Этап 7 из 18 · ≈ 8 ч

Техники промптов

Основа с Junior

Чёткие инструкции, роль, примеры (few-shot), разметка контекста, пошаговое рассуждение.

Ты — специалист поддержки интернет-магазина.
Ответь на вопрос клиента, используя только сведения из <документы>.
Если ответа в документах нет — скажи, что передашь вопрос оператору.
Отвечай кратко, на «вы», без маркетинговых оборотов.

<документы>
{documents}
</документы>

<вопрос>{question}</вопрос>

Что важно знать

  • Конкретика: что сделать, для кого, в каком формате, чего не делать и что делать, если данных не хватает.
  • Разметка частей промпта (XML-теги, заголовки) отделяет инструкции от данных — и немного защищает от инъекций.
  • Примеры (few-shot) задают формат и стиль надёжнее описаний; примеры должны быть разнообразными.
  • Рассуждение перед ответом («сначала проанализируй, потом ответь») улучшает сложные задачи; у моделей рассуждений оно встроено.
  • Разбиение сложной задачи на цепочку простых вызовов надёжнее одного огромного промпта.
  • Длинные документы — в начало, вопрос и инструкции — в конец.

Критерии освоения

Junior ≈ 8 ч

  • Пишет промпт с ролью, задачей, ограничениями, форматом и поведением при нехватке данных
  • Отделяет инструкции от данных разметкой и добавляет примеры (few-shot)

Практика. Написать промпт ответов на вопросы по правилам доставки и проверить его на 20 вопросах, включая вопросы без ответа в правилах.

Middle ≈ 8 ч

  • Разбивает сложную задачу на цепочку вызовов и сравнивает с одним промптом по качеству
  • Улучшает промпт по разбору ошибок на наборе примеров, а не по одному случаю

Практика. Поднять качество промпта классификации обращений на наборе из 100 примеров минимум на 10 пунктов F1, задокументировав каждую итерацию.

Проверка знаний

Войдите, чтобы пройти тест: сданный тест отмечает тему пройденной на карте и в ИПР.

Вопросы с собеседований

Смотреть все
Как писать хорошие промпты?Junior

Хороший промпт — конкретная задача, контекст, ограничения и формат ответа, плюс примеры, если формат сложный.

Полный разбор
Как получить от LLM ответ в строгом формате, например JSON?Middle

Используйте режим структурированного вывода по JSON-схеме, если API его поддерживает, и всегда валидируйте результат в коде.

Полный разбор
Зачем отделять инструкции от данных в промпте и как добавлять примеры (few-shot)?Junior

Данные (документ, письмо, ввод пользователя) оборачивают в явные границы — теги вроде <document>…</document> или блоки с заголовками, — чтобы модель понимала, где инструкция, а где материал для обработки. Это повышает качество и немного снижает риск инъекций…

Полный разбор
Когда разбивать задачу на цепочку вызовов модели вместо одного большого промпта?Middle

Цепочка — последовательность вызовов, где каждый решает одну подзадачу и передаёт структурированный результат следующему: извлечь факты → проверить → сформулировать ответ. Помогает, когда один промпт пытается делать много разного и путается, когда нужны…

Полный разбор
Что такое галлюцинации LLM и как с ними бороться?Junior

Галлюцинация — правдоподобный, но неверный ответ: модель генерирует вероятный текст, а не сверяется с фактами.

Полный разбор
Как получить от модели JSON по схеме Pydantic и проверить его?Junior

Описать результат классом Pydantic (поля, типы, обязательность, описания), передать его JSON-схему в API в режиме структурированного вывода (или как схему инструмента), получить ответ и провалидировать тем же классом. При ошибке валидации — повторить запрос с…

Полный разбор

Разборы темы

  • Промпты и структурированный вывод

    Как написать промпт, который стабильно работает, отделить инструкции от данных, получить от модели строгий JSON и когда разбивать задачу на цепочку вызовов.

← Вся карта «ИИ-инженер»

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования