Как правильно писать промпты для нейросети: структура, примеры и ошибки
Рабочий промпт состоит из пяти частей: роль, задача, контекст, формат ответа и пример. Без формата модель выбирает его сама, и результат приходится переделывать. Разница между «напиши текст» и структурированным запросом видна на первом же сравнении, и она не зависит от модели.
Содержание
Почему «напиши текст» не работает
Языковая модель предсказывает продолжение и по умолчанию выбирает самый частый вариант. Если задача не уточнена, получится средний текст: с вступлением, обобщениями и водой. Формат, длина и стиль остаются на усмотрение модели, а значит меняются от запроса к запросу.
Промпт нужен, чтобы сузить пространство вариантов. Чем точнее описано, что должно получиться, тем меньше переделок, и это работает на любой модели из каталога.
Пять частей рабочего промпта
Роль задаёт словарь и уровень детализации: «ты редактор технической документации» отсекает рекламный тон. Задача формулируется глаголом и одним предложением. Контекст это данные, с которыми надо работать: текст, таблица, код, ограничения.
Формат ответа описывает результат: список из пяти пунктов, JSON с тремя полями, абзац до 80 слов. Пример показывает, как выглядит правильный ответ, и часто заменяет три абзаца объяснений.
Роль
Одна фраза про то, кто отвечает: редактор, аналитик, ревьюер кода.
Задача
Глагол и объект: сократи текст до трёх тезисов, найди ошибку в функции, сравни две модели по цене.
Контекст
Данные и ограничения: что дано, что нельзя менять, на чём основан ответ.
Формат
Структура, длина и тон результата: маркированный список, JSON, абзац без вступлений.
Пример
Один-два образца правильного ответа, если формат сложный или строгий.
Пример: из задачи в промпт
Слабый вариант: «напиши описание для модели Claude». Модель вернёт рекламный текст, который нельзя использовать в каталоге. Сильный вариант задаёт рамки: роль, объём, факты и запреты.
Ты редактор технического каталога. Опиши модель Claude Sonnet 5.5 для карточки.
Факты: контекст 1M токенов, сильный вызов инструментов, цена из каталога.
Формат: два абзаца, 120-150 слов, без вступлений и без оценочных прилагательных.
Пиши конкретные цифры и сценарии, не сравнивай с конкурентами по названию.Здесь работает всё сразу: роль задаёт тон, список фактов не даёт придумать цифры, формат ограничивает объём, а замена запретов на требования отсекает типовые клише.
Ошибки, которые встречаются чаще всего
Первая: несколько задач в одном запросе. Модель выполняет первую и отделывается общими фразами по остальным. Разбейте на последовательные вызовы, где результат одного становится входом другого.
Вторая: отрицания. Требование «не используй хвалебные прилагательные» часто даёт обратный эффект, потому что модель видит само слово. Надёжнее перечислить, что должно быть: «пиши конкретные факты и цифры».
Третья: отсутствие формата. Без него ответ каждый раз разной длины, и парсить его в коде невозможно. Для программной обработки просите JSON и добавляйте пример структуры.
Четвёртая: слишком длинный промпт без структуры. Абзац на две тысячи слов модель читает хуже, чем список из семи пунктов с заголовками.
Как проверять промпт
Соберите десяток реальных входов и прогоните их через две модели: дешёвую и дорогую. Если дешёвая справляется, платить за флагман незачем. Разница в ответах на ваших данных информативнее любых рейтингов.
Длинный системный промпт стоит кэшировать: у большинства моделей кэш-чтение дешевле обычного ввода в разы. Это заметно на агентах, которые повторяют инструкцию на каждом шаге. Сравнить модели на одном ключе можно в каталоге, а примеры запросов лежат в руководстве по текстовым запросам.
Частые вопросы
Что такое промпт простыми словами?
Промпт это текст запроса, который вы отправляете модели: инструкция и данные, с которыми надо работать. От его формулировки зависит результат не меньше, чем от выбора модели. Хороший промпт задаёт роль, задачу, контекст и формат ответа, поэтому его можно повторно использовать с разными данными и на разных моделях каталога LLM Mart.
Сколько слов должен быть идеальный промпт?
Единой нормы нет: простой запрос укладывается в одну строку, а для агента системный промпт занимает несколько экранов. Важнее структура, чем объём: список с заголовками модель читает лучше, чем плотный абзац. Длинные инструкции выгодно кэшировать в каталоге LLM Mart, тогда повторение промпта почти не влияет на счёт.
Почему модель не следует инструкциям в промпте?
Причин обычно три: в запросе несколько задач сразу, инструкции противоречат друг другу или формат ответа не задан. Разделите задачи на последовательные вызовы и уберите отрицания вроде «не пиши про». Модель надёжнее понимает, что должно быть в ответе, чем чего в нём быть не должно, и это одинаково для всех моделей каталога.
Нужен ли отдельный промпт для каждой модели?
Базовый промпт переносится между моделями каталога LLM Mart, но тонкие настройки могут отличаться: одни модели лучше держат JSON, другие строже следуют ограничениям по длине. Проверяйте промпт на двух моделях, дешёвой и дорогой. Если дешёвая справляется, платить за флагман нет причин, а ключ остаётся один.
Как заставить модель отвечать в JSON?
Опишите структуру явно и дайте пример: какие поля, какого типа, что делать с пустыми значениями. Для строгих случаев просите только JSON без пояснений и добавляйте проверку на своей стороне. В каталоге LLM Mart есть модели, обученные под структурированный вывод, но валидация ответа всё равно остаётся задачей приложения.
Комментарии 0