Что такое Prompt-инжиниринг и зачем он нужен в реальной работе

Если ты работаешь с нейросетями — будь то ChatGPT, ЯндексGPT, Gemini или GigaChat — знай: ИИ не читает мысли. Он читает твой prompt.

А значит, от того, как ты сформулировал запрос, зависит не просто ответ, а эффективность всей команды. Я — AI-лид, внедряю LLM в бизнес-процессы. И расскажу, как использовать Prompt-инжиниринг по делу, а не по моде.

💬 Что такое Prompt-инжиниринг?

Простыми словами: Prompt-инжиниринг — это умение правильно разговаривать с ИИ. Так, чтобы получать чёткий, нужный и воспроизводимый результат.

Ты задаёшь запрос → модель выдаёт ответ → бизнес получает результат (или не получает, если prompt плохой).

🧩 Почему это важно?

ИИ может:

  • писать код
  • объяснять сложное простым языком
  • писать резюме, отчёты, маркетинговые тексты
  • анализировать данные
  • планировать действия

Но он делает это ровно настолько хорошо, насколько ты объяснил, что хочешь. Плохой prompt = мусор на выходе. Хороший prompt = минус 10 часов ручной работы.

⚙ Стратегии, которые я использую каждый день

📌 Роль + задача

«Ты — технический писатель. Напиши документацию на этот API простым языком.» Уточнение роли снижает количество догадок модели.

📌 Chain of Thought (цепочка размышлений)

«Давай решим по шагам...» Нужна логика? Задай шаги. GPT не волшебник — он предсказуемый генератор.

📌 Few-shot prompting

«Вот как надо: [пример 1], [пример 2]. Теперь сделай то же самое с этим кейсом.» Ты задаёшь стандарт. GPT повторяет.

📌 System message (если работаешь с API)

«Всегда отвечай как строгий юрист. Без эмодзи. Только сухие формулировки.» Особенно полезно, если делаешь своих ассистентов.

📌 Tool calling

«Если тебе нужно сделать расчёт — вызови функцию calculate()» Это уже про агентов. GPT может вызывать функции и обращаться к API — если ты задал это в prompt'е.

🧠 Примеры из практики

🔹 Генерация тикетов и описаний задач — GPT, обученный по шаблонам команды

🔹 Черновики писем клиентам — шаблон + тональность в system prompt

🔹 Комментарии к коду — промпт с примерами "до" и "после"

🔹 Шаблоны для резюме — шаблон + инструкция по структуре и акцентам

Каждый такой prompt — не просто текст. Это часть бизнес-процесса.

🛠 Инструменты, которые использую

  • GPT-4, GigaChat, ЯндексGPT
  • LangChain (цепочки запросов)
  • LangSmith (отладка промптов)
  • HuggingFace + Transformers (для кастомных моделей)

И, конечно, реальные задачи, а не «сделай красиво».

📌 Итог

Prompt-инжиниринг — это не «хитрый лайфхак», а навык, который:

  • экономит деньги
  • сохраняет ресурсы команды
  • делает ИИ не игрушкой, а рабочим инструментом

💬 Хочешь примеры моих промптов?

Я делюсь ими в канале «Катя рулит». Пиши «+» — пришлю подборку промптов для реальных задач. ИИ — это не магия. Это мой рабочий день. И он может стать твоим.

2 комментария