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.