Любая работа с языковой моделью начинается с промпта. Он задаёт направление, формирует рамки задачи и определяет, какой ответ в итоге получится. От качества промпта зависит, насколько точно ИИ поймёт намерение пользователя.
Короткое определение
Промпт — это текстовый запрос, который направляет модель и объясняет, что именно нужно получить в ответ. Это может быть инструкция, вопрос, описание задачи или набор примеров.
Подробное объяснение
Промпт — это интерфейс взаимодействия с моделью. В нём пользователь формулирует задачу, уточняет формат ответа, задаёт контекст и определяет стиль, если это необходимо. Модель анализирует текст промпта, превращает его в токены и использует как основу для генерации.
Хорошо составленный промпт помогает модели точнее понять ожидания. Например, указание структуры, роли («ты — аналитик»), требований к стилю, ограничения по длине или форматирование избавляет от лишних уточнений.
Существует несколько форматов промптов. Инструктивные — когда важна чёткая постановка задачи. Примерные — когда пользователь показывает образцы корректных ответов. Контекстные — когда результат зависит от уже имеющихся данных или истории диалога.
В больших моделях промпт стал не просто запросом, а способом управления поведением ИИ. Он может включать многоступенчатые инструкции, цепочки рассуждений или набор правил, которые модель должна соблюдать.
Промптинг стал целой дисциплиной — особенно в задачах генерации кода, аналитики, творчества и корпоративных сценариев. Компании создают собственные библиотеки промптов для автоматизации процессов.
В российских экосистемах промптинг работает так же активно: YandexGPT, GigaChat и VK AI позволяют управлять моделями через продуманные запросы, адаптируя ответы под задачи бизнеса или пользователей.
Хороший промпт не обязательно длинный — он точный. Он задаёт понятную рамку, помогает модели сфокусироваться и минимизирует вероятность лишних или неверных ответов.
Примеры использования
- Инструкция: «Составь краткое резюме документа в 5 пунктах».
- Ролевая постановка: «Ты — аналитик, разбери эти данные».
- Форматирование: «Ответ в виде таблицы Markdown».
- Пример: «Вот образец — создай ещё три в том же стиле».
- Контекст: «Используй этот текст как основу для переписывания».
- Структура: «Сначала перечисли проблемы, затем предложи решения».
Связанные термины
- Prompt Engineering
- Инференс
- Токенизация
- LLM
- Контекстное окно
- Chain of Thought
- Fine-tuning