Вы читаете книгу «Промпт инжиниринг» онлайн

© Оформление. ООО «Издательство Эксмо», 2026

Предисловие

Промпт-инжиниринг: искусство эффективного общения с ИИ

Когда мы говорим о работе больших языковых моделей (Large Language Models, LLM), текстовый запрос – это входные данные, которые модель использует для генерации конкретного ответа. Запрос в базовом виде представляет собой текст, хотя современные модели также поддерживают мультимодальные входные данные.

Кто может создавать промпты

Писать промпты может каждый – не нужно быть специалистом по данным или инженером по машинному обучению. Однако создание по-настоящему эффективного промпта требует понимания множества факторов и постоянной практики.

Что влияет на качество промпта

Эффективность вашего проекта зависит от нескольких ключевых элементов:

• Выбор модели и её обучающие данные;

• Конфигурация модели (температура, параметры топ-к);

• Формулировка: выбор слов, стиль и тон;

• Структура и контекст запроса.

Промпт-инжиниринг (Prompt Engineering) – это итеративный процесс совершенствования запросов. Неточные или расплывчатые промпты приводят к двусмысленным ответам и мешают модели генерировать полезный контент.

Практическое применение

Когда вы общаетесь с чат-ботом вроде ChatGPT или Claude, вы фактически создаёте запросы. Данное руководство охватывает как работу через API и специализированные платформы (например, Vertex AI), так и практическое применение в популярных чат-ботах, поскольку такой подход даёт полный контроль над настройками модели.

Ключевая идея: грамотный промпт-инжиниринг превращает расплывчатые запросы в точные инструкции, которые ИИ может выполнить максимально эффективно

О чём это руководство

В этом материале мы подробно разберём техники промпт-инжиниринга. Вы изучите различные подходы к созданию запросов, получите практические советы для становления экспертом и узнаете о типичных сложностях, с которыми сталкиваются при работе с ИИ-моделями.

Что вы получите

• Понимание принципов эффективного промптинга;

• Конкретные техники и шаблоны;

• Лучшие практики от опытных специалистов;

• Способы решения распространённых проблем.

Результат: после изучения материала вы сможете создавать запросы, которые дают точные, релевантные и полезные ответы от ИИ-моделей в любых задачах.

Глава 1. Программное обеспечение: механизмы и настройки языковых моделей