6 приёмов, после которых ChatGPT (или другая текстовая нейросеть) перестаёт фантазировать и начинает работать
В статье очень коротко о самых полезных техниках и рабочие примеры, которые можно брать сразу.
Ссылку на подробный гайд оставила в моем Телеграм-канале. Гайд базовый и довольно легко воспринимается даже новичками.
1. Примеры (few-shot) - дают модели ориентир
Когда вы даёте только инструкцию, модель часто импровизирует. Добавьте 1–2 примера желаемого результата - и стиль, структура и длина ответа станут предсказуемыми. Это называется few-shot prompting.
Практика:
- Вставьте 1–2 готовых абзаца с нужным тоном и форматом перед основной задачей.
- Шаблон:
"Пример 1: [короткий пример того, как должен выглядеть ответ] Пример 2: [ещё один пример] Задача: Сделай похожий текст для темы:«…»"
2. Chain-of-Thought - заставьте модель «думать вслух»
Если задача требует логики или последовательных шагов, попросите модель разложить решение по шагам (CoT). Это снижает ошибки в рассуждениях и улучшает последовательность вывода. Простая директива - «давай подумаем шаг за шагом».
Практика:
- Используйте для разборов, стратегии, планов и объяснений.
- Пример-фрагмент:
Попросите: "Разбей задачу на шаги и опиши, что нужно проверять на каждом шаге. Давай думать шаг за шагом."
3. Prompt chaining - разбивайте большие задачи на этапы
Вместо одного гигантского промпта - делайте цепочку: сначала задаёте контекст, затем просите сформировать набросок, потом - уточняете стиль, и в конце - редактируете. Это повышает стабильность и контроль.
Практика-схема:
- Контекст: «вот референсы/короткое ТЗ».
- Черновик: «сделай структуру из 5 пунктов».
- Доработка: «уточни тон, убери воду, дай CTA».
- Финал: «сделай 3 варианта заголовка».
4. RAG (Retrieval Augmented Generation) - давайте факты из своих материалов
Если нужно, чтобы модель опиралась на ваши референсы - подгружайте выдержки из статей, документы, таблицы. RAG соединяет поиск и генерацию - так модель ссылается на конкретику, а не «фантазирует». Это ключ для контента с фактами.
Практика:
- Вставьте в промпт выдержку из своей статьи: «На основе этого абзаца и референса сделай краткое резюме…»
- Для сложных задач - делайте simple retrieval: сначала дайте модели список источников/выдержек, затем поручайте генерацию.
5. Self-consistency и несколько проходов - уберите случайные ошибки
Запустите модель несколько раз с небольшой вариацией и выберите лучший ответ или скомбинируйте лучшие фрагменты. Это часто даёт надежнее результат, чем один «идеальный» запрос.
Практика:
- Генерируйте 3 варианта, попросите объединить сильные части в один итоговый текст.
6. Практические правила «на каждый день»
- Пишите коротко, но точечно: укажите формат, длину, тон, аудиторию.
- Один промпт - одна цель. Если нужно несколько результатов, разбейте задачу на шаги.
- Держите библиотеку промптов: 5–7 рабочих шаблонов для задач (контент, письма, лендинги, анализ).
Ссылка на полную версию гайда, а так же другие практические материалы для контента, блога, маркетинга - в моем Телеграм-канале.