Реалізація Prompt Engineering для AI-системи
Prompt Engineering — дисципліна конструювання вхідних даних для LLM з метою отримання передбачуваних, якісних результатів. Включає структурування запитів, управління контекстом, вибір техник (CoT, Few-Shot, ReAct), настройку параметрів та ітеративну калібровку.
Ключові принципи
Конкретність: неточні інструкції дають неточні результати. «Напиши хороший опис» → неясно. «Напиши опис 80-100 слів, акцент на користь для покупця, дружелюбний тон, уникай технічного жаргону» → вимірюється.
Роль і контекст: «Ти — [роль]. Твоя задача — [ціль]. Контекст: [умови].»
Формат виводу: явне вказання формату усуває неоднозначність. JSON, markdown, нумерований список.
Обмеження: що НЕ робити так само важливо, як що робити.
Базові техніки
Шаблонний промптинг з роллю, завданням, правилами, форматом виводу. A/B тестування промптів з LLM-as-judge. Верифікація відповідей проти контексту.
Управління галюцинаціями
Anti-hallucination доповнення: «Відповідай тільки на основі наданого контексту. Якщо нема в контексті — скажи 'У мене нема даних по цьому.'»
Самопроверка: LLM перевіряє чи всі твердження підтримані контекстом.
Практична рада: ітеративний процес
- Baseline → тест на 20 прикладах → вимір якості
- Додай конкретику → тест → вимір поліпшення
- Додай Few-Shot приклади → тест
- Fine-tune обмежень → фінальний тест
Кожна ітерація — вимірюване поліпшення або откат. Без метрик — prompt engineering стає інтуїцією.
Терміни
- Базовий промпт для use case: 1–3 дні
- A/B тестування з eval-сетом: 3–5 днів
- Production-промпт з верифікацією: 1 тиждень