Как управлять генерацией ИИ и получать связный текст: метод prompt chaining

Когда вы просите ИИ написать статью, он чаще всего справляется с задачей поверхностно: определяет тему, выстраивает базовую структуру, использует подходящие слова и даже выдерживает стиль. Но как только задача становится немного сложнее — требуется аргументация, логика, глубина или просто удержание одной мысли на протяжении нескольких экранов — генерация начинает «рассыпаться». Модель теряет фокус, забывает, с чего начала, путается в формулировках, перескакивает между идеями и в итоге выдает не связный текст, а фрагменты, которые звучат «умно», но не работают по сути.

Если вы сталкивались с этим эффектом и не понимали, как на него повлиять, вы не один. Это не редкий баг и не признак «недотренированного» ИИ, а вполне объяснимое поведение языковой модели, которой не задали чёткий маршрут. В этой статье мы разберёмся, почему нейросети так устроены, откуда берётся ощущение «водянистости» и повторов, и что можно изменить в работе с моделью, чтобы получать не просто текст по теме, а содержательный результат, пригодный для реального использования.

Всем привет! Мы команда Seometry.ru — сервис, который помогает генерировать SEO-контент быстро, эффективно и на основе данных. Автоматизируем работу с текстами, помогаем сайтам расти в поисковых системах и делимся опытом, который сами проверили на практике.

Идея, что нейросеть может взять любую тему и сразу выдать готовый текст — красивая, но в реальности работает только на очень простых задачах. Если вы просите сделать краткое описание товара, придумать заголовок или сформулировать определение, результат чаще всего будет приемлемым. Как только запрос становится сложнее — требуется структура, логика, конкретные примеры и смысловая цель — возникают одни и те же проблемы: генерация начинает «плыть», теряет направление, повторяется или выдает набор общих мест, не связывая их между собой.

Для многих пользователей это выглядит как каприз модели или вопрос «удачной формулировки». В ответ на неудачный текст они просто перегенерируют — в надежде, что в следующий раз получится лучше, но проблема кроется глубже и почти не зависит от формулировок. Она связана с тем, как устроены большие языковые модели и какие ограничения вшиты в сам принцип их работы.

Чтобы понять, почему одна и та же модель может выдавать и сильные, и очень слабые тексты — нужно начать с её базовых особенностей.

Ожидание, что модель может «всё сразу», кажется логичным. Мы привыкли, что ИИ умеет обобщать, знает всё на свете и за секунды пишет текст на любую тему. Однако, когда мы даём объёмную задачу, в которой важно не только знание, но и целостность, происходит срыв. Статья может начинаться убедительно, а заканчиваться ни о чём. В середине появляются повторы, противоречия, обороты без смысла. Иногда генерация обрывается, и продолжение уже не совпадает по тону с тем, что было до этого.

Причина этого не в том, что модель «плохо обучена». Она не глупая, не забывчивая и не ленивая, просто она устроена иначе, чем мы привыкли думать. Языковая модель не строит план, не удерживает цель и не делает логических переходов, если её об этом не просили напрямую. Она не пишет «осмысленно» в привычном понимании — она предсказывает, какое слово или фраза с наибольшей вероятностью должно быть следующим.

Если не задать структуру — она придумает её сама. Если не уточнить, для кого текст — она выберет «усреднённого читателя». Если не объяснить, что в тексте должно быть главное — она выберет что-то безопасное и общее. Не потому, что плохо понимает, а потому что вообще не «понимает» в человеческом смысле. Она не знает, зачем вы просите этот текст и что собираетесь с ним делать.

Эта особенность особенно заметна на длинных задачах. У моделей есть ограниченное окно, в рамках которого они «видят» текст. В зависимости от версии, это может быть 4, 8 или больше тысяч токенов, но суть не в цифрах. Как только текст становится слишком длинным, модель начинает терять нить — она не помнит, о чём говорилось в начале, не чувствует, что уже было сказано, и не может вернуться, чтобы проверить. Её «память» не работает как у человека. Она линейна и не даёт возможности удерживать замысел, если он не зафиксирован заранее.

Поэтому даже при идеальной формулировке запроса результат может оказаться бессвязным. Это не баг и не исключение, а ожидаемое поведение. И если хотим по-настоящему управлять качеством генерации — нужно научиться помогать ей делать это поэтапно.

