию – например, начинает чаще использовать те примеры, после которых были высокие оценки.

– Со временем выбор становится всё более точным и эффективным.

Пример:

Представьте, что модель помогает составлять деловые письма. Сначала она получает примеры разного стиля – короткие, формальные, с юмором. Пользователь чаще выбирает деловые и лаконичные. Система это «запоминает» и в следующих сессиях чаще предлагает примеры в этом стиле, отсекая лишнее.

Где применяется:

– В интеллектуальных системах подбора примеров (например, адаптивные ассистенты)

– В автообучающихся интерфейсах генерации промптов

– При создании систем с долгосрочной памятью или контекстом

Преимущества

– Учитывает реальную обратную связь, а не предположения

– Повышает персонализацию – подстраивается под стиль пользователя

– Оптимизирует выборку примеров по результату, а не только по сходству

Пример шаблона для метода Active Example Selection – генерация описаний товаров для интернет-магазина.

Задача:

Сгенерировать привлекательное описание товара (рюкзак) для карточки интернет-магазина. Модель выбирает лучшие примеры описаний, пробует применить, получает обратную связь и улучшает выбор.

Промпт-шаблон (Active Example Selection):

Ты – копирайтер для e-commerce. Используй подход Active Example Selection:

Шаг 1.Изучи 5 примеров описаний. Выбери 2 наиболее удачных, которые, по твоему мнению, помогут создать цепляющее описание для нового товара.

Шаг 2.На основе выбранных примеров напиши описание рюкзака «Urban Pro X 25L».

Шаг 3. Получи обратную связь: если описание неудачное – объясни ошибку и выбери другую пару примеров для следующей итерации.

Примеры описаний:

1. «Этот минималистичный рюкзак подойдёт тем, кто ценит стиль и практичность. Подходит для города и путешествий.»

2. «Компактный и вместительный. Отделение для ноутбука 15» и водоотталкивающая ткань делают его идеальным для офиса и учёбы.»

3. «Просто рюкзак. Без лишнего. Делает своё дело.»

4. «Яркий дизайн, много карманов, отличная посадка – ваш идеальный спутник каждый день.»

5. «Классический городской рюкзак с эргономичной спинкой и мягкими лямками. Продуман до мелочей.»

Новый товар:

Urban Pro X 25L

Чёрный рюкзак для города. Объём – 25 литров. Водоотталкивающая ткань, USB-порт, скрытый карман, отделение для ноутбука 16», стильный, мужской дизайн.

Ожидаемый ответ:

Шаг 1 – Выбор примеров:

2 – упор на практичность, офисный стиль

5 – акцент на комфорт и детали

Шаг 2 – Описание: «Urban Pro X 25L – рюкзак для тех, кто ценит практичность и комфорт. Отделение для 16» ноутбука, скрытые карманы, USB-порт и эргономичная спинка делают его отличным выбором для города и поездок.»

Шаг 3 – Обратная связь: Недостаточно ярко. Не цепляет визуально. Описание полезное, но скучное. Недостаёт энергии и эмоционального окраса.

Коррекция: Выбраны новые примеры:

1 – стиль + универсальность

4 – эмоциональный и образный стиль

Этот подход идеально подходит, если ты работаешь с генерацией:

– описаний товаров

– рекламных слоганов

– заголовков, постов, писем

Вывод

Продвинутые техники Few-Shot Prompting делают модель более адаптивной и точной, особенно при ограниченных данных и времени. Это особенно важно в условиях ограниченных данных и ресурсов, когда требуется быстро настроить модель на конкретную задачу. Использование тщательно подобранных примеров повышает точность, стабильность и предсказуемость работы модели.

Написание промптов с нулевым контекстом (Zero-Shot Prompting)

Как давать точные инструкции без примеров?

Один из наиболее доступных и универсальных способов взаимодействия – это Zero-Shot Prompting. Он не требует подготовки обучающих примеров и опирается исключительно на инструкцию, которую получает модель. В этом подходе важны не данные, а формулировка: насколько ясно, точно и логично вы поставили задачу.

Zero-Shot работает особенно хорошо, когда:

– задача достаточно понятна сама по себе,

– требуется оперативный ответ,

– или нет возможности подбирать Few-Shot примеры.

Несмотря на свою простоту, Zero-Shot Prompting способен решать широкий спектр задач – от генерации текстов и перевода до классификации и анализа – при условии, что инструкция написана грамотно.

Основные принципы эффективного Zero-Shot Prompting:

Чёткость. Формулировка задачи должна быть максимально конкретной. Модель не читает между строк – она следует указаниям буквально.

Контекст. Чем больше релевантных деталей вы укажете, тем выше точность ответа. Даже в Zero-Shot важно задать нужный фон: кто, что, для кого, в каком формате.

