Prompt engineering стал ключевой частью работы с языковыми моделями. Это практика создания продуманных запросов, которые позволяют управлять стилем, логикой, глубиной и форматом ответа — без изменения самой модели.
Короткое определение
Prompt engineering — это разработка чётких, структурных и управляемых запросов, которые направляют модель и формируют нужное поведение при генерации текста.
Подробное объяснение
Даже самая мощная модель зависит от того, какой контекст ей передают. Prompt engineering помогает формировать этот контекст: задавать рамку, стиль, шаги решения и желаемый формат результата. Хороший промпт выступает как инструкция, сценарий и интерфейс взаимодействия с ИИ.
Prompt engineering включает разные подходы: ролевые инструкции, структурные запросы, форматированные требования, цепочки рассуждений, примеры (few-shot) и многошаговые схемы для сложных задач.
Эффективный промпт снижает количество ошибок и уточнений, помогает модели избегать лишних домыслов и делает результат стабильнее.
В корпоративной среде prompt engineering превращается в целую систему: библиотеки промптов, наборы ролей, внутренние стандарты и шаблоны для аналитики, кода, документов, маркетинга, HR или поддержки.
Современные экосистемы — GPT, Claude, GigaChat, YandexGPT — активно используют prompt engineering для настройки поведения ассистентов.
Примеры использования
- Ролевая инструкция: «Ты — аналитик. Разбери документ».
- Форматирование: «Ответ структурируй в виде таблицы».
- Контекст + данные: «Используй этот текст как основу».
- Few-shot: несколько примеров для выравнивания стиля.
- Chain of Thought: «Реши задачу шаг за шагом».
- Создание сложных промптов для корпоративных ассистентов.
Связанные термины
- Промпт
- Few-shot
- Zero-shot
- Reasoning
- LLM
- Инференс