Достижения в инженерии промптов ИИ

TL;DR. Современные техники prompt-инжиниринга для LLM: chain-of-thought, few-shot learning, retrieval-augmented generation и структурированные ответы.

Points clés

Техника 1: chain-of-thought. Просто добавление в подсказку фразы «Давайте подумаем шаг за шагом» резко повышает качество на задачах, требующих рассуждений.
Техника 2: few-shot learning. Вместо длинного описания того, что от модели требуется, проще показать 2–5 примеров желаемой работы: «вот вход — вот выход».
Техника 3: retrieval-augmented generation (RAG). Чтобы снизить галлюцинации, RAG объединяет поиск по релевантным документам с генерацией: модель отвечает на основе найденных текстов, а не «по памяти».
Техника 4: структурированные выходы. Современные API поддерживают «JSON mode» и tool calling: модель гарантированно возвращает структурированный ответ, который можно напрямую обработать кодом.

TL;DR. Prompt-инжиниринг превратился из «нажать enter» в инженерную дисциплину с воспроизводимыми техниками: chain-of-thought, few-shot, RAG, структурированные выходы.

Ключевые выводы

Chain-of-thought. Просить модель «думать шаг за шагом» повышает качество ответов на сложных задачах.

Few-shot learning. Несколько примеров в подсказке резко улучшают качество специализированных задач.

RAG. Извлечение релевантных документов снижает галлюцинации и привязывает ответы к реальным источникам.

Структурированные ответы. Запрос JSON или функционального вывода делает интеграцию с системами надёжной.

Техника 1: chain-of-thought

Просить думать пошагово

Просто добавление в подсказку фразы «Давайте подумаем шаг за шагом» резко повышает качество на задачах, требующих рассуждений. Модель явно выписывает промежуточные шаги, и финальный ответ оказывается значительно точнее.

Техника 2: few-shot learning

Учиться на примерах

Вместо длинного описания того, что от модели требуется, проще показать 2–5 примеров желаемой работы: «вот вход — вот выход». Модель быстро схватывает паттерн.

Техника 3: retrieval-augmented generation (RAG)

Привязка к источникам

Чтобы снизить галлюцинации, RAG объединяет поиск по релевантным документам с генерацией: модель отвечает на основе найденных текстов, а не «по памяти». Это критично для банковских сценариев, где ответы должны быть прослеживаемы.

Техника 4: структурированные выходы

JSON mode и tool calling

Современные API поддерживают «JSON mode» и tool calling: модель гарантированно возвращает структурированный ответ, который можно напрямую обработать кодом. Это превращает LLM из текстового интерфейса в надёжный компонент системы.

Техника 5: системные подсказки

Установка роли и ограничений

Системная подсказка задаёт «роль» и ограничения для всего диалога: «Ты — финансовый ассистент банка. Отвечай только на вопросы, связанные с банковскими продуктами. Никогда не давай инвестиционных советов.»

Заключение

Prompt-инжиниринг — это инженерия, а не магия. Команды, освоившие систематический подход с тестами, версионированием и метриками качества, получают значительное преимущество в качестве LLM-приложений.

Последняя проверка 2026-06-25.

Опубликовать заново

Достижения в инженерии промптов ИИ — Sebastien Rousseau

Современные техники prompt-инжиниринга для LLM: chain-of-thought, few-shot learning, retrieval-augmented generation и структурированные ответы.

Эта статья распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International. При повторной публикации требуется указание канонической ссылки.

Достижения в инженерии промптов ИИ — Sebastien Rousseau

Современные техники prompt-инжиниринга для LLM: chain-of-thought, few-shot learning, retrieval-augmented generation и структурированные ответы.

Originally published at https://sebastienrousseau.com/ru/2024-01-23-dostizheniya-v-inzhenerii-promptov-ii/ by Sebastien Rousseau.
Licensed under CC-BY-4.0.

SEBASTIEN ROUSSEAU FOUNDER · ENGINEER