Повторение запросов стало одним из ключевых способов добиться качественных ответов от нейросетей, таких как ChatGPT.
Пользователи не должны останавливаться после первого неудачного ответа. Лучше проанализировать полученный результат, скорректировать первоначальный запрос и повторить попытку. Об этом рассказала Наталья Бруй, руководитель группы промпт-инженеров компании MTS AI, в интервью для «Газеты.Ru».
Эксперт объяснила, что процесс взаимодействия с нейросетями всегда требует тестирования различных формулировок запросов. Даже опытные специалисты в области промпт-инженерии редко добиваются идеального результата с первой попытки. Создание качественного запроса – это итеративный процесс, который включает проверку полученного ответа и внесение изменений в запрос на основе анализа.
Например, если нейросеть получила задание описать смартфон, она может сосредоточиться только на одной его характеристике. Чтобы получить более полный ответ, необходимо уточнить запрос. В следующий раз можно попросить чат-бота уделить внимание другим аспектам устройства. Например, уточнить: «Опиши основные функции смартфона, с акцентом на возможности камеры и срок службы батареи».
Бруй также добавила, что для повышения эффективности запросы к нейросети лучше структурировать. Практика показывает, что нейросети лучше воспринимают четко разделенные инструкции. Оптимальный подход включает три основные части:
Контекст — указание темы или ситуации, например, «создать описание смартфона».
Инструкция — уточнение ключевых моментов, например, «опишите основные характеристики, обращая внимание на срок службы батареи и качество камеры».
Формат вывода — указание формы результата, например, пресс-релиз, новость или карточка товара.
Такой подход помогает добиться точного и полного ответа. Бруй подчеркнула, что правильная структура промптов упрощает задачу нейросети, делая ответы более качественными и полезными.
