Главные ошибки в работе с промптами и как их избежать

Знаете, что самое главное в любом ИИ-решении?

Промпты.

Разработчики, особенно те, кто собирает решения на nocode/lowcode-платформах, часто не уделяют должного внимания промптам. Обычно их создают поверхностно или даже доверяют их разработку самому ИИ, но о тонкой настройке речи, как правило, не идёт. Между тем, чтобы ИИ-решение работало стабильно, промпт и базу знаний, к которой он обращается, нужно очень детально структурировать и правильно организовывать. Но настоящая проблема кроется в другом.

Плохо подготовленные промпты — это лишь часть вопроса. Компания Mitrix, специализирующаяся на разработке программного обеспечения и использующая в том числе ИИ, в своей статье делится наблюдениями о том, как часто и в каких случаях модели ошибаются даже в, казалось бы, стабильно работающих ИИ-решениях.

Основная мысль статьи Mitrix: Современные ИИ-модели, особенно большие языковые модели (LLM), невероятно мощные, но они работают иначе, чем обычные программы. Если вы спросите стандартное приложение одно и то же дважды, оно всегда даст одинаковый ответ. А вот ИИ может ответить по-разному. Даже одно изменённое слово в вашем вопросе (промпте) может привести к совершенно другому результату — от гениального до полной бессмыслицы.

Это происходит потому, что ИИ не просто «следует инструкциям», а «угадывает», что должно быть дальше, опираясь на огромный массив данных, на которых он был обучен.

Снизить риск непредсказуемости можно через тренировку ИИ. В частности, этому посвящён мой ролик о формуле промпта https://youtu.be/AGmNIsdOeW8?si=ghJNYQ3K5pDciTgE

Но даже идеально подготовленный промпт не гарантирует стабильной работы. Всё может измениться, стоит провайдеру обновить модель или при переходе на новый ИИ. По сути, ваш промпт — это живой документ, который нужно постоянно обновлять, улучшать и тестировать.

Наиболее распространённые ошибки при подготовке промптов:

• «Переобучение» запросов: слишком специфичный и детализированный запрос становится хрупким и перестаёт работать при малейших изменениях.
• «Хрупкая логика»: запросы, которые слишком зависят от точных формулировок и легко ломаются при обновлении модели.
• «Отсутствие инструкций»: предположение, что ИИ «сам поймёт», чего вы хотите, без чётких указаний.
• «Раздувание запроса»: избыточный контекст и правила, которые только запутывают модель.

Как разрешить эту проблему? Относитесь к промпт-инженерии как к разработке программ — тестировать, хранить версии, следить за работой и улучшать. Главная рутина промпт-инженера - в постоянных экспериментах.

И напоследок, несколько слов о будущем промпт-инженерии. Некоторые считают, что она исчезнет, когда ИИ станет «умнее». Но это маловероятно. Причина проста: человеческие мысли и намерения всегда немного размыты и неточны, а ИИ очень буквальный. Поэтому всегда будет нужен тот, кто сможет соединять эти два мира.

Ссылка на оригинал статьи: https://mitrix.io/blog/prompt-engineering-or-why-consistent-ai-results-require-tweaking/