Как писать правильные промты в ChatGPT
Прошел курс GenAI for Product Manager от GoPractice и мне очень понравился блок про промт-инжиниринг. Там мы учились писать промты для ChatGPT, который мог бы проанализировать и классифицировать 1000+ текстовых отзывов с точностью 90%, что является крутым показателем.
Так как же писать хорошие промты, которые приносят пользу вам и бизнесу?
Обычно разработка промта делается вручную и в несколько итерации. Например для анализа отзывов мы разработали изначальный промт, протестировали его на 2-3 отзывах пользователей, проанализировали результаты, выявили ошибки в ответе и доработали промт.
Как дорабатывали и улучшали промт:
- Дайте языковой модели роль которую он играет, чтобы сгенерировать ответ. Например в нашем случаем мы написали ему что он сегодня продакт-менеджер или продуктовый аналитик, который должен проанализировать отзывы пользователей
- Четко разделите смысловые блоки в промте. Например блок с инструкцией и блок где мы показываем реальный отзыв пользователя, который он должен проанализировать, должны быть разделены операторами “”, ===, ,
- Укажите в каком формате вы хотите получит ответ: JSON, HTML, table or other
- Покажите примеры правильных и неправильных ответов для данного промта
- Попросите модель проверить все ли он сделал по инструкции
- Составьте инструкцию в виде последовательности задач, например: в шаг 1 сделай X, в шаге 2 сделай Y, … в шаге N сделай Q
- Добавьте в инструкцию текст «Сделай работу шаг за шагом»
- Попросите модель объяснить свои ответы. Это поможет с идеями по улучшению в следующей итерации.
После нескольких итераций и улучшений, мы повысили качество промта 88% → 91%. Учитывая что GPT может обрабатывать отзывы намного быстрее человека и качество обработки среднего специалиста на уровне 90-95%, результаты промта можно считать успешным применять на практике.
Это очень маленькая часть из большого материала из курса, для полного понимания рекомендую выделить пару дней и пройти курс.
Прошел курс GenAI for Product Manager от GoPractice и мне очень понравился блок про промт-инжиниринг. Там мы учились писать промты для ChatGPT, который мог бы проанализировать и классифицировать 1000+ текстовых отзывов с точностью 90%, что является крутым показателем.
Так как же писать хорошие промты, которые приносят пользу вам и бизнесу?
Обычно разработка промта делается вручную и в несколько итерации. Например для анализа отзывов мы разработали изначальный промт, протестировали его на 2-3 отзывах пользователей, проанализировали результаты, выявили ошибки в ответе и доработали промт.
Как дорабатывали и улучшали промт:
- Дайте языковой модели роль которую он играет, чтобы сгенерировать ответ. Например в нашем случаем мы написали ему что он сегодня продакт-менеджер или продуктовый аналитик, который должен проанализировать отзывы пользователей
- Четко разделите смысловые блоки в промте. Например блок с инструкцией и блок где мы показываем реальный отзыв пользователя, который он должен проанализировать, должны быть разделены операторами “”, ===, ,
- Укажите в каком формате вы хотите получит ответ: JSON, HTML, table or other
- Покажите примеры правильных и неправильных ответов для данного промта
- Попросите модель проверить все ли он сделал по инструкции
- Составьте инструкцию в виде последовательности задач, например: в шаг 1 сделай X, в шаге 2 сделай Y, … в шаге N сделай Q
- Добавьте в инструкцию текст «Сделай работу шаг за шагом»
- Попросите модель объяснить свои ответы. Это поможет с идеями по улучшению в следующей итерации.
После нескольких итераций и улучшений, мы повысили качество промта 88% → 91%. Учитывая что GPT может обрабатывать отзывы намного быстрее человека и качество обработки среднего специалиста на уровне 90-95%, результаты промта можно считать успешным применять на практике.
Это очень маленькая часть из большого материала из курса, для полного понимания рекомендую выделить пару дней и пройти курс.