С развитием искусственного интеллекта (ИИ) многие компании осознали потенциал применения генеративных моделей, таких как ChatGPT, для решения задач в маркетинге, продажах, разработке продуктов и IT. Одним из ключевых методов эффективного использования ИИ является prompt-инжиниринг – процесс создания четких и структурированных инструкций для моделей ИИ, чтобы достичь нужных результатов.
Что такое промпт-инжиниринг
Это искусство задавать правильные вопросы нейросетям. Представьте себе общение с гениальным, но крайне капризным джинном. Он может исполнить любое ваше желание, если сформулировать его предельно точно и понятно. «Напиши стихотворение» – это не промпт. А вот «напиши сонет в стиле Шекспира о коте, который мечтает о мировой доминации, используя следующие ключевые слова: луна, рыба, заговор, лазеры» – уже гораздо ближе.
Одно неверное слово – и вместо дворца получите сарай, вместо миллиона – миллион муравьев. Вот промпт-инженер и есть тот самый заклинатель, который знает, как уговорить нейросеть выдать именно то, что нужно.
Промпт-инжиниринг помогает бизнесу решать следующие задачи:
- Эффективно использовать нейросети, такие как ChatGPT, Claude, LLama и другие.
- Получать более стабильное качество результатов работы нейросети.
- Снижать затраты на генерацию результатов.
- Быстрее оптимизировать процессы, а соответственно и повышать рентабельность инвестиций.
- Повышать точность автоматических ответов и рекомендаций ИИ.
- Снижать расходы за счет автоматизации рутинных операций.
- Улучшать качество обслуживания клиентов через персонализированное взаимодействие.
Данный подход становится все более популярным, о чем свидетельствует значительный рост запросов на тему «промпт-инженер» в поисковых системах. Например, по данным Яндекс, с января 2022 по октябрь 2024 года количество запросов выросло с нуля до практически 2000 (см. график ниже). Это подчеркивает растущий интерес к данной области и потенциал ее применения.
Какие инструменты использует prompt-инженер
Специальные инструменты обеспечивают высокий уровень точности, тестирование, оптимизацию и аналитику взаимодействий с ИИ. Инструменты нужны для точного понимания, в какой момент и как изменили промпт, какой ответ получили от нейросети.
Также инструменты позволяют автоматизировать создание и улучшение промптов, отслеживать случаи, когда промпт перестает работать так, как работал до этого, а такое происходит достаточно часто – нейросети регулярно обновляются и изменяется их реакция на запросы.
Популярные инструменты промпт-инженера
- PromptLayer. Признан многими как лучший универсальный инструмент для работы с промптами. Его сильная сторона – управление версиями и поддержка командной работы. Платформа позволяет легко создавать версии промптов, тестировать их и запускать в работу, а также удобно отслеживать API-запросы и вести статистику. Подходит для компаний, которым требуется текстовая генерация, но пока не идеально для визуальных запросов.
- Helicone. Незаменим для тех, кто ценит контроль версий. Возможность отслеживать изменения в промптах и сравнивать их позволяет постоянно улучшать качество взаимодействия с ИИ.
- PromptPerfect. Автоматизирует процесс оптимизации, предлагая идеальные параметры для формирования запроса. Этот инструмент хорош для тех, кто хочет достичь максимального результата с минимальными усилиями. Подойдет для команд, работающих в условиях высокой интенсивности запросов.
- OpenAI Playground. С интуитивно понятным интерфейсом и удобной функцией мгновенного тестирования запросов, является идеальной платформой для интерактивного промпт-инжиниринга. Позволяет быстро тестировать запросы на разных моделях и сравнивать результаты.
- LangChain. Выбор для тех, кто нуждается в многоступенчатом взаимодействии с ИИ. Сервис позволяет создавать цепочки промптов, которые помогут в решении сложных задач, требующих многократного и последовательного взаимодействия с системой.
- Promptmetheus. Позволяет создавать сложные сценарии для взаимодействия с ИИ в автоматизированных процессах. PromptingGuide – обучающий ресурс для совершенствования навыков промпт-инженера, где много полезной и бесплатной информации.
