От теории до практики prompt engineering

Искусственный интеллект меняет реальность — от виртуальных ассистентов до генерации текстов, изображений или кода. Однако эффективность взаимодействия с такими системами, как Chat GPT зависит от того, насколько грамотно сформулирован запрос. Именно здесь на сцену выходит новая, крайне востребованная профессия — prompt engineer (промт инженер).

По сути, промпт инжиниринг — это наука составления запросов к ИИ таким образом, чтобы получать максимально точные, релевантные, полезные ответы. Компании уже сегодня предлагают зарплаты в сотни тысяч долларов в год за специалистов, способных выстраивать качественные коммуникации с LLM (Large Language Models) и адаптировать их под задачи бизнеса. В условиях стремительного развития ИИ и появления новых моделей спрос на таких специалистов будет только расти.

Что такое prompt engineering и зачем он нужен

Промпт инжиниринг — это процесс создания и оптимизации текстовых запросов к большим языковым моделям (LLM), таким как ChatGPT, с целью получения точных, полезных, контекстуально релевантных ответов. Это направление возникло как ответ на быстрое развитие искусственного интеллекта: с ростом возможностей моделей стало очевидно, что качество запроса напрямую влияет на результат.

Формально его можно описать как структурированную работу с языком: подбор формулировок, контекста, формата или стиля запроса. Однако на практике это гораздо больше — это умение «разговаривать» с ИИ на его языке, понимать, как он интерпретирует вводимые данные, использовать это понимание для решения задач — от обучения или генерации контента до прототипирования или автоматизации.

Одной из важных задач инженера запросов становится не только создание эффективных промтов, а еще постоянная работа с их качеством: тестирование, обновление, ведение базы знаний, а также отслеживание изменений в поведении моделей. 

Эффективный промт — это не просто один удачный запрос. Это часть целостной стратегии взаимодействия с ИИ, где важны точность формулировки, адаптация под задачу, а также понимание механики работы модели. В этом смысле prompt engineering сравним с UX-дизайном, только для искусственного интеллекта: задача — сделать взаимодействие человека, машины максимально понятным, продуктивным, а также предсказуемым.

НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ЖИЗНИ И КАРЬЕРЫ В 2025 году

Мы проанализировали рынок и готовы поделиться самой свежей информацией о том, как каждому эффективно взаимодействовать с нейросетями!

ТОП-подарки всем участникам лекции:

• ТОП-подарки всем участникам лекции:Открытая лекция РЕГИСТРАЦИЯ пошаговая PDF-инструкция “Как сделать нейрофотосессию из своего фото бесплатно
• подборка из 3800+ нейросетей
• доступ в бот с безлимитным доступом к ChatGPT

Участвовать бесплатно

Основы искусственного интеллекта

Чтобы понимать, как и зачем работает prompt engineering, важно сначала разобраться в базовых принципах искусственного интеллекта или языковых моделей.

Искусственный интеллект (AI) — это система, которая имитирует некоторые функции человеческого мышления: обучение, анализ, генерацию, принятие решений. Однако вопреки распространённому мнению, ИИ не является сознательной сущностью. Он не «думает» в привычном смысле, а просто находит закономерности в огромных массивах данных и на их основе предсказывает наиболее вероятный ответ на заданный запрос.

Когда мы говорим об AI в контексте ChatGPT, чаще всего речь идёт о машинном обучении и работе языковых моделей — LLM (Large Language Models). Эти модели обучаются на терабайтах текстов из интернета, книг, научных статей и другого контента. Они анализируют, как люди используют язык, и учатся «достраивать» фразы, предложения и целые тексты так, чтобы они выглядели естественно и логично.

Допустим, вы вводите запрос:
«Сегодня был отличный день. Я поехал в…»
Модель продолжит: «…парк со своими друзьями.»

Почему? Потому что в миллионах текстов, на которых она обучалась, такие продолжения встречаются чаще всего в похожих контекстах. Она не «знает», как прошёл ваш день — она просто угадывает на основе вероятности.

Любой ваш запрос к ИИ — это точка входа. Чем точнее он будет, тем выше вероятность получить нужный ответ. Например:

• Запрос: «Когда выборы?» — слишком расплывчатый.
• Запрос: «Когда состоятся следующие президентские выборы в Польше?» — чёткий и однозначный.

Ещё один пример:

Запрос:
«Напиши функцию для фильтрации возраста из данных.»
Результат: модель выберет язык программирования на своё усмотрение (чаще всего Python).

А если написать:
«Напиши функцию на JavaScript, которая фильтрует возраст из массива объектов. Объясни каждую строку кода.»
Результат: модель выдаст нужный язык, формат данных и подробные комментарии — всё благодаря конкретике.

