База
Промпт — это текстовый запрос, обычно написанный в свободной форме на естественном языке. Чаще всего, используется английский язык, однако популярные большие языковые модели и генеративные нейросети способны работать с множеством языков мира, включая русский. Тем не менее нужно учитывать информацию о том, на каких видах данных и каких языках изначально и дольше всего обучали модель ее создатели. Кроме того, имеет значение и общий объем данных, доступных на определенном языке: в связи с этим у запросов и ответов на английском языке есть определенные преимущества по понятным причинам — контента на нем многократно больше, чем на других языках. Хотя с русским языком тот же ChatGPT также работает отлично, не говоря уж про российские нейросети Gigachat и YandexGPT. На самом деле современные нейросетевые сервисы способны понимать и обрабатывать запросы, представленные в любом виде — будь то форм свободного дружеского диалога или команды со сложным синтаксисом с использованием нескольких дополнительных параметров и флагов. Однако в зависимости от используемой нейросети подходы могут варьироваться. Кроме того, большие языковые модели постоянно самообучаются, а значит, может видоизменяться и опыт общения с ними. От того, как пользователь пишет запросы для нейросети, зависит качество выдаваемого ИИ результата и объем затраченного на это взаимодействие времени. Именно поэтому важно научиться эффективно работать с нейросетями. Ведь некоторые люди и сегодня, в 2026 году, не умеют эффективно искать нужную им информацию даже в обычных поисковых системах типа Google или Яндекс, а это наиболее схожие с нейросетями механизмы. При этом мало кто считает подобное умение сложным в постижении, но каждый понимает его важность. Такое вот противоречие.
Подходы
В общем и целом при создании запросов рекомендуется использовать максимально прямые, четкие и понятные указания для нейросети. Имеет смысл конструировать запрос таким образом, чтобы в нем отсутствовали отрицания. Как и в случае с обычным человеческим восприятием, нейросети склонны не замечать их или воспринимать промпты так, будто отрицательные частицы в них вовсе отсутствуют, то есть как утверждения. Практического смысла в нарочитой вежливости при общении с нейросетями на данном этапе нет: вряд ли такая манера взаимодействия навредит (хотя утяжелить запрос может), но и пользы, скорее всего, не принесет. В то же время использование игровых логических конструкций, в рамках которых до нейросети будет донесено, что в случае выдачи ответа, удовлетворяющего оператора, она будет как-то вознаграждена, допустимо. При этом желательно высказываться не только детально, но и максимально последовательно, чтобы нейросеть не спотыкалась на логических нестыковках.
Несмотря на то что каких-то конкретных требований к структуре запроса не существует, в процессе работы с нейросетями каждый пользователь начинает невольно придерживаться некоторых собственных правил. В частности, можно указывать как категорию аудитории, для которой предназначается ответ, так и роль, которой должен придерживаться ИИ-ассистент при ответе на запрос. В отдельных случаях стоит использовать подсказки для нейросети — например, можно задавать начальное предложение ответа, от которого ИИ должен будет начать развивать свою мысль. При последующем общении с нейросетью также можно будет дополнять свой запрос сколько угодно раз, общаясь с ней и подсказывая направление, в котором нужно доработать ответ. Пример довольно простого запроса: «Представь, что ты программист с большим стажем. Объясни азы программирования подростку, ничего не знающему про программирование». С помощью уточнений мы даем понять нейросети, в какой форме хотим получить ответ, то есть делаем запрос максимально специфичным. Можно попросить объяснить какую-либо тему, допустим, без использования сложных профессиональных терминов. Или, наоборот, создать такой текст, который будет понятен лишь узкому кругу специалистов: читая его, они поймут, что обращаются именно к ним, а автор действительно разбирается в вопросе. Тут надо отметить, что прием с назначением ролей достаточно хорошо работает и действительно улучшает качество ответа, поэтому не стоит им пренебрегать. Более того, можно попросить нейросеть имитировать не живого специалиста в определенной области знаний, а некую программу, оболочку, интерфейс — например, вести себя как Unix-консоль или терминал. Подобный подход может пригодиться при обучении каким-либо особым навыкам. В этом смысле пользователь ограничен лишь своей фантазией и техническими возможностями конкретной нейросети.
Для дополнительной проверки используемых нейросетью в ответе данных стоит включить в промпт просьбу опираться исключительно на подтвержденную информацию, которую нельзя трактовать двояко. Еще один пример запроса: «Создай подробную инструкцию раскрутки нового интернет-сайта, посвященного книгам в жанре научной фантастики. Используй только проверенные маркетинговые и иные практики». Если заранее очевидно, что ответ будет слишком объемным, имеет смысл вместо одного большого запроса составить план беседы из взаимосвязанных последовательных вопросов. Кроме того, можно попросить нейросеть разделить ответ на несколько частей.
Типичная структура построения запросов, предполагающих текстовый ответ, состоит из действия, типа текста и тематики. Сначала вы просите нейросеть что-то сделать с помощью слов в повелительном наклонении вроде «напиши», «объясни», «придумай», «создай», «переведи», «интерпретируй», «найди» и т. д. Потом уточняете, что именно — статью, контент-план, аналитическую заметку, сценарий для видеоистории, заготовку для поста в соцсетях и т. п. В третьей части запроса необходимо уточнить категорию, которой должен соответствовать ответ — телеграм-канал о программировании, интернет-сайт для любителей рыбалки, рекламный видеоролик строительного магазина и т. д. Если подвести краткий итог, то вместо запроса в стиле «Сделай пост об археологии» лучше попросить что-то вроде «Сделай пост об археологии Древнего Египта для группы в соцсетях, посвященной обзорам на исторические книги». В то же время не нужно усложнять запрос слишком сильно, делать его громоздким. Если по каким-то причинам вы не можете сдвинуться с мертвой точки и правильно сформировать промпт, обратитесь за помощью напрямую к нейросети: просто спросите ее о том, что нужно ей сообщить для получения необходимого вам результата.
