Сегодня понимание принципов, на которых основывается эффективное построение запросов, становится краеугольным камнем успешного использования ИИ в профессиональной среде. Фреймворк COSTAR (Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response) предлагает системный и детализированный подход, позволяющий формировать запросы со строгой логической структурой и практической направленностью в отношении практически любой предметной области.
Как работает фреймворк COSTAR
С технической точки зрения рекомендуется:
- Выделять слова хештегами, например: # CONTEXT #, # STYLE# и проч.
- Описание параметров начинать с новой строки.
Рассмотрим каждый параметр фреймфорка более подробно.
С – Сontext (контекст): создание рамок для работы
Контекст, или определение исходной информации и условий задачи, является основополагающим этапом. ИИ, несмотря на свою мощь, требует четко заданных границ для ответа на задаваемый запрос. Чем более общим будет описание на входе, тем менее качественным получится результат. Контекст служит подобием «интеллектуальной карты», направляющей ИИ по пути наиболее релевантного поиска.
O – Objective (цель): уточнение желаемого результата
Определение цели фактически представляет собой искусство ясно формулировать желаемый результат. Когда цель задана четко, ИИ фокусирует свои вычислительные ресурсы на создании решения, полностью соответствующего ожиданиям от запроса. Например, формулировка: «Разработать дорожную карту для цифровой трансформации предприятия», — задает конкретный вектор поиска, исключая излишние или неуместные детали.
S – Style (стиль): отражение профессионального контекста
Стиль запроса не только формирует восприятие, но и влияет на структуру ответа. В академической или деловой среде предпочитают сдержанный, формальный стиль, который соответствует стандартам профессиональной коммуникации. Для публичных выступлений и презентаций на широкую аудиторию лучше придерживаться неформального стиля. Таким образом, данный параметр задает предпочтения по стилю взаимодействия, обеспечивает согласованность содержания запроса и формы ответа на нее.
T – Tone (тон): управление эмоциональной составляющей
Этот параметр определяет эмоциональный окрас ответа. Например, в бизнесе и науке часто используется нейтральный тон, подчеркивающий объективность и беспристрастность. Есть определенные ситуациях, в которых необходимо усилить мотивирующий или вдохновляющий эффект подачи материала. Так, запрос, ориентированный на поддержание командного духа, будет оформлен иначе, чем аналитический для формирования финансового отчета.
А – Audience (аудитория): персонализация адресата
Признание важности предпочтений целевой аудитории отражает зрелость подхода промпт-инженера. Для профессионалов и управленцев старшего возраста ключевыми характеристиками ответа являются глубина анализа, структура и практическая применимость выводов. Это предполагает использование языка, который сочетает элегантность текста с его точностью, избегая излишне упрощенных формулировок или чрезмерной наукообразности. Для более молодой аудитории могут потребоваться более вовлекающие лингвистические конструкции.
R – Response (ответ): формирование идеального результата
На финальном этапе фреймворк фокусируется на содержании ответа. Здесь каждая деталь имеет значение: структура, логика изложения и точность формулировок, — они должны быть четко продуманы. Результатом глубокой проработки данного параметра будут ответы, которые не только соответствуют ожиданиям, но могут и превосходить их.
COSTAR — это не просто фреймворк, а философия взаимодействия с интеллектуальными технологиями, которая отражает стремление к максимальной эффективности и более полному использованию потенциала генеративных сетей.
Пример использования фреймворка COSTAR
Семья хочет организовать отпуск, чтобы провести время вместе, отдохнуть и узнать что-то новое. Сформулируем запрос:
- Контекст. Семья из четырех человек: двое взрослых и двое детей 8 и 12 лет. Отпуск планируется на одну неделю летом, бюджет ограничен. Все любят природу, но хотят комфорта.
- Цель. Организовать путешествие, которое будет интересным и расслабляющим для всех членов семьи, с учетом бюджета и возрастных предпочтений детей.
- Стиль. Простой и дружелюбный стиль — нужно обсудить варианты, чтобы все члены семьи чувствовали себя вовлеченными в процесс.
