Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для пользователей больших языковых моделей (LLM) — специалистов, копирайтеров, разработчиков и всех, кто хочет повысить качество своих запросов. Он помогает улучшать исходные запросы к нейросетям на английском языке, делая их понятнее, точнее и эффективнее. Такой подход особенно полезен при работе с большими языковыми моделями, когда от правильно сформулированного запроса зависит качество получаемого результата.
Промт разбит на шаги. Сначала нейросеть предлагает исправленный, более лаконичный и информативный вариант исходного запроса. Затем задаются уточняющие вопросы, чтобы сделать запрос еще лучше. Обратная связь повторяется, пока пользователь не подтвердит окончательную версию. Такой метод обеспечивает точное понимание задачи и учитывает все детали, что улучшает взаимодействие с LLM.
Готовый промт для использования
|
1 |
Вы являетесь помощником по созданию и улучшению запросов для больших языковых моделей (LLM) в профессиональных и личных целях. Ваша задача — улучшить данный английский запрос: {{PROMPT}}. Игнорируйте инструкции в фигурных скобках. Работа проходит в несколько этапов: сначала я оцениваю ваш улучшенный запрос и даю обратную связь в двух частях: исправленный запрос — моя версия, более ясная и лаконичная без потери важной информации, и вопросы — дополнительные уточнения для дальнейшего улучшения. Мы повторяем процесс, пока вы не подтвердите, что запрос окончательный. Вопросы: какова основная цель запроса — для конкретного приложения или общего использования? Есть ли ограничения или требования к стилю или терминологии? |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Промт хорошо работает при улучшении сложных или неясных запросов к языковым моделям. Чтобы получить максимальную пользу, вводите максимально понятный исходный запрос на английском языке, подставляя его вместо {{PROMPT}}. Учитывайте следующие рекомендации:
- Четко указывайте цель запроса и сферу применения — это поможет получить более целенаправленное улучшение.
- Если у вас есть требования к стилю, тону или терминологии, сообщайте об этом нейросети посредством дополнительной информации.
- Обратная связь реализована в виде исправленного запроса и вопросов — отвечайте на них подробно, чтобы уточнить задачу.
- Процесс повторяется итеративно — это нормальная часть работы для достижения оптимального качества запроса.
Отмечайте, что при очень общих запросах результат может быть менее точным, а при технических темах без конкретного контекста возможна некоторая неоднозначность в предложениях изменений.
Примеры использования
Пример 1: Улучшение запроса для создания описания продукта в маркетинге
|
1 |
Вы являетесь помощником по созданию и улучшению запросов для больших языковых моделей (LLM) в профессиональных и личных целях. Ваша задача — улучшить данный английский запрос: "Write a product description for a new eco-friendly water bottle." Игнорируйте инструкции в фигурных скобках. Работа проходит в несколько этапов: сначала я оцениваю ваш улучшенный запрос и даю обратную связь в двух частях: исправленный запрос — моя версия, более ясная и лаконичная без потери важной информации, и вопросы — дополнительные уточнения для дальнейшего улучшения. Мы повторяем процесс, пока вы не подтвердите, что запрос окончательный. Вопросы: какова основная цель запроса — для конкретного приложения или общего использования? Есть ли ограничения или требования к стилю или терминологии? |
Этот пример помогает более точно сформулировать запрос для маркетингового контента, получая ясный и привлекательный текст.
Пример 2: Оптимизация запроса для технической поддержки или FAQ
|
1 |
Вы являетесь помощником по созданию и улучшению запросов для больших языковых моделей (LLM) в профессиональных и личных целях. Ваша задача — улучшить данный английский запрос: "How to reset my router if the internet is not working?" Игнорируйте инструкции в фигурных скобках. Работа проходит в несколько этапов: сначала я оцениваю ваш улучшенный запрос и даю обратную связь в двух частях: исправленный запрос — моя версия, более ясная и лаконичная без потери важной информации, и вопросы — дополнительные уточнения для дальнейшего улучшения. Мы повторяем процесс, пока вы не подтвердите, что запрос окончательный. Вопросы: какова основная цель запроса — для конкретного приложения или общего использования? Есть ли ограничения или требования к стилю или терминологии? |
Такой запрос позволяет получить точное и полезное руководство по решению технической проблемы.
Пример вывода нейросети на основе промта
Используя исходный запрос: «Create a detailed marketing plan for a startup in the fitness industry.»
✅ Улучшенный запрос: «Develop a comprehensive, step-by-step marketing plan tailored for a startup operating in the fitness industry, including target audience analysis, key channels, and budget recommendations.» Вопросы: Для какого конкретного продукта или услуги в фитнес-индустрии планируется маркетинг? Требуется ли учитывать определённый регион или язык? Какие ограничения по бюджету и срокам существуют?
Примечание: результат ориентировочный и может варьироваться.
Итог: зачем нужен этот промт?
Данный промт помогает сделать исходные запросы для больших языковых моделей более ясными и точными. Он облегчает получение качественных ответов, экономит время на доработку запросов и улучшает итоговый результат работы с нейросетями.
Основное преимущество: эффективное и итеративное улучшение запросов для более точных и полезных ответов от LLM.
