Что такое промпт-инжиниринг: новая профессия, задачи и будущее

Промпт-инженер — главное

• Промпт-инженер — специалист, который умеет общаться с ИИ. Он составляет текстовые запросы — промпты, чтобы получить точные и релевантные ответы нейросети.
• Главные задачи промпт-инженера — создать и протестировать промпт. Он участвует в разных проектах, например создает инструкции для чат-ботов, оптимизирует запросы для поиска информации, участвует в обучении моделей.
• Для работы промпт-инженером требуются знание компьютерных наук, навыки программирования, а также понимание принципов обработки естественного языка, синтаксиса, семантики и языковой структуры.
• Основные инструменты промпт-инженера: языковые модели, языки программирования, ML-библиотеки и фреймворки.
• Зарплата специалистов в среднем составляет от 100 000 до 200 000 рублей. Промпт-инженер может развиваться в бизнес-аналитике или перейти в область машинного обучения.

Освойте Machine Learning на онлайн-магистратуре Skillfactory и НИЯУ МИФИ и станьте востребованным специалистом с опытом в индустрии. Пройдите дополнительный трек по MLOps и научитесь внедрять модели в продакшен. Знания от экспертов вуза и практиков из IT + интенсивная практика.

Задачи промпт-инженера

У промпт-инженера две основные задачи: создать и протестировать промпт.

Сначала техническая или продуктовая команда составляет требования к результату. На основе этих данных промпт-инженер пишет запрос и оценивает ответы модели. Затем редактирует и тестирует запрос, пока нейросеть не сгенерирует нужный результат. После этого промпт добавляется в «библиотеку» — список успешных запросов для конкретных задач.

Если команда дообучает языковую модель, то есть обучает на новой информации, промпт-инженер участвует в сборе или выборе данных.

• Создание инструкций для чат-бота: промпт-инженер разрабатывает фразы и вопросы, которые чат-бот использует при взаимодействии с пользователями. Например, для медицинского чат-бота он может написать промпт, чтобы бот правильно спросил о симптомах человека и дал полезные советы.
• Оптимизация запросов для поиска информации: промпт-инженер придумывает запросы, с помощью которых ИИ должен найти конкретную информацию в большой базе данных.
• Создание сценариев для генерации текстов: специалист составляет запросы для генерации статей, рассказов, стихов и другого текстового контента. Он придумывает, какой промпт сделает текст модели более интересным и логичным. Например, для описания продукта промпт-инженер выбирает и добавляет в запрос те характеристики товара, которые важны для потребителя.
• Обучение и настройка ИИ-моделей: специалист собирает примеры правильных и неправильных ответов для конкретной задачи и тем самым помогает ML-команде обучать нейросеть и улучшать ее результаты. При обучении модели для распознавания изображений промпт-инженер может создавать текстовые описания, которые она будет использовать для сопоставления с картинками.

Раньше эти задачи выполняли специалисты по Data Science и NLP-инженеры. Но с развитием больших языковых моделей многие компании начали использовать искусственный интеллект для многих задач. Командам потребовались узкие специалисты, которые умеют работать с нейросетями и могут быстро писать запросы. Так промпт-инжиниринг стал отдельной профессией.

Какие проблемы решает промпт-инженер

Несмотря на то что работа промпт-инженера кажется однообразной, он каждый день сталкивается с разными вызовами. Вот некоторые из них.

«Галлюцинация» модели

Одна из главных проблем в работе с языковыми моделями — «галлюцинация». Это ситуация, при которой модель генерирует правдоподобный, но неверный текст.

К примеру, промпт-инженер задает вопрос ChatGPT-4o: «Какой сюжет книги Марианы Энрикес “Опасности курения в постели”?»

«Опасности курения в постели» — это сборник рассказов аргентинской писательницы Марианы Энрикес. В книге собрано множество историй, каждая из которых имеет свой уникальный сюжет, но все они объединены темой мрачного, пугающего и сверхъестественного.Некоторые из рассказов включают:1. «Ада»: История о женщине, которая находит странную связь с давно пропавшей девочкой по имени Ада. 2. «Зеленый коридор»: Рассказ о женщине, которая сталкивается с призраками и другими сверхъестественными явлениями в своем доме.3. «Опасности курения в постели»: История, давшая название сборнику, повествует о женщине, которая разжигает сигарету в постели и сталкивается с ужасными последствиями».

