Prompt Engineering: 5 дієвих способів «порозумітися» зі штучним інтелектом

Якщо хочеш отримати від ШІ максимум — навчися правильно «ставити запитання». Саме в цьому суть промпт-інжинірингу — мистецтва формулювати чіткі інструкції для LLM-моделей та отримувати релевантні результати.

Ділимося п’ятьма підходами зі статті High Bar Journal:

🔑 Zero-Shot Prompting (без прикладів)

Модель отримує завдання без додаткових пояснень чи контексту й формує відповідь на основі наявних знань.

Підходить для: розв’язання типових завдань, відповідей на конкретні запитання, коли важлива швидкість.

🔑 Few-Shot Prompting (з кількома прикладами)

Модель отримує кілька прикладів, щоб зрозуміти формат, тон або структуру відповіді.

Підходить для: написання текстів чи контенту в певному стилі.

🔑 Chain-of-Thought Prompting (ланцюжок думок)

Підхід стимулює модель до лінійного мислення: вона проходить процес розв’язання складного завдання крок за кроком, показуючи проміжні міркування перед фінальною відповіддю.

Підходить для: складних розрахунків, аналітики та багатоетапного вирішення проблем.

🔑 Tree of Thoughts Prompting (дерево думок)

Підхід імітує когнітивні стратегії людини для розв’язання проблеми. Модель генерує кілька ідей (гілок дерева), аналізує їх і обирає найкращу. Приклад промпту: «Запропонуй три стратегії запуску продукту Х, порівняй плюси й мінуси та обери найефективнішу».

Підходить для: складних нелінійних завдань, стратегічного планування, брейнштормів.

🔑 Meta Prompting

Просунутий підхід: модель аналізує власні відповіді або сам промпт, щоб ітеративно вдосконалювати результат. Приклад промпту: «Проаналізуй свої припущення й оціни, де вони можуть бути хибними».

Підходить для: оптимізації промптів, навчання LLM-моделей та аналітичних завдань.

Став ❤️, якщо було корисно, і читай більше про побудову ефективних промптів у статті на High Bar Journal!