Как писать промты для нейросетей: инструкция, примеры и советы

Промт‑инжиниринг — это способ управлять ИИ с помощью чётких текстовых инструкций. Такой подход помогает автоматизировать задачи, анализировать данные и создавать новые решения на базе языковых и визуальных моделей.

В статье — о техниках Zero‑shot и Few‑shot, приёмы Chain‑of‑Thought, методы извлечения структурированных данных и практические сценарии работы с LLM.

Что такое промты

Промт — это текстовый запрос, с которого начинается работа с генеративной моделью. Он даёт ей задачу — от короткого ответа до сложного анализа, суммаризации, генерации кода или изображения. Чем чётче и конкретнее запрос, тем точнее результат. Если формулировка размыта, ответ будет неточным или нерелевантным.

Навык формулировать промты — основной инструмент работы с языковыми и визуальными моделями.

Зачем учиться писать промты для нейросетей

Умение писать промты позволяет использовать нейросеть не только для простых ответов, но и для решения задач: анализа текста, генерации идей, автоматизации процессов, создания контента и других.

Без точного запроса модель часто выдаёт обобщённые или неструктурированные ответы. Только чётко сформулированный промт даёт предсказуемый результат, который можно использовать на практике.

Владение базовыми техниками промтирования расширяет сценарии применения: классификация, суммаризация, генерация кода, преобразование данных, поддержка диалога. Этот навык, можно сказать, превращает пользователя из оператора в разработчика собственных решений на базе ИИ.

Базовые принципы составления промтов

Базовый принцип — промт должен быть чётким и конкретным. Модель опирается на текст запроса, поэтому важно избегать двусмысленностей.

Используются разные виды промтов:

• Инструкции на естественном языке:
  • «Преобразуй этот технический отчёт в краткую презентацию для руководства».
  • «Извлеки из договора все финансовые обязательства и оформи в виде таблицы с дедлайнами».
• Форматированные промты с указанием структуры или ролей:
  • «Ты — аналитик данных. Проанализируй продажи за квартал».
  • «Оформи результат в JSON с полями: название, цена, категория».
• Примеры ожидаемого результата (Few‑shot):
  • «Отзыв „Товар понравился“ → Позитивный».
  • « „Долго ждал доставки“ → Негативный. Теперь определи тональность: „Качество на высоте“».

Сложную задачу удобно разбивать на шаги: например, сначала — пересказ, затем — преобразование формата, потом — классификация. Пошаговый подход повышает качество генерации и снижает количество ошибок.

Основные приёмы:

• ясная формулировка задачи,
• однозначные инструкции без лишних синонимов,
• указание конкретного формата ответа,
• использование примеров при необходимости,
• последовательное усложнение промта, только если это нужно.

Типы и примеры промтов

Промты бывают нескольких основных типов:

Понимание базовых типов промтов — это основа, но для достижения качественных результатов важно знать практические приёмы их составления. Эффективный промт требует не только правильной структуры, но и учёта множества нюансов, которые влияют на точность и релевантность ответа нейросети.

Работа над ошибками: как исправлять плохие ответы

Даже при точной формулировке запроса модель может выдать нерелевантный или неточный ответ. Расскажем о типовых ошибках и способах их устранения.

Нейросеть отклоняется от темы

Признаки: ответ не содержит ключевой информации, модель пишет о чём‑то другом или слишком широко.

Что делать: сделать запрос конкретнее, задать формат или структуру, разбить сложную задачу на части.

Слишком общие или размытые ответы

Признаки: общие слова, пересказ шаблонов, нет фактуры и конкретики.

Что делать: просить привести конкретные примеры, детализировать промт, указать число пунктов или формат (список, таблица).

Фактические ошибки

Признаки: галлюцинации, несуществующие факты, «уверенные» ошибки, выдуманные ссылки и цифры.

Что делать: ограничить модель только данными из предоставленного источника, просить подтверждать утверждения ссылкой, не просить модель «сочинять» то, что выходит за пределы её знаний.

Неправильный формат или структура ответа

Признаки: не соблюдён формат, потеряна структура (например, вместо JSON — абзац текста).

Что делать: указать формат явно, дать шаблон или затравку, пример вывода, использовать ограничители.

Сбивка языка, стиля или лишние детали

Признаки: ответ не на том языке, несоответствие стиля (слишком формально или разговорно), много лишних деталей.

Что делать: указать язык, стиль, желаемый объём или степень детализации.

Ошибки логики, противоречия в ответах

Признаки: в ответе противоречия, нелогичные выводы, пропущены ключевые шаги рассуждения, сбивка логики при многошаговых задачах.

Что делать:

• Использовать пошаговые промты, просить объяснять ход рассуждения, задавать уточняющие вопросы, разделять вывод на этапы.
• Включать проверки или запросы на самопроверку («Есть ли ошибки в предыдущем ответе?»).
• Перепроверять результаты вручную или дополнительным промтом.

Противоречия между отдельными частями вывода

Признаки:

• В первой части ответа модель утверждает одно, во второй — обратное.
• Несогласованность данных между таблицей и текстом.

Что делать:

• Попросить согласовать все части ответа между собой, явно запросить проверку на противоречия.
• Использовать структурированные форматы, чтобы было проще увидеть расхождения.
• Разделить задачу на генерацию таблицы и отдельную проверку текста на соответствие таблице.

Перечисления и повторяющиеся ошибки в сериях

Признаки: модель путает порядок в списках, повторяет один и тот же пункт несколько раз, перескакивает через пункты или дублирует элементы.

Что делать: просить явно: «Не повторяй пункты», «Проверь, что все пункты уникальны», «Нумеруй по порядку».

Отсутствие самопроверки и предупреждений о неточностях

Признаки: модель не предупреждает о возможных неточностях, не указывает на ограничения своих знаний, выдаёт ответ без оговорок.

Что делать: явно запросить: «Если не знаешь — напиши „Нет данных“», «Укажи степень уверенности», «Добавь предупреждение, если информация может быть устаревшей».

Советы для улучшения промтов

Правильное составление промтов — это навык, который развивается с практикой. Мы собрали основные рекомендации, которые помогут избежать типичных ошибок и повысить качество взаимодействия с нейросетью. В таблице ниже — конкретные советы с примерами применения и разбором частых проблем.

Работа с ошибками в промтах — это естественная часть процесса обучения взаимодействию с нейросетями. Даже опытные специалисты регулярно дорабатывают свои запросы, добиваясь более точных результатов. Главное — не бояться экспериментировать и итеративно улучшать промты на основе получаемых ответов.

Итоговый чек‑лист для работы с ошибками

1. Определить тип ошибки: отклонение от темы, размытость, фактическая ошибка, логика, структура, язык, противоречие, дублирование, отсутствие самопроверки.
2. Переформулировать промт: уточнить цель, формат, структуру и детализацию.
3. Дать пример или шаблон вывода: показать, как должен выглядеть правильный результат.
4. Разделить сложные задачи на части: построить цепочку промтов.
5. Попросить модель проверить свой ответ: использовать запрос на самопроверку («Проверь, не ошибся ли ты в предыдущем ответе»).
6. Ограничить вывод только известными данными, особенно при критичных задачах (в медицине, праве, финансах).
7. Проверить важные данные вручную: всегда перепроверять ключевую информацию через второй промт или самостоятельно.
8. Использовать итеративный подход: в работе с языковыми моделями ключевые инструменты — итерация, конкретизация и обратная связь.