Наконец-то! Google опубликовал 68-страничное руководство по промпт-инжинирингу: ключ к продуктивной работе с LLM
Теперь есть с чем сравнивать спорные советы доморощенных "экспертов"
В апреле 2025 года Google выпустил обширное 68-страничное руководство по промпт-инжинирингу, которое стремительно стало вирусным в IT-сообществе и считается обязательным к прочтению для всех, кто работает с большими языковыми моделями (LLM) в производственной среде. Документ, написанный Lee Boonstra и опубликованный совместно с Kaggle, представляет собой комплексное пособие, охватывающее широкий спектр техник и лучших практик в области промпт-инжиниринга.
Что такое промпт-инжиниринг и почему он важен
Промпт-инжиниринг — это разработка эффективных запросов (промптов), которые позволяют получать от больших языковых моделей наиболее точные, полезные и предсказуемые ответы. В эпоху повсеместного использования искусственного интеллекта, умение правильно формулировать запросы становится необходимым навыком как для разработчиков, так и для бизнес-пользователей.
Как отмечается в руководстве Google: "Вам не нужно быть специалистом в области данных или машинного обучения — каждый может написать промпт. Однако создание наиболее эффективного промпта может быть сложной задачей".
Основные техники промпт-инжиниринга, описанные в руководстве
Zero-shot, One-shot и Few-shot промптинг
Руководство подробно рассматривает три базовых подхода к промптингу:
- Zero-shot промптинг — предоставление инструкций без примеров, полагаясь на предварительно обученные знания модели.
- One-shot промптинг — включение одного примера перед заданием, чтобы уточнить ожидания от модели.
- Few-shot промптинг — предоставление нескольких примеров, которые помогают модели лучше понять контекст и формат ожидаемого ответа.
Системные и ролевые промпты
В руководстве детально описывается, как использовать системные промпты для установления общих правил или контекста для всего диалога, а также как применять ролевые промпты, назначая LLM определенную персону для повышения креативности и адаптации ответов.
Chain-of-Thought (CoT) и ReAct
Особое внимание в документе уделяется продвинутым методикам промптинга:
- Chain-of-Thought (цепочка рассуждений) — техника, направляющая модель через поэтапное рассуждение, что улучшает логические выводы для сложных запросов.
- ReAct (Reason + Act) — подход, объединяющий внутренние рассуждения с использованием внешних инструментов, что расширяет возможности решения реальных задач.
Code Prompting
Отдельный раздел руководства посвящен промптингу для работы с кодом. Эта техника позволяет разработчикам использовать LLM для генерации функций, отладки сложных алгоритмов, автоматизированного тестирования, оптимизации кода и создания документации.
Настройка параметров и форматирование выходных данных
Руководство Google предоставляет детальные рекомендации по настройке ключевых параметров модели:
- Temperature — контролирует предсказуемость и креативность ответов;
- Top-p и Top-k — параметры, влияющие на разнообразие выдаваемых текстов.
Особое внимание уделяется структурированию выходных данных, включая получение ответов в формате JSON или других специфических форматах, что критически важно при интеграции LLM в производственные системы.
Лучшие практики промпт-инжиниринга
В руководстве содержится ряд рекомендаций, которые помогут повысить эффективность взаимодействия с LLM:
- Использовать четкие инструкции.
- Предоставлять релевантные примеры.
- Указывать желаемый формат вывода.
- Применять итеративный подход к разработке промптов.
- Тщательно настраивать параметры сэмплирования для баланса между креативностью и надежностью.
Структура эффективного промпта
Google выделяет четыре ключевых элемента эффективного промпта:
- Инструкция — конкретная задача, которая направляет поведение модели.
- Контекст — дополнительная информация, обеспечивающая фоновые знания для модели.
- Входные данные — содержание промпта, которое модель должна обработать.
- Индикатор вывода — указание на тип или формат желаемого результата.
Применение промпт-инжиниринга в бизнесе
Руководство демонстрирует, как промпт-инжиниринг может быть применен в различных бизнес-контекстах:
- Для руководителей: Подготовка к совещаниям, разработка ответов на сложные вопросы, создание стратегических материалов.
- Для HR-специалистов: Составление вопросов для интервью, разработка описаний вакансий.
- Для службы поддержки клиентов: Создание шаблонов различных типов коммуникаций с клиентами.
- Для разработчиков: Генерация кода, отладка, создание документации.
Будущее промпт-инжиниринга
В руководстве также обсуждаются новейшие тенденции в области промпт-инжиниринга, такие как:
- Автоматизированная генерация промптов с использованием самого ИИ.
- Интеграция мультимодальных входных данных.
- Усилия по стандартизации промптов для различных моделей.
Заключение
68-страничное руководство Google по промпт-инжинирингу представляет собой исключительно ценный ресурс как для новичков, так и для опытных пользователей LLM. В условиях, когда навыки взаимодействия с искусственным интеллектом становятся необходимыми практически в любой сфере деятельности, этот документ предлагает структурированный подход к освоению промпт-инжиниринга.
По мере того как 2025 год обещает стать переломным для использования ИИ-агентов в бизнесе, владение техниками промпт-инжиниринга может стать решающим конкурентным преимуществом, позволяющим максимально эффективно использовать возможности больших языковых моделей.
Полное руководство доступно на Kaggle, и его изучение будет полезным вложением времени для всех, кто стремится оставаться на переднем крае развития технологий искусственного интеллекта.