Просунуті стратегії промптингу для отримання найкращих результатів від моделей ШІ.
За межами базового написання промптів лежить багатий ландшафт технік, що можуть драматично покращити якість виходу ШІ. Ці стратегії — від ланцюга думок до дерева думок — використовують спосіб обробки та генерації тексту LLM для розкриття можливостей, недоступних простим промптам.
Опанування технік промптингу — це, мабуть, найвпливовіша навичка в ШІ сьогодні. Одна й та ж модель може видавати посередні або виняткові результати залежно виключно від того, як ви її промптите. Ці техніки працюють, бо формують процес міркування моделі, а не лише формат виходу.
Zero-Shot промптинг
Запит до моделі виконати задачу без прикладів. Добре працює для простих, чітко визначених задач, де модель вже має сильні здібності з навчання.
Few-Shot промптинг
Надання 2-5 прикладів вхід/вихід перед вашим запитом. Показує моделі точно який формат, стиль та якість ви очікуєте — драматично покращує стабільність.
Ланцюг думок (CoT)
Додавання "думай крок за кроком" або показ прикладів міркувань змушує модель розбивати проблеми на кроки. Драматично покращує точність у математиці, логіці та багатокрокових міркуваннях.
Дерево думок
Паралельне дослідження кількох шляхів міркування, оцінка кожного та вибір найкращого. Як CoT, але з розгалуженням — модель розглядає кілька підходів перед фінальною відповіддю.
Патерн ReAct
Reasoning + Acting — модель чергує між обмірковуванням та діями (виклики інструментів). Основа більшості ШІ-агентів: спостереження → думка → дія → результат → нова думка.
Рольовий промптинг
"Ви експерт у..." активує доменно-специфічні знання та стиль комунікації. Комбінування ролей з обмеженнями створює потужну інженерію персон для стабільних результатів.
Конституційний промптинг
Визначення принципів та правил, яким модель повинна слідувати, а потім самооцінка відповідності. Використовується Anthropic для безпеки Claude — модель критикує та переглядає власні виходи.
Ланцюжок промптів
Розбиття складної задачі на послідовність простіших промптів, де кожен вихід стає входом для наступного. Дозволяє складні воркфлоу, неможливі для одного промпту.
Мета-промптинг
Використання ШІ для генерації та оптимізації промптів. Попросіть модель написати кращу версію вашого промпту, а потім використайте цей покращений промпт.
Примусовий структурований вихід
Використання JSON-схем, XML-тегів або markdown-шаблонів для обмеження формату виходу. Усуває проблеми парсингу. Більшість API тепер підтримують нативний структурований вихід.
Ланцюг думокТехніка промптингу, що викликає покрокове міркування, драматично покращуючи точність складних задач.
ReActПатерн Міркування + Дія, де моделі чергують між обмірковуванням та діями з інструментами.
Few-ShotНадання прикладів у промпті для демонстрації бажаного формату та якості виходу.
Ланцюжок промптівРозбиття складних задач на послідовності простіших промптів, кожен з яких будує на попередньому виході.