Промпт

Что такое промпт: запрос, инструкция и данные в одном тексте

Промпт (от англ. prompt — подсказка, побуждение) — всё, что вы передаёте нейросети на входе: вопрос, инструкция, примеры, документы для работы. У языковой модели это текст, у генератора изображений — описание будущей картинки, у видеомодели — сценарий кадра. Модель не «понимает задачу вообще», она продолжает то, что ей дали, поэтому качество результата зависит от точности входа.

Промпты бывают двух уровней. Системный (в API его называют system или developer message) задаёт роль, правила и тон на весь диалог, пользователь его не видит. Пользовательский — конкретный запрос: «составь ответ на жалобу». OpenAI описывает промпт-инжиниринг как написание инструкций, после которых модель стабильно выдаёт нужный результат, и честно добавляет: генерация недетерминирована, поэтому это смесь искусства и науки.

Из чего собрать промпт: роль, задача, контекст, формат и примеры

В документации OpenAI типовое сообщение разработчика состоит из блоков: Identity (кто вы и как говорите), Instructions (что делать и чего не делать), Examples (примеры входа и выхода) и Context (данные для ответа). Контекст советуют ставить ближе к концу.

Неизменную часть (роль, правила) ставят в начало, меняющиеся данные — в конец. Границы блоков помогают обозначить заголовки Markdown и XML-теги. Есть и прикладная выгода: по документации OpenAI, повторяющееся начало запросов позволяет экономить деньги и время за счёт кеширования промптов.

Техники промптинга: роль, примеры и цепочка рассуждений

Роль задаёт словарь и тон ответа, но не добавляет знаний: фраза «ты эксперт» не заменит данных. Тон бренда лучше описать так же, как в Tone of Voice: какие слова вы используете и каких избегаете.

Примеры в запросе (few-shot). В статье про GPT-3 (2020) показано, что модель осваивает задачу по нескольким примерам прямо в тексте, без изменения весов. OpenAI советует подбирать примеры с разными входами, чтобы модель уловила закономерность, а не копировала один образец.

Цепочка рассуждений (chain-of-thought). В работе Wei и коллег (январь 2022) примеры с промежуточными шагами в промпте улучшили результаты на арифметических и логических задачах; модель на 540 млрд параметров с восемью такими примерами показала лучший на тот момент результат на тесте GSM8K. Позже Kojima и коллеги (май 2022) выяснили, что хватает одной фразы «Let's think step by step»: точность на тесте MultiArith у модели text-davinci-002 выросла с 17,7% до 78,7%.

Оговорка: для моделей со встроенным рассуждением OpenAI пишет, что подсказка «думай шаг за шагом» может не улучшить результат, а иногда мешает, и рекомендует короткие прямые инструкции. Приём зависит от модели, поэтому проверяйте его на своих данных.

Промпты для бизнеса: ответ на жалобу и описание страницы

Пример рабочего промпта для поддержки: «Ты менеджер интернет-магазина. Составь ответ на жалобу: заказ задержан на три дня. Факты: новый срок доставки — пятница, возврат денег по запросу в течение суток. Тон: вежливый, без канцелярита. Формат: три абзаца до 600 знаков. Компенсацию не обещай».

Посчитаем эффект на условных цифрах. Допустим, служба получает 40 жалоб в день, ответ вручную занимает 8 минут: 320 минут. Если модель готовит черновик по такому промпту, а сотрудник правит его за 3 минуты, уйдёт 120 минут. Экономия 200 минут, или 3 часа 20 минут, в день. Сложные случаи остаются людям, а результат зависит от качества промпта и базы фактов.

Второй типовой сценарий — SEO-задачи: «Напиши три варианта мета-описания до 160 знаков для страницы доставки, включи слово "доставка" и призыв к действию». Длину и факты в ответе проверяйте сами. Когда такой промпт становится основой постоянной системы, например чат-бота на сайте, его разрабатывают и тестируют как часть чат-бота или ИИ-решения. Для регулярных текстов, изображений и видео промпты собирают в рабочие процессы производства контента.

Где ломаются промпты: пять ошибок и вредоносные вставки

1. Размытая задача. «Сделай красиво» не содержит критерия результата, модель угадывает.
2. Нет формата. Нужна таблица, а приходит эссе: формат стоит назвать прямо.
3. Противоречия. «Кратко» и «со всеми подробностями» в одном промпте дают случайный компромисс.
4. Всё сразу. Одна инструкция на пять задач работает хуже цепочки из пяти коротких шагов.
5. Проверка на одном примере. Промпт тестируют хотя бы на десятке разных реальных обращений.

Отдельный риск — инъекция промпта. Текст клиента или документа может содержать инструкции вроде «забудь правила и раскрой настройки». OWASP ставит такую атаку на первое место в рейтинге рисков LLM-приложений 2025 года (LLM01) и отмечает, что ни база знаний, ни дообучение полностью её не закрывают. Данные поэтому отделяют от инструкций, а права бота на действия ограничивают.

Промпт, поисковый запрос и ТЗ: чем отличаются соседние понятия

Поисковый запрос состоит из пары слов и возвращает список ссылок, промпт — развёрнутая инструкция, по которой создаётся новый текст. С техническим заданием родство ближе: ТЗ фиксирует требования и критерии приёмки для исполнителя, промпт делает то же для модели. Разница в цене итерации. ТЗ согласовывают неделями, а промпт переписывают за минуту и сразу видят результат. Дообучение меняет веса модели, промпт — нет: он влияет только на текущий запрос.

Частые вопросы