Мышление prompt-инженера: как «научиться разговаривать» с ИИ

Одного лишь знания принципов работы ИИ недостаточно. Чтобы использовать их эффективно, нужно выработать особый тип мышления — prompt engineering mindset. Это, по сути, умение формулировать запросы к ИИ так, чтобы с первого раза получить точный результат.

Если сравнивать, это похоже на развитие навыков эффективного поиска в Google. Пять лет назад вы, скорее всего, писали длинные, расплывчатые запросы. Сейчас — коротко и точно, зная, какие слова сработают лучше. С языковыми моделями всё то же самое: ИИ мощен, но именно вы управляете его поведением через текст.

Принцип один — один промпт, один результат

Цель — не перебор вариантов, а создание такого запроса, который сразу даст нужный ответ. Чем больше итераций приходится делать — тем больше вы тратите времени, токенов (а значит, и денег), тем выше риск недопонимания.

Вместо простого:
«Скажи, что это за текст»
лучше сразу написать:
«Сделай краткое резюме эссе в формате буллетов. Каждый пункт не длиннее 10 слов. В конце — короткий вывод.»

Разница — колоссальная: первый запрос даст либо абстрактное, либо перегруженное описание, второй — чёткую, лаконичную выжимку по делу.

Один из экспертов в этой области, Mahail Eric (подкаст Infinite Machine Learning), сравнил prompt engineering с искусством формулировать удачные запросы в поисковой системе. Неэффективный запрос выдаст тысячи нерелевантных результатов. Эффективный — сразу попадёт в цель. То же самое с промптами.

Что включает в себя правильное мышление:

• Чёткое понимание своей цели
  
• Способность разложить сложную задачу на простые шаги
  
• Умение задавать контекст (персона, стиль, формат ответа)
  
• Тестирование и уточнение без лишней «воды»
  
• Использование повторного уточнения — но как инструмента, а не как костыля
  

Развитие такого подхода — ключ к тому, чтобы ИИ стал полноценным помощником в вашей работе, учёбе, творчестве или бизнесе.

Зачем нужен prompt engineering: сила одной формулировки

Prompt engineering нужен по той простой причине, что языковые модели вроде ChatGPT не читают мысли — они лишь интерпретируют текст, который вы им даёте. Один и тот же вопрос, сформулированный по-разному, может привести к совершенно разным результатам — от гениального ответа до пустого шаблона. Именно поэтому навык точного и продуманного запроса становится не просто полезным, а критически важным.

Рассмотрим простой пример.
Запрос №1:
«Исправь мой абзац»

Результат: ChatGPT может просто переписать предложение, не комментируя ошибок и не объясняя, как улучшить текст.

Теперь запрос №2:
«Исправь грамматические, стилистические ошибки в этом абзаце. Напиши исправленный вариант, объясни, что было исправлено.»

Результат: модель предоставит не только улучшенный текст, но и пояснение, что именно, а также почему было изменено. Такой подход даёт обучающий эффект — пользователь не просто получает результат, а также понимает, как его достичь самостоятельно.

Запрос:
«Исправь ошибки» — минимальная польза.
А теперь вариант с ролью (persona):
«Представь, что ты — преподаватель разговорного английского. Общайся со мной на английском, поправляй грамматику и опечатки. Ограничь ответы до 100 слов и задавай мне по одному вопросу в ответ.»

Результат: ChatGPT превращается в личного репетитора. Он корректирует ошибки, поддерживает диалог, вовлекает и тренирует язык в формате «живой» беседы. Один промпт — модель переходит в нужный режим взаимодействия.

Влияние формулировки на результат

Неопределённый промпт:
«Напиши функцию для работы с возрастом.»
— Модель выберет язык и формат данных по умолчанию. Возможно, это будет не то, что нужно.

Чёткий промпт:
«Напиши функцию на JavaScript, которая принимает массив объектов и возвращает массив значений свойства age. Объясни каждую строку кода.»

— Результат будет точным, понятным, адаптированным под задачу.

Промпт:

«О чём это эссе?»
— ChatGPT даст пересказ, но, возможно, слишком длинный или без структуры.

Промпт:
«Сделай краткое резюме этого текста в виде списка. Каждый пункт — не более 10 слов. В конце — общее заключение.»

— Ответ будет кратким, точным и легко воспринимаемым — идеален, например, для подготовки к экзамену или создания конспекта.

От формулировки промпта зависит не только корректность ответа, но и его глубина, формат, полезность или даже обучающий эффект. Prompt engineering — это не магия, а инструмент управления ИИ. Чем точнее вы им владеете, тем сильнее становится ваша работа с любыми LLM.

Как писать точные и эффективные промты

Несмотря на кажущуюся простоту, хороший промпт — это результат продуманной стратегии. Существуют проверенные практики, которые помогают выстраивать эффективную коммуникацию с языковой моделью с первого раза. Вот основные из них:

Уточнение формата: скажи ИИ, что именно ты хочешь

ChatGPT может дать один и тот же ответ в виде параграфа, таблицы, списка, чеклиста или даже псевдокода — всё зависит от того, какой формат ты задашь.

