Если в ответ на свои запросы вы получаете посредственные и поверхностные тексты, возможно, дело не в способностях чат-бота, а в содержании ваших промптов. Релевантность, глубину, экспертность и детальность ответов действительно можно повысить. Приведенные ниже способы уже доказали свою эффективность при работе с ChatGPT, они также подойдут для похожих LLM – Claude, Gemini и т. д.
Назначайте чат-боту определенные роли
Если стандартное поведение ИИ-ассистента не дает желаемого результата или нужен специфический контекст общения – поручите чат-боту играть конкретную роль. Начните промпт со слов «Действуй как...», «Отвечай, как» или «Представь, что ты...» Этот подход позволяет создать более реалистичный и целенаправленный диалог, помогает получить специфические знания или опыт. Чем больше деталей о роли и ожидаемом поведении предоставлено, тем точнее будет ответ ассистента. Эта техника особенно полезна для практики навыков, подготовки к определенным ситуациям или получения специализированной информации в контексте конкретной роли. Например:
- Симуляция собеседования при приеме на работу.
- Языковая практика с ИИ в роли репетитора.
- Анализ фильма с ИИ в роли кинокритика.
Можно назначать самые разные роли – от профессиональных (врач, программист, юрист) до творческих (комик, писатель).
Добавляйте персональные детали и характеристики
Для получения более естественных и персонализированных текстов в промптах нужно:
- Задавать формат (письмо, пост для блога, статья).
- Указывать необходимый стиль (например – интригующий, деловой, вдохновляющий, остроумный, саркастичный и т.п.)
- Использовать нужные прилагательные для конкретных элементов текста («забавные факты», «курьезные истории», «вдохновляющее вступление», «мотивирующее заключение» и т.п.)
- Определять уровень экспертизы («Напиши [формат] на [тему] в стиле эксперта в [области] с 10+ годами опыта»).
Применяйте двухэтапный подход для текстов со списками и подборками
Если в тексте используются какие-то списки, для улучшения качества нужно сначала сгенерировать нужные пункты, а в последующем промпте поручить чат-боту написать текст в необходимом стиле/тоне с использованием этого списка. Например:
- Промпт 1: «Напиши 5 рациональных доводов в пользу того, что ИИ не заменит людей в [области]».
- Промпт 2: [Довод 1, 2…5] Используя перечисленные доводы, напиши аналитический пост в стиле журнала Форбс, который остроумно объясняет, почему ИИ не заменит людей в [области]».
Эта техника позволяет добиться более «человечного» и экспертного звучания текста.
Создавайте кастомные инструкции
Чтобы не повторять контекст и детали в промптах на одну и ту же тему, можно создать постоянные кастомные инструкции, которые будут применяться ко всем промптам автоматически. Такие инструкции экономят время и повышают релевантность/экспертность ответов. Пример инструкции, которая будет применяться к коду для визуализации данных:
При написании кода для визуализации результатов помни:
Используй Seaborn вместо Matplotlib.
Всегда используй темную тему/фон [например, sns.set(style="darkgrid")
plt.style.use("dark_background")]
Для столбчатых диаграмм всегда упорядочивай данные от высокого столбца к низкому.
При выборе цветовых палитр помни:
"Blues_r" - используй для последовательного анализа и сравнения (не используй "Blues_d").
"Bright" - используй только для качественного анализа.
Как вы думаете, какие еще способы могли бы помочь улучшить взаимодействие с ИИ-ассистентами? Есть ли у вас свои секреты эффективного промптинга?
Комментарии