Глосарій · Визначення
Промпт-інжиніринг
Промпт-інжиніринг — проєктування інструкцій, прикладів і контексту для мовної моделі, щоб вона надійно виконувала задачу.
Автор: Nythrex EngineeringОновлено 1 хв читання
Простими словами
Та сама модель може давати дуже різні результати залежно від того, як описано задачу. Хороші промпти називають мету, обмеження, формат виходу й кілька прикладів — і покращуються на тестовому наборі, а не інтуїтивно.
Коли це важливо для вас
- Кожна LLM-функція — як перший і найдешевший важіль
- Перш ніж думати про fine-tuning
- Коли формат чи тон відповіді мають бути стабільними
Типові помилки
- Безкінечні правки без тестового набору
- Промпти, що розростаються в непідтримуваний звід правил
- Сприймати правила в промпті як межу безпеки
Читайте також
ГайдОцінювання LLM для не-ML командЯк оцінювати LLM-функцію без команди data science: тестовий набір, метрики, обережне використання LLM-суддя, оцінювання в CI та читання результатів.ГлосарійFine-tuning (донавчання)Fine-tuning — додаткове навчання наявної моделі на ваших прикладах «вхід → вихід», щоб її поведінка — формат, стиль, класифікація — стала стабільнішою.ГлосарійОбмеження (guardrails)Guardrails — перевірки й ліміти навколо AI-системи — на входах, виходах і діях, — що тримають її в межах призначення й політик.
Потрібен другий погляд на ваш проєкт?
Розкажіть, що ви будуєте і де застрягли. Протягом одного робочого дня відповімо з найпрактичнішим наступним кроком — навіть якщо цей крок не з нами.