Вводная часть верна, но первого и второго рассказа в сборнике писательницы нет, а сюжет третьего рассказа описан неправильно. При этом ответ модели выглядит достаточно правдоподобным, и это может запутать человека, который не знаком с произведением.

Такое происходит, когда ИИ отвечает на основе сохраненных обучающих данных. Чтобы решить проблему, специалист должен добавить в запрос фактическую информацию по теме. Этот подход называется поисковой расширенной генерацией, или retrieval-augmented generation (RAG).

Дополнительная информация обычно хранится в какой-то базе данных. Поэтому задача промпт-инженера — написать такой запрос, который правильно использует информацию из базы знаний и исключит всё лишнее.

На генерацию модели может влиять что угодно: формат, в котором представлена информация, порядок слов и так далее. Поэтому способы решения «галлюцинации» иногда бывают нетривиальными. В моей практике был случай, когда мы продублировали в промпте наиболее релевантные фрагменты текста и тем самым улучшили качество ответа.

Ограничения ИИ

Иногда в процессе тестирования и отладки промптов специалист понимает, что модель банально не может справиться с задачей. Более умная нейросеть может, к примеру, имитировать стиль поэзии Пушкина сразу после активации, без дополнительной настройки или обучения, а другие нужно специально дообучать под такую задачу.

Сложную задачу можно разложить на более простые шаги:— извлеки из текста сущность 1;— извлеки из текста сущность 2;— извлеки из текста отношение между сущностью 1 и сущностью 2.

Допустим, у нас есть система для анализа отзывов покупателей. Компания, которая продает компьютеры, хочет не анализировать весь отзыв целиком, а выделить отдельные характеристики товара и узнать мнение покупателя о каждой из них. Для этого можно использовать языковую модель.

Если написать один промпт для этой задачи, то модель может пропустить некоторые характеристики товара. Тогда стоит разделить задачу на несколько запросов:

1. «Извлеки все аспекты (характеристики) товара из отзыва» — модель извлечет, например, производительность, объем памяти.
2. «Извлеки из текста тональность (мнение) по отношению к каждому из этих аспектов (характеристик)».

Сколько зарабатывают специалисты

В среднем на встречаются вакансии с разбросом зарплат от 100 до 200 тысяч рублей.

Как и в других областях, зарплата промпт-инженера зависит от навыков и опыта работы. Поскольку профессия новая и стаж специалистов не превышает двух-трех лет, работодателей может заинтересовать опыт работы в смежных областях, связанных с обработкой естественного языка. Более высокую зарплату предлагают промпт-инженерам с хорошим техническим бэкграундом.

Промпт-инженер может развиваться в разных направлениях. Например, специалист может перейти в бизнес-аналитику или заниматься более сложными задачами в области ИИ и машинного обучения.

Что ждет промпт-инжиниринг в будущем

В будущем специалисты могут перейти от разовых задач к системной работе и создавать инструменты, которые помогут людям общаться с нейросетями.

Полезные материалы по профессии

Всем, кто интересуется профессией промпт-инженера, будет полезно почитать статьи и гайды по этой теме:

1. Prompting Guide. Руководство по созданию и улучшению промптов для работы с большими языковыми моделями. В него входят актуальные статьи, учебники, модели и ML-инструменты.
2. Learn Prompting. Вводный курс по генеративному ИИ и промпт-инжинирингу для начинающих. Материалы регулярно обновляются.
3. Best Practices for Prompt Engineering with the OpenAI API. Руководство по созданию промптов для работы с API OpenAI. Описывает специфические форматы промптов, которые, по мнению OpenAI, дают самые полезные результаты.