Чтобы понять, почему языковая модель не может удерживать сложную задачу в голове, важно разобраться в том, как именно она работает. Модель не строит мысль, не анализирует тему и не ищет лучший способ сформулировать идею. Она не видит текст как единое целое. Вместо этого она идёт от начала к концу, шаг за шагом, предсказывая следующее слово на основе предыдущего. Каждый раз она просто продолжает то, что уже написала, не заглядывая вперёд и не возвращаясь назад.

Мы уже подробно разбирали этот принцип в нашем гайде по генерации текста нейросетями, и рассказывали, как именно устроено окно контекста и как модель принимает решения.

Когда текст становится длинным, начало просто перестаёт быть видимым. Модель не может вернуться к первому абзацу и свериться с тем, что там было сказано. Она также не может запомнить цель текста, если её не повторять в каждом шаге.

Кроме того, у модели нет самостоятельной инициативы. Она не будет уточнять у вас, кто читатель, в каком тоне нужно писать или зачем вообще нужен этот текст. Если в запросе ничего этого нет, она берёт усреднённые варианты, которые чаще всего встречались в обучающих данных. Именно поэтому вы часто получаете обобщённый, нейтральный и формально правильный текст, в котором вроде бы всё сказано, но ничего не ясно.

Это не делает модель плохой. Просто она не предназначена для того, чтобы «собирать» большие смыслы без внешнего управления. Чтобы получить от неё качественный результат, нужно брать на себя ту часть работы, которую человек обычно делает автоматически: удерживать цель, задавать структуру, управлять последовательностью. Только так можно превратить поток предсказаний в связный и осмысленный текст.

Когда модель не справляется с задачей целиком, очевидное решение — попробовать сделать всё по частям. Этот подход интуитивно понятен: если не выходит выдать длинный связный текст за один шаг, логично разбить процесс на несколько. Сначала определить, о чём вообще должен быть текст. Потом уточнить структуру. Затем последовательно пройтись по каждому разделу. И в конце — собрать всё вместе. По сути, это то же, как работает человек: мы редко пишем всё сразу с первого абзаца и до финальной точки. Обычно мы формулируем идею, накидываем план, уточняем отдельные части, редактируем, проверяем, уточняем снова.

Prompt chaining — это название для такого пошагового взаимодействия с моделью. Вместо одного общего запроса вы строите серию небольших, каждый из которых решает конкретную часть задачи. Один запрос — один смысл. Результат одного шага становится опорой для следующего. Модель не догадывается о замысле — вы создаёте его сами и ведёте её по нему. Не как сценарию, а как логике: от общей идеи к конкретике, от структуры к содержанию, от черновика к доработке.

Такой подход работает по нескольким причинам. Во-первых, он разгружает модель: каждый шаг помещается в контекст, не перегружает окно и не требует от неё одновременно «думать», «планировать» и «формулировать». Во-вторых, он даёт больше контроля. Вы можете на каждом этапе вносить правки, уточнять, корректировать стиль и фокус. Вы не получаете один большой ответ, который либо подошёл, либо нет. Вы получаете управляемую последовательность, которую можно направлять и улучшать по ходу.

Главное преимущество такого подхода в том, что он снижает случайность в результате. Вместо того чтобы надеяться, что генерация окажется удачной с первой попытки, вы берёте под контроль сам процесс. Вы заранее формулируете структуру, задаёте направление, определяете уровень детализации и стиль подачи. Вместо одного большого шага, где модель должна сразу угадать всё — тему, тон, акценты, — вы создаёте систему, на которые она может опираться на каждом этапе. В результате текст получается не только более логичным и сфокусированным, но и гораздо ближе к той задаче, которую вы изначально хотели решить.

Чтобы начать использовать поэтапную генерацию, не нужно обладать техническими навыками или придумывать сложную схему взаимодействия с моделью. Достаточно изменить сам способ постановки задачи: вместо одного запроса, который требует от модели всего и сразу, вы формулируете серию простых шагов. Каждый из них решает узкую часть общей цели, и вместе они позволяют построить текст, в котором есть логика, связность и смысл.

