Как задавать запросы ChatGPT, чтобы получать идеальные ответы: 4 техники prompt-инжиниринга

Освоить ChatGPT можно только тогда, когда вы научитесь правильно писать промпты (запросы).

Как задавать запросы ChatGPT, чтобы получать идеальные ответы: 4 техники prompt-инжиниринга

Большинство пользователей ChatGPT не используют его эффективно. Мы не приводим примеры в запросах, не задаём роли и не даём модели достаточно информации. Обычно мы полагаемся на стандартные подсказки, которые лишь иногда работают. Если вы хотите получать более точные и полезные ответы, нужно освоить prompt-инжиниринг – науку составления эффективных запросов!
В telegram есть бот @ChatGPTPoRusskiBot, где можно воспользоваться бесплатным ChatGPT-4, ChatGPT-5.

В этом руководстве рассмотрим четыре основных приёма prompt-инжиниринга.

Ключевые приёмы prompt-инжиниринга:

• Few-shot запросы (с примерами)

• Запросы с назначением ролей

• Добавление индивидуальности к запросам и генерация знаний

• Цепочка рассуждений (Chain of Thought)

1. Few-shot запросы (запросы с примерами)

Few-shot запрос – это обычный запрос с включёнными примерами решений. Примеры помогают задать формат и стиль ответа, повышая шанс получить нужный результат.

Как правило, таких запрос состоит из трёх частей:

• Описание задачи. В чём заключается проблема или что нужно сделать.

• Примеры. Несколько примеров входных данных и ожидаемых ответов.

•Сам запрос (prompt). Обычно это начало нового примера, который модель должна дополнить своим ответом.⸻
Пример Few-shot запроса (перевод слов)

На картинке показан базовый пример few-shot prompting
На картинке показан базовый пример few-shot prompting

Переведи английские слова на испанский:
table – mesa
apple – manzana
house –

👉 Здесь мы сначала даём описание задачи (переведи английские слова на испанский), затем — примеры (table – mesa, apple – manzana),и наконец — сам запрос (prompt) (house – …). ChatGPT продолжит этот список и правильно подставит перевод: casa.

2. Role prompting (задание роли)

Если стандартного запроса недостаточно, задайте ChatGPT определённую роль. Например, если вы готовитесь к собеседованию, начните запрос со слов «Встань в роль интервьюера». Дальше опишите подробности задачи и должности. Тогда ChatGPT будет задавать вам вопросы, как настоящий интервьюер.

Пример Role Prompting (роль интервьюера)

Пример диалога с ChatGPT
Пример диалога с ChatGPT

Запрос пользователя: «Я хочу, чтобы ты выступил в роли интервьюера. Я буду кандидатом, а ты задай мне вопросы для собеседования на позицию Data Scientist. Отвечай только как интервьюер. Не пиши весь диалог сразу. Задавай вопросы по одному и жди моих ответов. Не объясняй. Мой первый ответ: “Здравствуйте”.»

ChatGPT: «Здравствуйте, спасибо за ваш интерес к вакансии Data Scientist. Расскажите, пожалуйста, о вашем образовании и релевантном опыте работы.»

Кандидат: «Я изучал Data Science в университете и проходил полугодовую стажировку в банке.»

ChatGPT: «Отлично. Можете описать проект, над которым вы работали во время стажировки? Какую роль вы выполняли и какие методы использовали для решения задачи?»

👉 В ответ ChatGPT начнёт вести себя как интервьюер и проведёт с вами полноценную симуляцию собеседования.
Точно так же вы можете сделать его:
• учителем испанского,
• кинокритиком,
• стендап-комиком,
• врачом (в формате справочной информации).
Нужно лишь начать запрос с «Act as a…» или «Представь, что ты…», а дальше добавить детали.

3. Добавление стиля и личности в запросы

Эти приёмы помогают создавать более живые тексты (посты, статьи, письма и т.д.).

Добавление индивидуальности означает задание стиля, тона, формальности и других характеристик автора.

Например, можно сказать:

«Напишите [тему] в стиле эксперта по [области] с опытом 10+ лет.»Это задаст специальный тон и терминологию текста.

Дополнительный приём – дескрипторы. Это просто прилагательные или слова, изменяющие настроение запроса.