Часто задаваемые вопросы о промт-инжиниринге

Вопрос: В чем заключается основная суть работы промпт-инженера?
Ответ: Основная суть — создавать точные, эффективные и структурированные текстовые запросы (промты) для взаимодействия с искусственным интеллектом, чтобы получать от него максимально релевантные, качественные и полезные результаты.

Вопрос: Нужно ли быть программистом, чтобы стать промпт-инженером?
Ответ: Не обязательно. Хотя техническое мышление и понимание логики работы ИИ важны, ключевыми навыками являются лингвистические: умение четко формулировать мысли, понимание контекста и структуры языка.

Вопрос: Что такое «галлюцинации» ИИ и как с ними борется промпт-инженер?
Ответ: «Галлюцинации» — это когда ИИ выдает неправдоподобную, вымышленную или не соответствующую реальности информацию. Промпт-инженер борется с этим, составляя промты с указанием на проверку фактов, ограничение домена знаний и требованием указывать источники.

Вопрос: Какие основные ограничения современных ИИ-моделей?
Ответ: Основные ограничения включают зависимость от обучающих данных (могут быть устаревшими или смещенными), отсутствие истинного понимания и сознания, склонность к «галлюцинациям» и контекстные ограничения (ограниченное «окно» памяти в диалоге).

Вопрос: Промпт-инжиниринг — это временный тренд или долгосрочная профессия?
Ответ: Скорее долгосрочная специализация. По мере развития ИИ потребность в специалистах, которые могут эффективно «общаться» с моделями, будет только расти, хотя инструменты и методы могут эволюционировать.

Вопрос: Какие отрасли больше всего нуждаются в промпт-инженерах?
Ответ: Наиболее востребованы специалисты в IT-разработке, маркетинге и копирайтинге, аналитике данных, образовании, научных исследованиях, customer support и креативных индустриях (дизайн, написание сценариев).

Вопрос: Можно ли автоматизировать работу промпт-инженера?
Ответ: Частично — да, с помощью шаблонов и инструментов для оптимизации промтов. Однако креативная и стратегическая часть — анализ задачи, понимание контекста, итеративная доработка — требует человеческого участия.

Вопрос: Что важнее для промпт-инженера: креативность или логика?
Ответ: Оба навыка критически важны. Логика нужна для структурирования запроса и понимания работы модели, а креативность — для поиска неочевидных формулировок и подходов к решению сложных задач.

Вопрос: Как измеряется эффективность работы промпт-инженера?
Ответ: Эффективность измеряется качеством и полезностью ответов ИИ: релевантностью, точностью, полнотой, соответствием заданному формату, а также скоростью достижения желаемого результата (снижением количества итераций).

Вопрос: С чего лучше начать обучение промт-инжинирингу?
Ответ: Лучше начать с практики: активного использования доступных ИИ-моделей (ChatGPT, Midjourney и др.), изучения гайдов и лучших практик (best practices), анализа примеров успешных и неудачных промтов, а затем углубляться в теорию.

Краткая памятка: как стать эффективным промпт-инженером

1. Начните с практики: ежедневно взаимодействуйте с разными ИИ-моделями.
2. Изучите базовые принципы: контекст, конкретность, структура, ролевое моделирование.
3. Освойте техники: цепочки мыслей (Chain-of-Thought), few-shot prompting, генерация шагов.
4. Учитесь давать модели четкую роль и цель в начале промта.
5. Всегда указывайте желаемый формат ответа (список, таблица, JSON, абзац).
6. Разбивайте сложные задачи на последовательность простых шагов и запросов.
7. Используйте итеративный подход: анализируйте ответ, уточняйте и улучшайте промт.
8. Изучайте ограничения и «слепые зоны» конкретных моделей, с которыми работаете.
9. Собирайте библиотеку успешных промтов-шаблонов для разных задач.
10. Следите за развитием моделей и появлением новых методов (например, prompt chaining).
11. Развивайте навыки критического мышления для проверки и верификации ответов ИИ.
12. Учитесь работать с длинным контекстом, эффективно его структурируя.
13. Освойте базовые понятия смежных областей: машинное обучение, обработка естественного языка.
14. Экспериментируйте с креативными задачами, выходящими за рамки шаблонов.