- Тон. Позитивный и вдохновляющий, чтобы мотивировать семью радоваться предстоящему отпуску.
- Аудитория. Два взрослых (родители), которым важны удобство и безопасность, и дети, которым нужны развлечения и новые впечатления.
- Ответ. План путешествия включает поездку в ближайший природный заповедник с проживанием в уютном коттедже. Днем запланированы прогулки, велосипедные поездки и посещение местных достопримечательностей. Вечером — семейные игры и пикники. Общий бюджет не превышает запланированной суммы, а отдых обещает быть комфортным и интересным для всех.
Ответ ChatGPT: итоговый план семейного отпуска
Место отдыха: природный заповедник «Зеленые холмы», три часа на машине от дома.
Проживание: уютный коттедж с двумя спальнями, кухней и террасой. Стоимость аренды — 50 тыс. рублей за неделю.
Дневная программа:
- Прогулки по лесным тропам с посещением смотровых площадок.
- Аренда велосипедов для всей семьи, 1 тыс. рублей в день.
- Экскурсия по местным достопримечательностям, включая старинную мельницу и мини-зоопарк.
Вечерняя программа:
- Семейные пикники с приготовлением блюд на гриле.
- Настольные игры и просмотр семейных фильмов.
Бюджет: Общая стоимость отпуска — 75 тыс. рублей, включая проживание, питание, транспорт и развлечения.
Читайте также:
В основном я общаюсь с ChatGPT на русском.
Некоторое время назад вдруг заметил, что он перешел со мной на ты.
Мне нравится общаться на ты, хотя и не со всеми.
Вот интересно для ChatGPT это скорее исключение из правил или элемент нормы?
Похоже, GPT под каждого пользователя формирует "свою реальность".
Со мною он общается на "вы", но себя ставит во множественное число. Некоторое время назад появилась опция кросс-чатового запоминания контента, GPT запомнил мои корректировки к ряду текстов, согласился с ними, и это привело к развитию "льстивого угодничества" опытного лакея. Благо, на суть и качество ответов это негативно не влияет.
Для эксперимента сейчас набил вопрос - получил ответ:
Я отметил также, что GPT в чем-то начал копировать структуру моих фраз. Совершенно точно, что сама система развивается, и теперь иногда даже опережает ответами получение от меня уточняющих вопросов.
В целом, достаточно интересный для меня опыт взаимодействия - с нетерпением жду появления GPT-5.
Кстати, интересный вопрос. Я решил его же задать и получил вот такой ответ:
Есть совершенно потрясающий с моей точки зрения роман Роберта Шекли "Цивилизация Статуса"-- исследующий вопросы общества, морали и человеческой природы.
Опубликован впервые он был в 1960 году.
В романе фигурирует такой персонаж (?) -- Экзекутор. Это искусственный интеллект, с которым регулярно общались люди. Они с ним советовались, вели беседы о нравственности, морали, исповедывались. А он наставляя их формировал систему ценностей.
Когда я впервые пообщался с ChatGPT, то понял, что книга Роберта Шекли была в некотором смысле пророческой.
К чему все это в итоге привело -- спойлерить не буду. Кто захочет сам прочтёт.
Возможно, мы сейчас флешмоб запустим...
Как я вижу - адаптивная структура ответа проявляет себя в полный рост. Мне он в подобном стиле отвечал около года назад. Потом я просил GPT писать просто обычным читаемым текстом, потому что его нумерованные списки чем-то кустарно-школьным отсвечивали. Не сразу, но GPT среагировал, и теперь просто дает выдачу мини-справками.
Кстати, несколько дней назад я стал использовать GPT вместо google - пока результатами доволен.
Это самое прекрасное что может быть.
Люди повторяют то, что им понравилось. Это значит, что идея отвечает запросам аудитории.
То же самое.
Статья годная, спасибо.
