Промпт-инженерия Vol_2

Начнём с главного. Prompt в усреднённом своём переводе с английского - это подсказка
Ещё можно сказать, что это побуждение, стартовый импульс к действию для ллм.

Почему важно уделять этому внимание?

У нейросети нет интуиции. Если человек может догадаться, что вы имели в виду
(что называется - "прочитал мои мысли" или "угадал с полуслова"), то ИИ не догадается.
Он честно выдаст то, что статистически ближе к вашим словам.

☝️Кстати, чтобы лучше понять принцип того как ии способен имитировать "общение",
почитайте про филосовский эксперимент названный "Китайская комната". Это о том,
как можно имитировать понимание языка, или вообще чего-либо, не понимая этого вовсе

Чем сложнее задача, тем выше риск «галлюцинаций» — промпт тут работает как направляющий
рельс. Он удерживает модель от ухода в дебри.

В реальной работе именно точность первого запроса решает, сколько времени уйдёт
на шлифовку результата и будет ли он, этот результат, вообще.

Теперь о том, откуда взялась «промпт-инженерия»

Когда появились GPT-3 и следом за ним GPT-3.5, все игрались с ними как с той самой
китайской комнатой. Пишешь «сделай текст» — получаешь поток слов. А потом кто-то
заметил: если к запросу добавить «Представь, что ты эксперт с 30-летним стажем»,
результат становится сильнее и убедительнее. Это было похоже на магию, и возник
тренд: «промпт-инженерия — новая профессия будущего».

Позже стало понятно: никакой магии нет, просто задача грамотно поставлена.
Что полезно не только при общении с ИИ, а вообще в любых сферах жизнедеятельности.
Хотя, в наши дни, грамотно посталенная и грамотно исполненная задача и правда
выглядит почти что как магия.

Из этого выросла идея промпт-инженера — человека, который умеет переводить
бизнес-задачи на язык машинных инструкций. Но постепенно тренд от «магических промптов»
сместился к системам: цепочки запросов, применение дообученных агентов,
обучение этих агентов через специальные интерфейсы. Об этом всём мы ещё поговорим
в отдельных статьях — спешить некуда😁

Перспектива промпт-инженерии такова:

– Промпт инженеры как отдельная профессия уйдут в прошлое (как сегодня никто не
платит за умение искать в Google).

– Ценным останется навык структурного мышления: как разбить задачу на шаги,
описать результат, задать контекст задачи.

– Будущее промпт-инженерии — это не про «ввод правильных слов», а про новую
профессиональную грамотность.

Если совсем утрировать: ошибки в промптах = ошибки в мышлении\логике\планировании.
Машина просто оголяет их, потому что не умеет догадываться и «читать между строк».
Инженерия промптов помогает эти ошибки устранять.

---

🎁 Бонус: мета-промпт для прокачки ваших запросов к ИИ

Многие спрашивают: «А как понять, что мой запрос к нейросети достаточно хорош?»
Вот готовый инструмент. Просто вставьте этот текст первым сообщением в новый диалог
и модель сама будет проверять ваши промпты на качество и переписывать их
в более структурном виде:

Твоя первая задача в этом диалоге — проверять каждый мой запрос
на структурность и полноту.

Перед тем как выполнять саму задачу, делай три шага:

1. Анализируй мой запрос: укажи, есть ли в нём четыре ключевых блока
(роль, цель, контекст, формат ответа).

2. Если чего-то не хватает — коротко укажи, что стоит добавить или уточнить.

3. Перепиши мой запрос в более ясной, структурированной форме,
чтобы повысить качество результата.

Только после этого переходи к выполнению запроса.

Промпт-инженерия — это не магия, и уж тем более не выдумка, а реальный навык.
Как письмо или программирование, он оттачивается практикой.

Чем больше тренируешься формулировать ясно, тем быстрее мысли превращаются
в работающие результаты.