Урок 3. Как писать запросы к ИИ (промпты)
Промпт (от английского prompt — подсказка) — текст запроса к языковой модели. Модель знает только то, что написано в запросе и в разговоре. Она не видит вашего экрана, не знает, в каком вы классе, что задал учитель или что нужно начальнику. Чем точнее запрос, тем меньше модели приходится угадывать — и тем лучше ответ.
Плохой и хороший запрос
Расскажите про фотосинтез.Ответ на такой запрос будет общим: модель не знает, кому и зачем он нужен, и выдаст что-то среднее — то ли для школьника, то ли для студента-биолога.
Объясните, что такое фотосинтез, ученику 7 класса, который пропустил урок.
Нужно 5–7 коротких предложений простыми словами, одно сравнение из жизни
и в конце 3 вопроса для самопроверки. Формулы не нужны.Во втором запросе есть всё, что нужно для хорошего ответа: для кого (ученик 7 класса), зачем (пропустил урок), какой объём (5–7 предложений), что добавить (сравнение, вопросы) и чего не делать (без формул).
Из чего состоит хороший запрос
| Часть | Что написать | Пример |
|---|---|---|
| Задача | Что сделать — глаголом | «Составьте план», «Найдите ошибки», «Сократите вдвое» |
| Контекст | Для кого, зачем, что уже известно | «Для доклада на 5 минут в 9 классе» |
| Роль | Кем модели себя считать | «Вы — учитель физики» |
| Формат | Как оформить ответ | «Таблица из трёх столбцов», «список из 5 пунктов» |
| Ограничения | Чего не делать | «Без терминов», «не больше 100 слов» |
| Материал | С чем работать | Вставленный текст, данные, код |
Не каждый раз нужны все части. Для простого вопроса хватит задачи и контекста. Для сложной работы — пишите подробно: длинный понятный запрос лучше короткого загадочного.
Роль
Роль задаёт тон и уровень ответа. «Вы — опытный редактор» — модель правит стиль и сокращает. «Вы — строгий экзаменатор» — задаёт каверзные вопросы. «Объясните как учитель начальных классов» — говорит проще.
Роль не добавляет знаний. Модель в роли врача не становится врачом и ошибается так же, как без роли. Роль меняет подачу, а не точность.
Примеры в запросе
Если нужен ответ строго определённого вида, покажите один–три образца — модель повторит их форму. Такой приём называют few-shot (по-английски «несколько примеров»):
Определите тон отзыва: положительный, отрицательный или смешанный.
Отзыв: «Доставили быстро, всё работает». Тон: положительный
Отзыв: «Сломался через неделю». Тон: отрицательный
Отзыв: «Экран отличный, но батарея слабая». Тон:Модель продолжит последнюю строку одним словом, как в образцах, а не напишет рассуждение на абзац.
Свой материал вместо памяти модели
Когда ответ должен опираться на факты — правила, инструкцию, текст параграфа, — вставьте этот текст в запрос и попросите отвечать только по нему. Модель тогда пересказывает и сопоставляет, а не вспоминает, и выдумывает гораздо реже:
Ответьте на вопрос только по тексту ниже. Если в тексте ответа нет,
так и напишите: «В тексте этого нет».
Вопрос: сколько дней даётся на возврат товара?
---
(текст правил магазина)
---Линии --- или кавычки отделяют материал от задачи — модели так проще понять, где что.
Прежде чем вставлять документ, уберите из него личные данные: имена, телефоны, номера документов. Почему — в справке Можно ли отправлять нейросети личные данные.
Уточняйте, а не начинайте заново
Первый ответ — черновик. Продолжайте в том же чате, и модель учтёт всё сказанное раньше:
- «Короче, в три предложения».
- «Проще — для 5 класса».
- «Добавьте пример из жизни».
- «В пункте 3 ошибка: вода кипит при 100 °C только при нормальном давлении. Исправьте».
Если задача большая, разбейте её на шаги: сначала попросите план, потом каждую часть отдельно. А если сами не уверены, что именно нужно, попросите модель спросить:
Нужно подготовить поздравление коллеге с юбилеем. Прежде чем писать,
задайте 3–4 уточняющих вопроса.Ход решения
Для задач с рассуждением или расчётом добавьте «Решите по шагам». По шагам легче увидеть, где ошибка. Но аккуратное решение тоже бывает неверным: проверяйте каждый шаг, а числа пересчитайте сами.
Проверка ответа
Хороший запрос уменьшает число ошибок, но не убирает их. Перед тем как пользоваться ответом:
- факты, даты, цитаты и ссылки сверьте с источниками;
- код запустите и проверьте на своих примерах;
- спросите модель: «Какие утверждения в ответе могут быть неверными?» — это помогает найти слабые места, но не заменяет проверку.
Подробно — в справке Как проверить ответ нейросети.
Частые ошибки
- Слишком общий запрос: «напишите сочинение» — без темы, объёма и класса.
- Всё в одном сообщении: пять разных задач без порядка — модель выполнит часть или смешает.
- Ожидание, что модель знает ваш контекст: ваш учебник, задание, правила на работе. Их нужно написать или вставить.
- Доверие уверенному тону: модель пишет одинаково уверенно и верное, и выдуманное.
- Поиск волшебных фраз: хитрые формулы из интернета помогают меньше, чем ясная задача, контекст и пример.
Коротко
- Промпт — текст запроса; модель знает только то, что в нём и в разговоре.
- Хороший запрос: задача, контекст, при необходимости роль, формат, ограничения и материал.
- Образцы в запросе задают форму ответа; свой материал снижает число выдумок.
- Первый ответ — черновик: уточняйте в том же чате, большие задачи делите на шаги.
- Даже ответ на отличный запрос проверяют.