- GitHub. Отдельно хочется упомянуть популярный у разработчиков инструмент для хранения и совместной работы с кодом, также содержит множество наработок по промпт-инжинирингу. Поиск репозиториев по ключевым словам «prompt engineering» и «AI prompts» откроет доступ к множеству проектов и примеров кода, которые можно использовать в работе.
Для выбора подходящего инструмента стоит учитывать такие критерии, как возможности интеграции с корпоративными системами, поддержка русского языка, ценовая политика и модель лицензирования.
Особенности промпт-инжиниринга на российском рынке
В России внедрение промпт-инжиниринга может сталкиваться с определенными сложностями. Например, пока отсутствуют специализированные платформы для локальных нейросетей. Использование иностранных платформ может требовать отдельных технических решений для подключения к ним, а оплата в большинстве случаев требует изобретательности.
Важно понимать, что для эффективного промпт-инжиниринга использование специализированных платформ полезно, но не обязательно. Написать и оптимизировать эффективный промпт могут и сами нейросети. Например, первым запросом может быть «напиши промпт, с помощью которого я получу стихотворение о восходе». Далее полученный промпт можно улучшать в диалоге с нейросетью запросами вроде: «Предложи 15 улучшений для промпта, чтобы получился идеальный результат. Перепиши промпт с учетом твоих предложений». Несколько подобных итераций позволяют в большинстве случаев получить достойный результат. Но не забывайте фиксировать версии промптов и результат их работы, желательно проверять, как промпт работает на большом количестве одинаковых запросов, насколько качество полученного результата однородно, если результаты получаются слишком разными по качеству – промпт требует доработки.
Для руководителей важно понимать, что внедрение промпт-инжиниринга не требует радикальных изменений, но требует методичной работы и адаптации. Правильная настройка AI-процессов поможет достичь значительных результатов в повышении ROI и эффективности бизнес-процессов.
Навыки промпт-инжиниринга нужны всем специалистам, которые взаимодействуют с нейросетями, чтобы понятным образом описывать задачу и ожидаемый результат, что не лишнее и при взаимодействии с людьми.
Также читайте:
Помниться, на заре становления интернет, были даже занятие: как правильно задавать запрос в строке поиска, что ы получит желаемый результат. Сегодня, вряд ли, кто этим озадачивается. Касаемо примера про Шекспира. Какие условия поставлены, такой ответ и получен. Пушкин или Шекспир или просто свободный стиль, это дело просящего.
Вот если бы у царевны был промт-инженер, то она бы не задавала глупых вопросов: "Свет мой, зеркальце, скажи, да всю правду доложи: я ль на свете всех милее, всех румяней и белее?".
Я бы поблагодарил Евгения за новые знания для меня. Не слышал про промпт-инженеров.
Но вот смутили некоторые пункты из решаемых задач, я их выделил:
Откуда появляются затраты на генерацию результатов? Обычное дело - заплатил за доступ к сервису и хоть один вопрос задай, хоть 333.
И про какие рутинные операции речь?
На заре становления интернета было не совсем так. Были "Жёлтые страницы" интернета., а первая поисковая машина для широкого применения появилась в браузере Netscape навигейшн. Помнит ли кто такое?
Это была фантастика! Вы правы, мы все учились делать поисковые запросы.
))))))))
Анатолий, спасило за вопросы.
Затраты на генерацию результатов ощутимы при работе с сервисами по API - там оплата идёт за затраченные токены, соответственно чем короче запроч и чем меньшее количество итераций требуется для получения стабильного ожидаемого результата - тем ниже затраты. Это касается как генераторов текста, так и изображений или видео.
рутинные задачи могут быть разные - от категоризации массивов данных, до написания постов в социальные сети. Наличие хорошего промпта позволяет во-первых тратить меньше времени на получение результата (получать его за один запрос, а не за несколько), а также с помощью дополнительных инструментов, можно автоматизировать действия, в том же Google Docs - для каждой строки будет выполняться промпт, результат появляться в следующей колонке, еще одним промптом может быть произведена проверка качества. И вот тут можно сэкономить очень много времени (а, значит повысить производительность)
А потом еще не было Яндекса, а Был Апорт и Рамблер )
Благодарю за ответ, Евгений! Буду знать!
Какой из описанных инструментов вы рекомендуете для небольших команд, где важно максимально быстро и эффективно обучиться промпт-инжинирингу без значительных затрат?