Прикладная методика создания промптов - Practical Prompt Engineering Framework (PPEF)

Основной список методов с кратким описанием

Этот раздел призван познакомить вас с основами написания промптов для языковых моделей нейросетей, таких как Qwen, DeepSeek, GigaChat и другие.

Независимо от того на каком уровне знаний Вы находитесь, это руководство будет Вам полезно и как источник новых знаний, и как упорядоченная структура, в которой легко ориентироваться.

Промпт (от англ. "prompt") — это текстовая команда или запрос, который вы передаете в модель нейросети, чтобы в результате обработки, получить нужный результат. Промпт может быть вопросом, инструкцией или описанием задачи, командой или даже небольшим рассказом, который помогает модели понять, что от нее требуется.

Модели, такие как GPT, работают на основе анализа текста. Они предсказывают, какое слово или фраза должны следовать за вашим промптом, основываясь на огромном объеме данных, который они изучили и преобразовали в свой внутренний формат.

Самые простые методы похожи на естественное общение, в котором Вы общаетесь с нейросетью, задавая ей вопросы или давая какое-либо задание. Эти методы столь же разнообразны, как и приемы общения между людьми, и перечислить их в полной классификации не представляется возможным. Поэтому мы отобрали самые основные и распространенные.

Вы не должны себя ограничивать только ими или выполнять их так, как они описаны и никак иначе, нет, Вы совершенно свободны в Ваших действиях. Вы можете «общаться» с нейросетью на любые темы и вопросы, свободно использовать любые методы и их комбинации, с этого сайта или любых других, придумывать свои методы и делиться ими. Все в Ваших руках и только в них. Это руководство всего лишь пример и далеко не самый полный, хоть мы и старались охватить максимум.

Методика, называемая Zero-Shot Prompting это и есть самый простой способ получить от нейросети ответ. Мы описали таких способов чуть более десятка:

• Простое получение данных
• Создание текстовых материалов (копирайтинг)
• Вычисления
• Суммирование чисел
• Расчеты
• Советы
• Творчество
• Краткое содержание
• Замена текста
• Написание текста по шаблону
• Оценка текста
• Структурирование информации

Даже люди ошибаются и не понимают друг друга, поэтому мы в разговоре постоянно переспрашиваем, уточняем, обсуждаем. Чтобы помочь нейросети меньше ошибаться и более правильно понимать нас, людей, существуют самые различные методы. Причем, если Вы будете применять эти методы не только в общении с нейросетями, но и с людьми, то и люди будут понимать Вас более точно.

Самые простые это уточняющие методы:

• Few-Shot (несколько примеров)
• Directional Stimulus (скрытая подсказка)
• System 2 Attention (осознанное внимание)

Чуть посложнее это методы структурированного мышления:

• Chain-of-Thought (цепочка мыслей)
• Self-Ask (уточняющие вопросы)
• Tree of Thoughts (дерево мыслей)
• Least-to-Most (последовательность)
• Step-Back (возвращение назад)
• Decomposition (декомпозиция)

Существуют методы проверки и улучшения точности ответа:

• Self-Consistency (самосогласованность)
• Chain-of-Verification (цепочка проверки)
• Reflexion (размышление)

Отдельной группой стоят контекстные и ролевые методы, изучив которые Вы поймете почему они так важны:

• Role Prompting (ролевой)
• Expert Prompting (экспертный)
• Multi-Persona Prompting (многоролевой)

Еще одной группой стоят хитрые методы оптимизации промптов, которые мы называем ленивками, потому что нейросеть вместо нас исправляет наши каракули-промпты, доводя их до первоклассного уровня.

• Meta-Prompting (саморегулируемый)
• Generated Knowledge (опорные знания)

Наконец, группа специальных методов, которые позволяют произвести тонкую настройку ответа нейросети.

• Analogical Prompting (аналогии)
• Semantic Priming (словесная подготовка)
• Emotion Prompting (эмоции)
• Begging Prompting (просящие)
• Constrained Prompting (ограничения)
• Structured Output (формат)
• Style Transfer (стиль)
• Tone Control (тон)
• Temperature (температура)
• Loop (цикл)
• Perspective-Taking (точка зрения)
• Audience-Tailored (целевая аудитория)
• Goal-Oriented (преследуемая цель)
• Strict Data-Only (антигалюциноген)

Использовать голые методы, конечно, можно и во многих случая оправданно, но зачастую комбинирование методов приносит лучший результат, поэтому такие комбинации существуют и для упрощения передачи знаний их описывают и дают собственные названия. Итак, группа комбинированных методик и фреймворки:

• Самый главный промпт
• GRIDFORT
• Зачем нужны системы/фреймворки

От автора:

Сразу хочу пояснить такой момент: указанная тут классификация не является международно принятой. Это мое авторское осмысление предмета. Большинство методик имеют оригинальные международные наименования, но некоторые из них в международной классификации не выделяются как отдельный метод и официальных наименований не имеют. Поэтому если будете искать похожую информацию самостоятельно, то можете и не найти. Я предлагаю Вам свое авторское видение, максимально приближенное к сложившейся международной практике.

Логика группировки:

• Как задаётся вопрос – базовые методы.
• Как организуется мышление – структурированные методы.
• Как обеспечивается точность – проверочные методы.
• Как адаптируется ответ – контекстные методы.
• Как улучшается запрос – оптимизационные методы.
• Тонкая настройка – специальные методы.
• Комбинирование – системы методов.