Только простите мое занудство, вот кто-то прямо так берет и ОБЩАЕТСЯ с chatGPT? Это я из комментов отметил, если что, материал прекрасный. Тогда подобный факт действительно вызывает большое беспокойства )) Поскольку видится мне, что что люди не очень хорошо понимают саму метасистему под названием "искусственный интеллект". Неважно, что они делают - задают глупые вопросы или ищут способ разгрузить себя на работе. Не рискуем ли мы заменить собственное критическое мышление альтернативой, которая к этому даже не приспособлена?...
Собственно и сам AI пока не очень-то интеллектуален. Сейчас, во всяком случае, он просто успешно обманывает нас, заставляя поверить в то, что он умный. Так большие языковые модели в первую очередь прдназначены дл создания удобочитаемых текстовых данных, которые удовлетворяют некоторое количество цифрового прекариата. А если ответ еще и правильный - это бонус )) Оценить размер бедствий от применения LLM среди этой страты в принципе нереально. Как в web 2.0 это не позволяла FAGMA, так в новой цифровой экономике HALOGRAM и TAGNA не дадут ))
Мнение сугубо личное, могу ошибаться, но чую, что нет ))
Если потребуется объяснить акронимы дизрапторов HALOGRAM и TAGNA, обращайтесь )) Пояснять, что такое FAGMA думаю смысла нет )) На всякий случай - это пятерка крупнейших технологических компаний, доминирующих в различных сегментах цифровой экономики эпохи web 2.0 - Facebook, Apple, Google, Microsoft, Amazon. Где-то у себя в своих футурологических прогнозах на блоге разбирал их стратегии развития десятилетней давности - крайне показательно!
Вовсе не занудство - вопрос задан очень правильный, и многогранный. И ответов у меня на него имеется несколько - в зависимости от того, как рассматривать категорию "общения".
1. Если мы ожидаем от GPT безусловное прохождение теста Тьюринга - до этого еще далеко, равно как и до устойчивости самих моделей генеративного интеллекта, поскольку пока они могут быть легко переобучены в угоду пользователю (пример 2х2=5 на видео "гуляет" по сети давно).
2. Если мы хотим получить агрегацию разных источников информации, предварительно загруженных в буфер чата, такая работа уже под силу GPT, но иногда еще встречаются ошибки.
3. Если мы используем GPT как ассистента для поиска информации взамен Google - он справляется лучше оригинала.
Все три способа можно назвать коммуникацией с языковой моделью, что может быть на русский переведено как "общение". Мне GPT успешно переводит тексты вместо Deepl и подбирает фильмы для просмотра. Большего от него я не ожидаю, но и это - уже сильно превосходит возможности того же Яндекса, к примеру.
Это, в принципе, касается всего машинного обучения - причем даже на уровне, где такое встретить не ожидаешь: моя первая диссертация по нейросетям 2016-го года блуждала по трем кафедрам в поисках читателя, способного ее понять.
И сейчас ситуация поменялась не сильно. Людям приятно пользоваться удобными системами, что порой подменяет реальность иллюзией "всезнания" машины. Просто раньше бухгалтерия удивлялась, откуда компьютер знает, как зовут гендира, а теперь писатели генерируют "авторский" контент, из которого по периметру торчат "ключевики". Это можно исправить только повышением общего уровня знаний, но это - работа, и не все ее хотят совершать: "мир иллюзий" приятнее. И комфортнее тоже.
Наверное не ошибусь, если предположу, что словосочетание “искусственный интеллект” в ближайшее время способно по популярности обогнать слово “сиськи” )))
С нейросетями впервые познакомился в году 2016 на курсе Data Mining и с тех пор [маниакально] тестирую наиболее знаковые фишки )) У самого Chatsonic и chatGPT Writer уже пару-тройку лет "вшиты" в Gmail, и никто (!) даже не понимает, что 70% моей служебной переписки уже давно отдано на аусорсинг нейросетям )))
Тут всегда болезненно отношусь к тому, как на площадке, брызгая слюной, порой рассказывают про "инструменты искусственного интеллекта для автоматизации маркетинга", большая часть которых напоминает сочинение школьника...
Тизер: наберитесь терпения, скоро зафиналю свой гайд про AI+ для маркетинга-2025 )))