Prompt Engineering (промпт-инжиниринг) · Prompt Engineering
Промпт-инжиниринг — практика проектирования и итеративной настройки входных инструкций (промптов) для больших языковых моделей, чтобы получать точные и предсказуемые результаты.
Подробно
Промпт-инжиниринг — это набор приёмов составления запросов к языковым моделям: задание роли и цели, few-shot примеры, chain-of-thought рассуждения, ограничение формата вывода и явные правила. Цель — повысить качество, релевантность и повторяемость ответов модели без дообучения весов, только за счёт текста запроса и контекста. Применяется в чат-ботах, RAG-системах, агентах, генерации кода, извлечении структурированных данных (JSON), классификации и суммаризации. Хорошая практика включает разбиение сложной задачи на шаги, версионирование промптов, офлайн-оценку на тестовых наборах и защиту от prompt injection. Со временем акцент смещается от «магии формулировок» к инженерным техникам управления контекстом, инструментами и схемами вывода.
Примеры употребления
- «Ты — старший ревьюер Python. Верни замечания списком в формате JSON: {file, line, severity, comment}»
- Используй few-shot: дай 3 примера «вход → метка», затем запроси классификацию нового текста
- Настройки: temperature=0, max_tokens=500, response_format={"type":"json_object"}
- Тест промпта: pytest tests/test_prompts.py --eval-dataset golden_set.jsonl