НОВОЕ😍 Рабочие процессы, структура компании, шаблоны и холст. Обновление Shtab 3.0 ➜
Попробовать бесплатно
Искусственный интеллектLLMПромптинг

Промпт

Входной текст, который пользователь или приложение подаёт большой языковой модели и на основании которого она генерирует ответ.

КРАТКО
Промпт — это всё, что вы говорите модели на входе: вопрос, инструкция, контекст, примеры, формат ответа. Чем точнее и полнее промпт, тем стабильнее и качественнее ответ. Большая часть работы с LLM в продукте сводится к проектированию промптов — формулировке задачи, ролей, ограничений и ожидаемого формата. Это новая инженерная дисциплина: похоже на программирование, только язык — обычный человеческий.
СИНОНИМЫ:промптзапрос к моделиподсказка для моделиprompt

Промпт — это не только текст вопроса. В современных приложениях он обычно состоит из нескольких частей.

Из чего состоит промпт

  • Системный промпт — кто такая модель, какие у неё правила и стиль.
  • Контекст — фрагменты документов, история диалога, данные пользователя.
  • Примеры — пары «запрос → правильный ответ», по которым модель понимает образец ответа.
  • Сам запрос — то, на что нужно ответить сейчас.
  • Указания по формату — JSON, Markdown, ограничения по длине и тону.

На что обращать внимание

  • Чётко формулировать роль модели и цель ответа.
  • Описывать формат вывода и приводить хотя бы один пример.
  • Учитывать, что модель часто следует началу и концу промпта лучше, чем середине.
  • Проверять промпт на разнообразных входных данных, а не только на удобных примерах.
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
  • Любая работа с LLM в продукте начинается с проектирования промпта
  • Когда нужно быстро приспособить готовую модель под задачу без обучения
  • Когда хочется управлять стилем и форматом ответа
КОГДА НЕ СТОИТ
  • Слишком сложная или нестабильная задача — иногда лучше перейти к тонкой настройке или более строгой последовательности шагов, чем бесконечно усложнять промпт
ПРИМЕР

Сравните два промпта. Первый: «расскажи про продукт». Второй: «Ты — менеджер по продажам в SaaS-компании. Отвечай 3–4 короткими абзацами на простом языке. Если данных не хватает — задай уточняющий вопрос. Запрос клиента: ...». Второй вариант не только звучит человечнее, но и сильно стабилизирует ответы модели на разных запросах.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ В SHTAB

Относитесь к промпту как к коду: ведите его в репозитории, делайте версии, прогоняйте через набор тестовых запросов и сравнивайте качество. «Магические» промпты, найденные методом тыка, легко теряются и плохо переживают смену модели или языка.

Попробовать бесплатно

Вопросы про «Промпт»

Промпт меняется на каждый запрос и не требует переобучения модели. Тонкая настройка обновляет веса модели и сохраняется навсегда. Хороший подход — сначала довести промпт до разумного уровня, и только потом, если по-прежнему не хватает, переходить к тонкой настройке.

Ещё из «Искусственный интеллект»

Вся категория →
MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)

Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.

MLOps (эксплуатация ML-моделей)

Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.

RAG (поиск с дополнением генерации)

Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.

Применяйте термины на практике

База знаний, задачи и цели — в одном сервисе. Бесплатно — без лимита по числу людей.

Попробовать бесплатноВсе термины