Вместо:
«Расскажи про причины выгорания»
лучше:
«Сделай список из 5 причин эмоционального выгорания. Каждый пункт — до 10 слов.»

Результат — лаконичный, структурированный, легко читаемый ответ.

Один из мощнейших инструментов — это задание роли или персонажа для модели. Это помогает получить более целевой, стилистически выверенный и контекстный ответ.

Пример:
«Представь, что ты преподаватель английского языка. Общайся со мной, как с учеником. Исправляй мои ошибки и задавай вопросы.»

Или:
«Ты — маркетолог с 10-летним опытом. Напиши рекламный слоган для экологичных свечей, ориентируясь на премиум-аудиторию.»

Модель адаптирует стиль, глубину и тональность ответа под указанного персонажа.

Иногда с первого раза получить идеальный результат невозможно. Но сила ChatGPT — в поддержке контекста диалога. Это значит, что ты можешь уточнять задачу и дорабатывать результат, не начиная с нуля.

Пример:
– «Сделай краткий пересказ статьи.»
– (После ответа) «Сократи в два раза и добавь список ключевых терминов.»

Модель будет учитывать предыдущий ответ, подстраиваясь под новую инструкцию.

ИИ старается «угадать» то, что ты хочешь услышать. Поэтому, если в вопросе уже содержится предполагаемый ответ, модель может не выдать объективную информацию.

Вместо:
«Почему удалённая работа лучше офисной?»
лучше:
«Сравни плюсы и минусы удалённой и офисной работы.»

Так ты получишь сбалансированный, непредвзятый ответ.

Если не ограничить длину или количество пунктов, модель может выдать слишком длинный или размытый ответ. Особенно это важно, если ты работаешь с текстами для соцсетей, заголовками, письмами и другими форматами, где важна краткость.

Пример:
«Напиши 3 идеи для постов в Instagram для бренда свечей. Каждая — до 20 слов.»

Результат будет точным, лаконичным, готовым к использованию.

Эти практики помогают сделать работу с ChatGPT или другими LLM более продуктивной и предсказуемой. Чем лучше ты формулируешь промпт, тем меньше итераций нужно, тем выше качество результата — и тем сильнее ты становишься как пользователь ИИ.

AI Hallucinations: когда ИИ «выдумывает» ответы

Одна из малоочевидных, но важных особенностей языковых моделей — они могут «галлюцинировать». Под этим термином понимается ситуация, когда искусственный интеллект выдаёт уверенный, логично оформленный, но абсолютно вымышленный ответ.

LLM, такие как чат GPT, не знают, что «истинно» или «ложно». Они работают на основе вероятности, а также паттернов в тексте, предсказывая, что «наиболее уместно» после заданного запроса. Если в данных нет точного ответа — модель может придумать то, что «звучит правдоподобно».

• Придумывает несуществующие научные источники и авторов
• Выдаёт вымышленные факты о событиях, датах или людях
• Строит логические выводы, не соответствующие реальности

Как распознать галлюцинации?

• Проверь факты: модель может с уверенностью «цитировать» несуществующие исследования.
• Сравни с источниками: особенно при генерации фактов, исторических данных, цитат.
• Обрати внимание на язык: иногда слишком «гладкий» и универсальный ответ — признак выдумки.

AI-галлюцинации — это не баг, а ограничение технологии. Чем точнее твой промпт и чем уже контекст — тем ниже шанс получить вымышленный результат.

Когда мы задаём текстовый запрос, языковой модели нужно как-то интерпретировать его на математическом уровне. Для этого используется технология text embeddings — способ преобразования слов и фраз в числовые векторы, отражающие их смысл.

Каждое слово или фраза переводится в вектор — массив чисел, который отражает семантическое значение. Эти векторы можно сравнивать между собой и находить «похожие» по смыслу тексты.

Заключение

Prompt engineering — это не просто руководство по эффективному использованию нейросетей. Это целостная система мышления, практики и понимания, как взаимодействовать с ИИ на новом уровне.

• Базовое понимание того, как устроен искусственный интеллект и языковые модели;
• Чёткое представление о том, что делает prompt engineering самостоятельной и перспективной профессией;
• Практические приёмы и шаблоны, которые позволяют «общаться» с ИИ продуктивно;
• Понимание, как избегать типичных ошибок — от галлюцинаций до потери фокуса в ответах;
• Навыки работы с форматами, персонами, API и продвинутыми техниками, включая few-shot prompting и text embeddings.

Освоение prompt engineering — это инвестиция не только в технологические навыки, но и в новую грамотность цифровой эпохи. Чем лучше вы формулируете запросы, тем мощнее становится ваш ИИ-инструмент — будь то ассистент, копирайтер, преподаватель или аналитик.