Простота. Избегайте сложных, двусмысленных или перегруженных конструкций. Чем прямолинейнее инструкция – тем лучше модель её выполнит.

В этой главе мы рассмотрим практику написания Zero-Shot промптов, разберём типичные ошибки, дадим готовые шаблоны и покажем, как добиться максимальной эффективности даже без примеров. Этот подход станет вашей базой – отправной точкой для освоения более сложных техник, таких как Few-Shot, Chain of Thought или Role Prompting.

Role Prompting

Role Prompting – это приём, при котором моделью заранее задаётся определённая роль (например, «бизнес-эксперт», «маркетолог», «психолог», «учитель» и т.д.). Это помогает сформировать нужный стиль, тональность и глубину ответов, сделать их более контекстуальными и полезными.

Как это работает:

В начало промпта добавляется установка вроде:

«Ты – опытный финансовый консультант…»

«Представь, что ты – HR-директор с 10-летним стажем…»

«Ты – преподаватель, объясняющий тему студенту первого курса…»

После этого – формулируется сам запрос.

Модель будет ориентироваться на заданную роль при генерации ответа: выбирать соответствующую лексику, стиль общения, структуру объяснения и даже приоритет информации.

Пример:

Промпт без роли:

Объясни, как работает блокчейн.

Промпт с ролью:

Ты – преподаватель колледжа. Объясни, как работает блокчейн, понятным языком для студентов первого курса.

Результат: второй ответ оказывается проще, с аналогиями и без лишнего жаргона.

Где применяется:

– В обучающих и наставнических сценариях

– В маркетинге, продажах и консультациях (роли: эксперт, клиент, оппонент и т.д.)

– При создании чат-ботов, ИИ-ассистентов, диалогов

– Для генерации текстов в нужной тональности

Преимущества:

– Повышает точность и уместность ответа

– Управляет стилем, глубиной и подходом модели

– Делает ответы более персонализированными и понятными для целевой аудитории

Пример-шаблона для Role Prompting, где модель «входит в роль», чтобы дать более контекстный и осмысленный ответ.

Задача:

Сгенерировать рекомендации по продвижению онлайн-курса.

Промпт-шаблон (Role Prompting):

Ты – опытный digital-маркетолог с 10-летним стажем в сфере онлайн-образования. Твоя задача – дать рекомендации по продвижению нового онлайн-курса на тему «Психология уверенности».

Опиши:

1. Целевую аудиторию

2. Каналы продвижения

3. Типы контента

4. Потенциальные офферы

5. Основные ошибки, которых стоит избежать

Ожидаемый ответ (в роли эксперта):

1.Целевая аудитория: Женщины 25—45 лет, интересующиеся саморазвитием, психологией, коучингом. Особенно – те, кто сталкивается с тревожностью или синдромом самозванца.

2. Каналы: ВК, Дзен, YouTube Shorts, email-рассылки, вебинары, коллаборации с блогерами в сфере self-help.

3. Контент:

– Микроистории преображения

– Советы из курса

– Тесты типа «Узнай свой уровень уверенности»

– Цитаты + экспертные видео-ответы

4. Офферы:

– Бесплатный мини-курс

– Диагностическая сессия

– Скидка для подписчиков Telegram-канала

5. Ошибки:

– Слишком абстрактный месседж

– Отсутствие чёткой пользы в контенте

– Сухие рекламные тексты без эмоций

Этот шаблон Role Prompting можно адаптировать под любые роли:

– UX-дизайнер

– Юрист

– Детский психолог

– Финансовый консультант

– Персональный тренер

– HR-менеджер и др.

Style Prompting

Style Prompting – это техника, при которой модель явно инструктируют писать в определённом стиле, тоне или настроении. Э Метод помогает задать нужный тон: формальный отчёт, дружеское письмо, юмористический текст или вдохновляющая речь.

Как это работает:

В запрос добавляется формулировка, задающая стиль ответа. Например:

«Напиши текст в деловом стиле…»

«Сделай это описание простым и дружелюбным…» «Сформулируй с лёгким юмором и ноткой самоиронии…»

«Оформи как официальное письмо от компании клиенту…»

Модель учитывает эту установку и адаптирует лексику, структуру и тональность результата.

Пример:

Промпт:

Опиши, как работает облачное хранилище.

Вариант 1 (формальный):

Облачное хранилище – это удалённый сервер, обеспечивающий хранение и доступ к данным через интернет с высокой степенью надёжности и масштабируемости.

Вариант 2 (дружелюбный):

Представьте себе огромный виртуальный чемодан, куда вы можете сложить файлы и получить к ним доступ с любого устройства, где бы вы ни были.

Вариант 3 (юмористический):

Облачное хранилище – это как запасной жёсткий диск, только вы его не теряете, не роняете и не проливаете на него кофе.