Например, вы хотите написать 500-словный пост о том, заменит ли ИИ людей. Простой запрос даст заурядный пост. А если добавить слова «остроумно», «саркастично», «увлекательно», текст станет другим.

Например: Напишите остроумный 500-словный пост на тему «Почему ИИ не заменит людей». Напишите в стиле эксперта по искусственному интеллекту с опытом 10+ лет. Объясните через забавные примеры.

Здесь стиль «эксперт» и дескрипторы «остроумно, забавно» придают тексту нужный тон. (Кстати, такой текст сложнее распознать как сгенерированный ИИ по детектору.)

Кроме того, можно сначала получить «знания» и только потом писать текст. Сначала спросите ChatGPT: «Сгенерируйте 5 фактов о том, почему ИИ не заменит людей». После этого используйте эти факты в основном запросе для поста.

Например:

Сгенерируйте 5 фактов о том, почему ИИ не заменит людей.
Факт 1
Факт 2
Факт 3
Факт 4
Факт 5
Используя эти факты, напишите остроумный 500-словный пост на тему «Почему ИИ не заменит людей». Напишите в стиле эксперта по искусственному интеллекту с опытом 10+ лет и объясните это через забавные примеры.
Таким образом предварительно собранные факты помогут сделать итоговый текст информативнее и логичнее.

4. Цепочка рассуждений (Chain of Thought)

Цепочка рассуждений – это приём, когда модель поэтапно «размышляет вслух» перед тем, как ответить. Вместо сухого ответа ChatGPT показывает промежуточные шаги решения задачи. Как правило, это даёт более точные результаты, особенно в арифметических, логических и других задачах, требующих рассуждения.

Сравнение: стандартный промптинг vs. цепочка рассуждений

Пример запроса (стандартный и цепочка рассуждений)
Пример запроса (стандартный и цепочка рассуждений)

Стандартный промптинг

Вопрос: У Роджера 5 теннисных мячей. Он покупает ещё 2 банки мячей. В каждой банке по 3 мяча. Сколько всего мячей у него теперь?Ответ: Ответ — 11.

Вопрос: В столовой было 23 яблока. Если они использовали 20 для обеда и купили ещё 6, сколько яблок осталось?Ответ модели:

Ответ — 27 ❌ (ошибка).


Цепочка рассуждений (Chain of Thought Prompting)

Вопрос: У Роджера 5 теннисных мячей. Он покупает ещё 2 банки по 3 мяча. Это даёт 6 дополнительных мячей. 5 + 6 = 11.

Ответ — 11.

Вопрос: В столовой было 23 яблока. Из них 20 использовали для обеда, осталось 3. Потом купили ещё 6, стало 9.

Ответ модели: Ответ — 9 ✅ (правильно).

📌 Смысл примера: когда модель «объясняет свои шаги» (цепочка рассуждений), она чаще выдаёт правильный результат.

💡 Если вы хотите попробовать prompt-инжиниринг прямо сейчас, удобнее всего это делать через Telegram-боты.

Например, популярный @ChatGPTPoRusskiBot — это бесплатный помощник на русском языке. Он отлично понимает даже сложные запросы, поддерживает контекст диалога и позволяет использовать все описанные в статье техники. Для пользователей из России и СНГ это один из самых простых и доступных способов начать работу с ChatGPT без VPN и лишних настроек.

Ещё один вариант — Этот бот @SoraMidjourneySunoBot совмещает текстовые возможности ChatGPT и генерацию изображений, что делает его универсальным инструментом для блогеров, дизайнеров, предпринимателей и всех, кто работает с контентом. Здесь можно экспериментировать с промптами для текстов и одновременно получать уникальные картинки в стиле Midjourney и Suno. Такой бот @SoraMidjourneySunoBot «всё-в-одном» подход особенно ценят те, кто ищет быстрые и креативные решения.

Вывод: используя описанные приёмы (few-shot запросы, ролевые запросы, стили и дескрипторы, цепочку рассуждений), вы сможете составлять более эффективные запросы к ChatGPT. Это позволит получать более точные, релевантные и интересные ответы. Экспериментируйте с разными примерами и стилями, и вы быстро заметите результат.

9
5 комментариев