Step-by-Step Instructions (Пошаговые инструкции)

Одной из самых мощных техник является разбиение сложных задач на этапы. Пошаговые инструкции помогают модели отвечать последовательно и структурировано, избегая пропуска важных деталей.

Почему это важно?
Когда задача комплексная, модель может растеряться или ответить слишком поверхностно. Пошаговые инструкции помогают разбить задачу на управляемые части, делая ответ логичным и структурированным.

Как применять пошаговые инструкции?

• Чётко укажите, что задача должна быть выполнена по шагам.

Пример:
"Объясни, как создать бюджет для личных финансов, поэтапно. Опиши каждый шаг подробно."

• Используйте маркеры (пункты, нумерацию), чтобы явно указать структуру.

Пример:
"Напиши руководство по установке программного обеспечения. Раздели процесс на 5 шагов."

Пример использования:
"Объясни, как приготовить пасту карбонара, пошагово:"
Ответ:

1. Подготовьте ингредиенты: спагетти, бекон, яйца, сыр пармезан, соль и перец.
2. Отварите спагетти до состояния al dente.
3. Обжарьте бекон до золотистой корочки.
4. Смешайте яйца и натёртый пармезан в миске.
5. Соедините всё вместе, добавив яйца с сыром в горячую пасту. Перемешайте.

Таким образом, модель понимает, что от неё требуется последовательный и логичный ответ.

Multi-turn Prompting (Многошаговый диалог)

Многошаговый диалог — это техника, при которой вы постепенно уточняете запрос, задавая дополнительные вопросы. Это особенно полезно для сложных задач, где детали уточняются шаг за шагом.

Почему это работает?
Модель не всегда может выдать полный и точный ответ с первого раза. Постепенное уточнение запроса позволяет "направлять" модель и добиваться более точных результатов.

Как строить многошаговый диалог?

• Начните с общего запроса, чтобы получить начальную информацию.

Пример:
"Расскажи, что такое искусственный интеллект."

• Уточните отдельные аспекты, которые вас интересуют.

Пример:
"Теперь поясни, как нейронные сети используются для распознавания изображений."

• Продолжайте задавать дополнительные вопросы, чтобы углубиться в тему.

Пример:
"Можешь объяснить, как обучаются такие сети? И какие данные для этого нужны?"

Пример использования:
Вы хотите узнать о создании мобильного приложения:

1. "Объясни, как создать мобильное приложение."
2. "Теперь поясни, какие инструменты используются для разработки под iOS."
3. "Какие навыки нужны разработчику для этой задачи?"

Такой подход позволяет получить последовательный и полный ответ, охватывающий все интересующие вас аспекты.

Iterative Refinement (Итеративное уточнение)

Итеративное уточнение — это процесс постепенной доработки запроса на основе полученного ответа. Если первый ответ модели недостаточно точен или не соответствует ожиданиям, вы можете уточнить запрос и получить лучший результат.

Почему это важно?
Модель не всегда понимает, что именно вы хотите, с первого раза. Итеративное уточнение позволяет "настроить" её на нужный вам результат.

Как уточнять запросы?

• Укажите, что нужно исправить или улучшить в ответе.

Пример:
"Сделай текст более простым и понятным для подростков."

• Добавьте новые детали или ограничения.

Пример:
"Расширь ответ, добавив примеры из реальной жизни."

• Спросите, если что-то осталось неясным.

Пример:
"Объясни подробнее, что ты имеешь в виду под этим термином."

Пример итеративного уточнения:
Промпт: "Напиши статью о пользе регулярного сна."
Ответ: "Сон важен для здоровья, так как он восстанавливает силы."
Уточнение: "Расширь ответ и добавь научные факты о том, как сон влияет на мозг."
Ответ: "Сон восстанавливает силы, улучшает память и помогает мозгу обработать информацию. Исследования показывают, что 7-9 часов сна в день снижают риск депрессии."
Итеративный процесс помогает добиваться более полного и качественного ответа.

Error-Handling Prompts (Обработка ошибок)

Модель может столкнуться с ситуациями, когда у неё недостаточно данных для точного ответа, или она не понимает ваш запрос. Для таких случаев важно заранее предусмотреть, как она должна действовать.

Почему это важно?
Если модель сталкивается с неопределённостью, она может либо дать общий ответ, либо предложить неподходящий вариант. Указание, как действовать в таких ситуациях, позволяет получить более адекватный результат.

Как задать обработку ошибок?

• Укажите, что делать, если модель не знает ответа.

Пример:
"Если у тебя недостаточно данных, предложи несколько возможных вариантов."

• Попросите уточнить, если что-то непонятно.

Пример:
"Если мой запрос непонятен, уточни его перед тем, как ответить."

• Укажите, что делать с недостаточной информацией.

Пример:
"Если ты не можешь ответить, предложи общие рекомендации или уточни, что именно тебе нужно знать."

Пример обработки ошибок:
Промпт: "Расскажи о малоизвестных фактах о древнем городе."
Ответ: "Мне неизвестны такие факты. Возможно, вы могли бы уточнить, о каком городе идёт речь?"
Уточнение: "О древнем городе Помпеи."
Ответ: "Помпеи известны своими археологическими раскопками. Например, город был погребён под вулканическим пеплом в 79 году н.э."
Обработка ошибок делает общение с моделью более гибким и продуктивным.

Сегодня мы изучили четыре мощные техники для управления диалогом и улучшения взаимодействия с моделью:

1. Пошаговые инструкции помогают структурировать задачи и делать ответы логичными.
2. Многошаговый диалог позволяет глубже изучить тему, уточняя детали шаг за шагом.
3. Итеративное уточнение даёт возможность дорабатывать запросы и получать более точные результаты.
4. Обработка ошибок помогает модели справляться с неопределённостью и работать даже в сложных ситуациях.

Каждая из этих техник делает вас более уверенным пользователем промпт-инжиниринга. Практикуйтесь в их использовании: начните с простых задач, а затем переходите к более сложным, применяя пошаговый подход, уточнения и управление ошибками.
На следующем занятии мы поговорим о творческом подходе в промпт-инжиниринге, таких как креативные ограничения, гипотетические сценарии и работа с тональностью. Это поможет вам ещё больше расширить возможности использования модели!