Промпт-инжиниринг без магии: советы для разработчиков

Когда сталкиваешься со сложной задачей, важно создать промпт, который поможет ИИ понять, что именно нужно сделать. В основе эффективного промпт-инжиниринга лежит понимание того, как ИИ обрабатывает информацию. Ключевым является восприятие ИИ как «цифрового человека», но с учетом его уникальных возможностей и ограничений. ИИ обладает большим объемом оперативной памяти и высокой скоростью обработки данных, но хуже человека строит глубокие связи с реальным миром. Формулируйте задачи так, как вы хотели бы получать их сами, учитывая особенности «мышления» ИИ.

Ключевые принципы создания эффективных промптов:

1. Достаточность информации: В промпте должна быть вся необходимая информация для решения задачи, неочевидная из уровня техники. Избегайте избыточной информации, чтобы не запутать ИИ. Каждый фрагмент промпта должен работать на выполнение определенной задачи. 
2. Четкость и конкретность: Формулируйте задачу четко и конкретно, избегая двусмысленностей. Это помогает ИИ понять, какой результат ожидается. 

Плохой пример: 
«Напиши код для работы с данными».
ИИ должен сам догадаться:

• Какие данные?
• Что с ними делать?
• На каком языке?
• В каком формате выводить?

Хороший пример:
«Напиши функцию на Python, которая:

• Принимает список чисел
• Удаляет отрицательные значения
• Возвращает среднее арифметическое оставшихся»

3. Контекст и примеры: Предоставляйте необходимый контекст и примеры, чтобы помочь ИИ понять задачу. Качественные примеры идеального решения похожей задачи особенно ценны.

4. Язык: Хотя многие модели лучше понимают английский, это не является решающим фактором. Важнее достаточность контекста и четкость формулировок.

5. Понимание ограничений: Помните, что ИИ не знает ваш контекст и не может построить глубокие связи с реальным миром. Поэтому важно предоставлять всю необходимую информацию в промпте. 

6. Объем промпта: Хорошо, если промпты начинаются от 7-8 тысяч символов, иначе формулировка может быть неоднозначной или контекста будет недостаточно.

Ошибки и ловушки

1. Перегрузка контекста ненужной информацией:
   ИИ может запутаться в избытке деталей. Добавляйте только ту информацию, которая важна для получения результата.
2. Ожидание «магии» от модели без четких инструкций:
   ИИ не умеет читать мысли. Чем точнее и конкретнее ваш запрос, тем лучше будет результат.
3. Доверять результату нейросети без проверки. 
   У нейросети отсутствует критичность. Она всегда выполнит поставленную вами задачу. Проверка и ответственность за результат — на человеке.

Какую модель выбрать

В результате соблюдения описанных принципов даже модель GPT-3.5, которой уже почти два года, способна генерировать качественный код, требующий лишь минимальной доработки. Это показывает, что выбор конкретной ИИ-модели не всегда играет решающую роль. 

При грамотно сформулированном запросе даже устаревшие модели, такие как GPT-3.5, способны эффективно справляться с задачами. Однако современные инструменты, например, Deepseek R1, Claude 3.5 Sonnet или o1, предоставляют дополнительные преимущества. Эти модели лучше понимают реальный мир и позволяют быть более свободным в формулировках благодаря своей способности «мыслить» глубже. Тем не менее, даже с ними недостаток контекста или нечеткость инструкций существенно ухудшат результат.