🎯 Что такое Prompt Engineering и зачем он вам нужен?

Давеча наткнулся на пдфку по промпт-инжинирингу от Гугла. Решил облегчить жизнь вам и написать основные поинты из этого руководства.

Prompt engineering — это искусство формулировки запросов к ИИ (LLM), чтобы получать точные, полезные и предсказуемые ответы. Не нужно быть ML-инженером — эффективные промпты может писать каждый. Но чтобы делать это качественно, нужно знать тонкости.

📌 Основные идеи:

Промпт = задача + контекст Чем чётче и конкретнее вы формулируете задачу (и что ожидаете на выходе), тем лучше результат.

Виды промптов: ▫️Zero-shot — без примеров ▫️One-shot / Few-shot — с одним или несколькими примерами ▫️System prompting — установка правил поведения модели ▫️Role prompting — назначение роли («ты — редактор», «ты — юрист») ▫️Contextual prompting — добавление фоновой информации ▫️Chain of Thought (CoT) — "думаем вслух", шаг за шагом ▫️Self-consistency — получаем несколько ответов и выбираем самый частый ▫️Step-back — задаём общий вопрос перед частным ▫️ReAct — рассуждение + действия (например, с API) ▫️ToT (Tree of Thought) — как CoT, но с разветвлённой логикой

Тонкая настройка вывода: ▫️temperature — насколько творческий ответ ▫️top-k / top-p — как много вариантов учитывает модель ▫️max tokens — ограничение длины ответа

Автоматическая генерация промптов (APE): Можно просить ИИ генерировать варианты промптов, затем тестировать и отбирать лучшие.

Работа с кодом: Писать, переводить, объяснять и отлаживать код — ИИ реально помогает Используйте конкретные инструкции и указывайте формат вывода (например, JSON)

🔧 Как применять:

У вас маркетинг? Используйте role prompting (представь, что ты маркетолог). Нужен вывод в табличке или JSON? Используйте system prompting. Сталкиваетесь с ошибками ИИ? Включайте Chain of Thought или Self-consistency. Хотите больше креатива? Повышайте temperature и top-p.

💡 Советы:

Используйте переменные в промптах ({city}, {product}) — удобно для автоматизации. Не усложняйте — чем проще и конкретнее, тем лучше. Экспериментируйте с форматом: вопросы, утверждения, инструкции. Документируйте промпты — это часть инженерной культуры.

🔧 Лучшие практики и как избежать типичных ошибок

✅ Что работает хорошо:

Добавляй примеры (few-shot prompting) Даже один пример улучшает результат. Три-пять — уже отлично. Особенно в задачах на классификацию, генерацию кода, парсинг и т.д.

▫️Сначала инструкция, потом ввод Не просто:

Напиши статью про… А так: Напиши 3 абзаца о [теме] в информативном стиле, избегая оценочных суждений.

▫️Указывай формат вывода Хотите JSON, таблицу или просто заголовки — напишите это напрямую.

Верни результат в формате JSON с ключами: title, summary, keywords.

▫️Используй переменные Чтобы переиспользовать промпт в коде или в продукте. Пример:

Ты — гид по городу. Расскажи о достопримечательностях в городе {city}.

▫️Контролируй длину ответа Через max tokens или фразы типа:

Ответь в одном предложении. Объясни как для школьника за 2-3 предложения.

▫️Экспериментируй с температурой

temperature=0 → строгий, "фактический" ответ

0.7-1.0 → более креативный, вариативный

▫️Совмещай с top-k и top-p для баланса

🚫 Типичные ошибки:

Слишком общие или размытые промпты ❌ «Расскажи про SEO» ✅ «Напиши короткий чеклист по SEO-оптимизации контента в 2024 году»

Ограничения вместо инструкций ❌ «Не упоминай это, не используй то…» ✅ Лучше: «Сосредоточься только на фактах. Пиши в деловом стиле, избегай эмоций.»

Одинаковые классы в примерах В few-shot классификации мешает, если все примеры про одно и то же. Смешивай варианты.

Не тестируют промпт перед интеграцией Всегда проверяйте несколько вариантов и записывайте результаты. Делайте A/B.

Забывают указывать роль или контекст Вместо: ❌ «Сделай резюме статьи» Лучше: ✅ «Ты — редактор новостного портала. Сделай краткое резюме этой статьи для публикации в ленте.»

🎯 Вывод: Правильный промпт — это не просто вопрос. Это чёткое ТЗ для ИИ, написанное на понятном ему языке. Если подходить к этому как к разработке — будет и качество, и стабильность.