Всё начинается с цели. Прежде чем просить текст, важно проговорить: для кого он, зачем, в каком тоне. Даже одно предложение в духе «это блог для предпринимателей, нужен спокойный стиль и практическая польза» уже создаёт контекст. Следом — запросить структуру. Потом — пройтись по каждому блоку по отдельности. Именно такой поэтапный подход позволяет удерживать направление и корректировать результат на ходу.

Такой способ требует чуть больше времени на формулировку запросов, но в итоге даёт текст, в котором нет лишнего, а каждое предложение работает на задачу. Главное — не пытаться сгенерировать всё одним действием. Лучше двигаться по шагам и в каждом из них задавать чёткий фокус, понятный как вам, так и самой модели.

Представим задачу: нужно подготовить статью для блога интернет-магазина о том, как скорость сайта влияет на продажи. Аудитория — владельцы бизнеса, которым важно понимать практическую сторону вопроса, а не вникать в технические детали. Текст должен быть не перегруженным терминами, но при этом содержательным, убедительным и достаточно конкретным, чтобы после прочтения у читателя возникло ощущение, что пора что-то менять.

Теперь посмотрим на примере двух сценариев и возьмем это в модели GPT-4о. В первом случае мы просто задаём модели один запрос: «Напиши статью о том, как скорость загрузки сайта влияет на продажи в интернет-магазине».

Ответ получается ожидаемым: абзац про то, что пользователи не любят ждать, пара общих формулировок про конверсии, перечень способов без подробного объяснения и финальный вывод звучит в духе: «оптимизируйте скорость, и всё станет лучше».

Технически текст написан нормально, в нём нет ошибок, но по сути это набор дежурных идей без глубины, без конкретики, без ориентации на бизнес-контекст и пустое перечисление методов без углублений.

Во втором случае мы подходим иначе.
Сначала даём модели вводные:
«Мне нужен текст для блога малого интернет-магазина. Аудитория — предприниматели без технического образования. Цель — показать, почему скорость сайта напрямую влияет на деньги. Писать спокойно, убедительно, с примерами, без давления и штампов. Не пиши статью полностью, далее будет следующий промпт на подготовку структуры.»

Затем просим: «Предложи структуру статьи — какие блоки стоит включить, чтобы это было логично и понятно для владельца бизнеса?»

Получив структуру, можно уточнить: «Раскрой четвертый пункт подробнее — как скорость влияет на поведение пользователя. Добавь примеры из реального опыта, если можешь.»

Потом создаем будущую статью по частям: «Напиши вступление. Сформулируй проблему, но не перегибай — нужно зацепить, а не напугать. Используй живой, деловой тон и обращение на “вы”.»

И так далее, по каждому блоку. В результате получаем текст, в котором есть не просто факты, а логика, контекст, стиль, связность. В нём чувствуется, что он написан под конкретную задачу, под конкретного читателя. Он не перегружен, но при этом объясняет суть. А самое главное — он не ощущается случайным. Он собран вручную, но с помощью модели, которая не просто «написала», а участвовала в процессе.

Эта разница кажется незаметной, пока не сравнишь тексты, но как только ставишь их рядом, становится очевидно: там, где был один промпт — получился шаблон. Там, где была цепочка — получился текст, с которым можно работать.

Один из ключевых рисков при работе с цепочкой запросов — потеря общего замысла. Когда генерация разбита на отдельные шаги, легко оказаться в ситуации, где каждый фрагмент вроде бы выполнен корректно, но вместе они не складываются в цельную статью. Модель может начать менять стиль, дублировать уже сказанное, сбиваться с тона или просто «забывать», зачем вообще всё это пишется. И если не управлять этим процессом, итоговая сборка окажется такой же случайной, как и текст, сгенерированный одним промптом.

Чтобы этого не происходило, важно задавать модели не только локальную задачу — «написать абзац» или «раскрыть пункт плана», — но и регулярно возвращать её к исходной цели. Это можно делать очень просто: в каждом следующем запросе коротко напоминать, что было до этого и зачем вы это делаете. Например: «Во вступлении мы обозначили проблему медленного сайта, теперь нужно раскрыть, как это влияет на поведение пользователей». Или: «Мы пишем для предпринимателей, которым важна практическая польза — покажи, как это работает в реальности». Такие уточнения помогают модели не терять нить, даже если контекст становится длиннее.