Одна голова — хорошо, а…
Важный совет общего характера: при работе с нейросетями необходимо постоянно экспериментировать. Кроме того, рекомендуется периодически изучать чужие запросы, особенно те, что позиционируются как удачные. В Сети существует достаточно сайтов-библиотек и промпт-буков (специализированных подборок) с множеством различных нейросетевых запросов, сортированных по категориям. Изучая подобные базы, можно анализировать чужие подходы и дорабатывать собственные.
Найти необычные запросы для нейросетей можно в пользовательских галереях генеративного искусства (Lexica Art, OpenArt, CivitAI), где легче одновременно оценивать результаты работы ИИ и промпты, на базе которых они получены. Также следует мониторить соцсети и блоги разработчиков, участвующих в создании нейросетей, специализированные форумы, чаты и коммьюнити. Для тех, кто хочет углубиться в нейросетевые премудрости, будет правильным обратиться к изучению официальной технической документации, где также бывают интересные примеры взаимодействия с ИИ.
За помощью в создании запросов для графических нейросетей (но не только) можно обратиться с таким ресурсам, как Phaser, Midjourney Prompt Generator, Hugging Face, Promptomania, PromptHero. При работе с текстовыми нейросетями обратите внимание на AwesomeChatGPT, Hugging Face, Mpost и Writesonic. Это базы и подборки с англоязычными запросами, сформулированными под особенности чат-бота ChatGPT, но при необходимости их можно адаптировать для любых языков и нейрогенеративных сервисов.
Вы вольны как полностью копировать существующие нейросетевые запросы, так и обыгрывать, дорабатывать их по-своему. Конечно, мы рекомендуем второе. В идеале нейросетевые запросы лучше придумывать самостоятельно, однако на это не всегда хватает времени и пластичности ума. Для того чтобы преодолеть эти препятствия, и существуют перечисленные выше базы промптов.
Часто задаваемые вопросы о запросах для нейросетей
Вопрос: Что такое промпт (prompt) в контексте нейросетей?
Ответ: Промпт — это и есть запрос, инструкция или набор данных, которые пользователь вводит в нейросеть для получения желаемого результата (текста, изображения, кода и т.д.).
Вопрос: Чем промпт отличается от простого вопроса в поисковике?
Ответ: Промпт часто требует большей детализации, контекста и специфических формулировок, чтобы нейросеть поняла задачу и сгенерировала релевантный и точный ответ, а не просто нашла ссылки.
Вопрос: Существуют ли основные типы промптов?
Ответ: Да, условно можно выделить: простые (один вопрос), контекстные (с предысторией), пошаговые (chain-of-thought), примерные (few-shot) и др.
Вопрос: Что такое инжиниринг промптов (prompt engineering)?
Ответ: Это навык и дисциплина по составлению эффективных запросов к нейросети для получения оптимальных, точных и полезных результатов.
Вопрос: Почему один и тот же запрос может давать разные результаты?
Ответ: Из-за стохастичности (элемента случайности) в работе моделей, обновлений алгоритмов, разного начального контекста или тонких различий в формулировке.
Вопрос: Что значит «дать нейросети роль» в промпте?
Ответ: Это техника, при которой вы в начале запроса указываете, кем должна «притвориться» нейросеть (например, «Ты опытный копирайтер…»), чтобы настроить стиль и качество ответа.
Вопрос: Что такое «температура» в настройках запроса?
Ответ: Это параметр, влияющий на случайность/креативность ответа. Высокая «температура» дает более разнообразные, но менее предсказуемые результаты, низкая — более детерминированные и повторяемые.
Вопрос: Можно ли исправлять и уточнять запрос в процессе диалога?
Ответ: Да, это одна из ключевых практик. Последующие запросы, уточняющие, дополняющие или исправляющие предыдущие, называются «промпт-тюнинг» или «итеративное уточнение».
Вопрос: Есть ли универсальная формула идеального промпта?
Ответ: Нет, но есть общие принципы: ясность, конкретность, наличие контекста, разделение задач на шаги и указание желаемого формата ответа.
Вопрос: Где можно научиться составлять эффективные промпты?
Ответ: На специализированных курсах по prompt engineering, в блогах разработчиков ИИ, сообществах (например, на Reddit или в Telegram), а также методом проб, ошибок и анализа лучших практик.
Памятка: как составить эффективный запрос для нейросети
- Четко сформулируйте конечную цель: что именно вы хотите получить.
- Определите контекст: предоставьте нейросети необходимую фоновую информацию.
- Будьте максимально конкретны, избегайте двусмысленностей.
- Используйте ключевые слова, относящиеся к теме.
- Задавайте нейросети роль для настройки стиля ответа (например, «Ты эксперт в…»).
- Разбейте сложную задачу на последовательные шаги или вопросы.
- Укажите желаемый формат вывода (список, таблица, JSON, эссе и т.д.).
- Ограничьте длину ответа, если это необходимо (например, «ответь в 3 предложениях»).
- Приведите примеры желаемого ответа (техника few-shot).
- Избегайте негативных формулировок («не делай того-то»), лучше прямо указывайте, что нужно сделать.
- Используйте итеративный подход: уточняйте запрос на основе полученных ответов.
- Экспериментируйте с синонимами и разными структурами одного и того же запроса.
- Проверяйте, все ли условия задачи отражены в промпте.
- Сохраняйте удачные промпты для повторного использования и анализа.
