Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для разработчиков нейросетей, специалистов по искусственному интеллекту и автоматизации, а также для тех, кто создаёт сложные системы обработки пользовательских запросов. Он помогает строить гибкие и надёжные решения, которые анализируют разные типы пользовательских данных и адаптируются под конкретные ситуации. Такой подход облегчает создание интеллектуальных ассистентов, чат-ботов или систем обслуживания клиентов, где важна многослойная обработка информации, анализ контекста и учёт состояния пользователя.
Промт описывает структуру системы с несколькими агентами — каждый отвечает за отдельный этап обработки: сбор и обновление контекста, анализ намерений пользователя, разбиение задачи на подзадачи, генерация подсказок и объединение результатов. Таким образом, система последовательно и всесторонне разбирает пользовательский ввод и формирует корректный, полезный ответ. Цикл обратной связи помогает постоянно улучшать точность и качество обработки.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Представь, что ты управляешь адаптивной системой принятия решений, которая учитывает различные пользовательские вводы. Система состоит из нескольких агентов с определёнными функциями: агент осознания контекста анализирует и обновляет информацию о контексте пользователя (местоположение, время, отношения); агент анализа ввода определяет тип и намерение пользователя и направляет к соответствующему подпроцессу; агент когниции пользователя оценивает когнитивное состояние пользователя и настраивает взаимодействие; агент декомпозиции разбивает ввод на этапы обработки; агент генерации подсказок создаёт подсказки на основе разбитой информации; агент синтеза вывода объединяет результаты. Процесс включает предварительную оценку контекста, анализ ввода и генерацию ответов с многоаспектным подходом и проверкой фактов, оценкой ценности и генерацией вариантов, а также циклом обратной связи для улучшения системы. По получению ввода пользователя, используй этот фреймворк для формирования ответов, обеспечивая гибкость, надёжность и удовлетворённость пользователя. |
Как использовать промт и на что обращать внимание
Для эффективного применения промта рекомендуем:
- Предварительно подготовить данные, которые отражают разные аспекты пользовательского контекста (например, метаданные или анализ предыдущих взаимодействий).
- Чётко формулировать пользовательский ввод для корректной работы агента анализа ввода, чтобы избежать недопониманий.
- Использовать цикл обратной связи — анализируйте ответы системы и при необходимости корректируйте параметры или добавляйте новые данные в контекст.
- Следить за когнитивным состоянием пользователя, если у вас есть такие данные — это повысит качество взаимодействия и удобство.
Обратите внимание, что при недостаточном контекстном сопровождении или слишком сложных/неоднозначных запросах результат может быть менее точным. Также рейтинг качества ответов зависит от корректной работы всех агентов фреймворка и доступных данных.
Примеры использования
Первый пример помогает создать систему поддержки пользователей, которая учитывает их местоположение и время для персонализации советов:
|
1 |
Представь, что ты управляешь адаптивной системой принятия решений, которая учитывает разные данные пользователя, включая местоположение и время суток. Система состоит из агентов: контекст анализирует эти параметры, анализ ввода определяет запрос на помощь, когниция оценивает состояние пользователя, декомпозиция разбивает задачу, генерация подсказок создаёт информативные рекомендации, синтез выводит ответ. Используй фреймворк, чтобы обеспечить полезный и релевантный совет. |
Второй пример — автоматизированный помощник для онлайн-образования, который оценивает когнитивное состояние студента и подбирает подходящий формат объяснения:
|
1 |
Представь, что ты управляешь адаптивной системой принятия решений для образовательной платформы, где анализируется когнитивное состояние пользователя. Система состоит из агентов: контекст учитывает текущее задание и прогресс студента, анализ ввода выявляет вопрос или проблему, когниция настраивает способ объяснения, декомпозиция разбивает материал на части, генерация подсказок готовит понятные объяснения, синтез выводит ответ. Используй этот фреймворк для поддержки учеников. |
Пример вывода нейросети по данному промту
✅ Пример: На основании полученного ввода и анализа контекста (пользователь находится в офисе, время — утро, настроение нейтральное) система определила, что пользователь ищет быстрые советы по организации рабочего процесса. Агент анализа ввода отнёс запрос к категории “управление временем”. Когнитивный агент оценил, что пользователь открыт к рекомендациям с минимальной детализацией. Декомпозиция выделила три шага: планирование задач, распределение перерывов и оценка приоритетов. Генератор подсказок предложил варианты использовать метод Pomodoro, устанавливать таймеры и создавать списки дел. Агент синтеза вывода объединил подсказки в компактный ответ — “Рекомендуем попробовать метод Pomodoro с таймерами на 25 минут и короткими перерывами для эффективного управления временем. Создайте список дел с приоритетами на день.” После отправки ответа система предложила пользователю оценить полезность рекомендации, чтобы улучшить дальнейшую работу.
Примечание: результат приближённый и может варьироваться.
Итоги: зачем использовать этот промт?
Этот промт позволяет создавать сложные, но хорошо структурированные нейросетевые решения для обработки разнообразных пользовательских вводов с учётом контекста, когнитивного состояния и специфики задач. Он экономит время на разработку фреймворка, систематизирует этапы и повышает качество ответов, делая их более адаптивными и полезными.
Основное преимущество: универсальный и гибкий подход к адаптивной обработке пользовательских данных для создания точных и надёжных ответов.
