Промпт-инжиниринг
Определение
Промпт-инжиниринг — это практика письменного описания задачи модели: что нужно сделать, какие правила соблюдать, в каком формате поступают данные и какая структура вывода требуется. В производственных системах промпты — это версионируемые артефакты, тестируемые на реальных кейсах, как и любой другой код.
Промпты корпоративного уровня кодируют реальные правила компании — пороги согласования, стиль формулировок, обработку исключений, — чтобы результат оставался согласованным на тысячах кейсов.
Измеримая разница достигается за счёт структурированного вывода и оценки: фиксированной схемы данных и тестирования изменений на наборе прошлых кейсов перед запуском.
На практике
- Промпты версионируются, проверяются и проходят регрессионное тестирование
- Структурированный вывод делает результаты машинно проверяемыми
- Правила компании должны быть в промпте или инструментах, а не в голове пользователя
Смежные термины
- Большая языковая модель (LLM)Большая языковая модель — это статистическая модель, обученная на огромных текстовых массивах, предсказывающая вероятное продолжение текста. Она умеет классифицировать, обобщать, переводить и составлять черновики и служит компонентом рассуждения внутри большинства ИИ-агентов — но сама по себе не содержит актуальных данных компании.
- Ограничители (guardrails)Ограничители — это технические границы вокруг ИИ-системы: разрешённые инструменты, диапазоны значений, лимиты затрат и объёма, запрещённые действия и обязательные согласования. Они превращают непредсказуемую модель в систему, которая безопасно и явно сообщает о сбоях.
- Дообучение моделиДообучение — это дальнейшее обучение существующей модели на примерах компании, чтобы она переняла стиль, формат или логику классификации. Оно меняет то, как модель отвечает, а не то, какие текущие факты она знает, и обычно является последним вариантом после промптинга и поиска по данным.