Также полезно сохранять промежуточные результаты. Например, тезисы, структуру или удачные формулировки и включать их в дальнейшие шаги. Не обязательно вставлять весь текст, достаточно компактной формулировки: «Ранее мы определили три ключевых аргумента: скорость влияет на конверсию, удержание и доверие. Сейчас раскрой второй пункт». Модель не «помнит», что писала раньше, но если вы дадите ей опору — она продолжит оттуда, где остановилась.

Эта работа похожа на то, как редактор ведёт автора через текст: возвращает к задаче, выравнивает тон, убирает лишнее, напоминает, что именно важно донести. В случае с ИИ вся эта ответственность ложится на пользователя, но если брать эту роль на себя осознанно, результат меняется. Модель перестаёт писать каждый фрагмент в отрыве от остальных и начинает действовать в рамках общей логики. Не потому что поняла задачу, а потому что вы научились её задавать не один раз, а на каждом этапе заново.

Сама по себе цепочка запросов не гарантирует хороший текст. Можно разбить задачу на десять шагов, но если в каждом из них не будет ясности, фокуса и связи с общей целью, результат получится таким же невыразительным, как при одном большом запросе. Важно не просто «двигаться по частям», а выстраивать процесс, в котором каждый шаг логично продолжает предыдущий и приближает к итоговому результату.

Вы не ждёте, что модель догадается, что вы хотите, а сами задаёте направление. Вы понимаете, зачем делаете каждый шаг, и можете в любой момент вернуться назад, уточнить формулировку или переформулировать промежуточный результат. В такой работе меньше хаоса и больше осознанности. Даже если итоговый текст ещё не идеален, вы точно знаете, где и что можно улучшить.

Если вы начинаете с одной интонации, но в середине переходите на другой стиль, это сразу чувствуется. Хорошая цепочка сохраняет общий тон: деловой, спокойный, личный, образовательный — неважно какой, главное, чтобы он был один. То же самое касается логики: если сначала вы строите аргументацию, а потом вдруг переходите к описательной части без объяснений, текст теряет форму. Сильная цепочка удерживает структуру не за счёт шаблонов, а за счёт постоянного возвращения к цели.

Чем яснее формулировка задачи, тем лучше результат. «Раскрой пункт 2 подробнее» — это неплохой запрос, но «Сформулируй 2 абзаца, объясняющих, как скорость влияет на поведение покупателя. Примеры приветствуются, стиль — деловой, обращение на “вы”» — уже конкретная задача. Хорошая цепочка — это умение формулировать такие запросы, с которыми модель работает не в догадках, а по делу.

Наконец, сильная цепочка не становится бесконечной. Она не разбивает задачу до предела, а останавливается там, где уровень контроля и гибкости достаточно высок. Если вы чувствуете, что теряете смысл в деталях — скорее всего, пора объединять шаги, а не дробить их дальше. Здесь нет универсального правила, но есть ориентир: вы должны понимать, что делаете и зачем, на каждом этапе, без ощущения, что просто перебираете формулировки в надежде на лучший результат.

Нейросети умеют много — они могут писать, переформулировать, структурировать, предлагать идеи. Но они не делают этого «сами по себе» и не могут догадаться, что именно вы от них хотите, если вы не объяснили это чётко и последовательно. Именно поэтому один запрос, даже хорошо сформулированный, часто даёт только половину результата. Не потому, что модель слабая, а потому что она не управляет замыслом, она просто продолжает то, что вы ей дали.

Prompt chaining не делает модель умнее, не увеличивает окно контекста и не избавляет от ограничений, но он меняет сам процесс взаимодействия. Вместо надежды на удачную генерацию появляется возможность управлять ходом мысли: задавать структуру, удерживать цель, фокусировать внимание. ИИ перестаёт быть источником случайного текста и становится инструментом, с которым можно по-настоящему работать — не шаблонно, а в режиме осмысленного диалога.

Попробуйте Seometry.ru с бесплатной триал версией. Создавайте статьи быстро, чётко и по структуре — экономьте личное время и работайте точечно под интент.

А чтобы быть в курсе новых функций, интеграций и SEO-инсайтов — подписывайтесь на наш Telegram-канал.