Составление подсказок - это концепция в искусственном интеллекте, в разделе обработки естественного языка, которая предполагает включение описания задачи в исходный текст, например, в вопрос, вместо того, чтобы делать его неявным. Основной целью составления подсказок или промтов (prompt) является формулирование искусственному интеллекту задания на основе набора инструкций, сложность которых может варьироваться от одного предложения до нескольких абзацев текста.

Данная техника широко используется в различных отраслях, таких как обслуживание клиентов, образование и здравоохранение. Предоставляя четкие и лаконичные инструкции, оперативный диалог может помочь упорядочить процессы и повысить эффективность. Например, в сфере обслуживания клиентов чат-боты могут давать точные и релевантные ответы на запросы клиентов с помощью технологии подсказок.

Сервисы генерации текста принимают на вход подсказку (prompt), которые является разновидностью поискового запроса. Подсказка (prompt) для инструментов ИИ может быть определена как ввод или запрос, который инициирует выполнение определенной задачи или набора задач приложением или системой ИИ. Эти подсказки или входные данные могут поступать из различных источников, таких как взаимодействие с пользователем, датчики, API-интерфейсы или предварительно определенные правила и условия.

Например, в чат-боте подсказкой может быть пользовательское сообщение, которое вызывает заранее заданный ответ от бота. В системе профилактического обслуживания подсказкой может быть поток данных от датчиков, который идентифицирует потенциальный отказ оборудования, вызывая запрос на техническое обслуживание. В инструменте языкового перевода приглашение может быть текстовым вводом, который запускает алгоритм перевода для создания вывода на нужном языке.

Эффективное проектирование и использование подсказок имеет важное значение для оптимизации производительности и возможностей инструментов ИИ. Определяя четкие и конкретные подсказки, разработчики могут гарантировать, что их инструменты точно и эффективно реагируют на потребности пользователей, а также сводят к минимуму ошибки и непредвиденные результаты. Кроме того, подсказки могут быть разработаны с учетом возможностей машинного обучения, позволяя системам ИИ учиться и совершенствоваться с течением времени на основе взаимодействия с пользователем и отзывов.

Шаг 1: Выберите тему подсказки (поискового запроса). Первый шаг - это выбор темы для вашей подсказки. Это должно быть что-то, что интересует вашу аудиторию, и что-то, о чем вы можете написать подробно.

Шаг 2: Определите цель - Определите цель вашей подсказки. Это информирование, обучение, развлечение или убеждение? Знание цели поможет вам структурировать вашу подсказку и сохранить ее целенаправленность.

Шаг 3: Напишите четкий и лаконичный заголовок - Ваш заголовок должен быть четким и лаконичным, давая аудитории представление о том, о чем ваша подсказка. Он также должен привлекать внимание, чтобы побудить читателя читать дальше.

Шаг 4: Напишите вступление - Вступление должно содержать контекст и справочную информацию по вашей теме. Оно также должно быть увлекательным и зацепить вашу аудиторию.

Шаг 5: Напишите основную часть - Основная часть вашего предложения должна быть логически и последовательно структурирована. Используйте заголовки и подзаголовки, чтобы разбить текст на части и облегчить его чтение. Используйте примеры, статистику и другие доказательства, чтобы подкрепить свои аргументы.

Шаг 6: Напишите заключение - В заключении следует обобщить основные положения вашей подсказки и дать призыв к действию или заключительную мысль.

Шаг 7: Редактирование и вычитка - После того как вы написали свою подсказку, важно отредактировать и вычитать ее. Проверьте наличие орфографических и грамматических ошибок, убедитесь, что предложения и абзацы написаны гладко.

Шаг 8: Опубликовать - После того как вы довольны своей подсказкой, пришло время её отправить в окно поиска выбранного инструмента.

Следующие рекомендации распространяются на все чатоподобные сервисы искусственного интеллекта, поскольку подавляющее их большинство сделано на основе ChatGPT.

Написание качественных пользовательских подсказок при взаимодействии с ChatGPT имеет решающее значение для поддержания содержательной и увлекательной беседы. Ниже представлены некоторые советы, которые позволят найти ответ на искомый вопрос.

Совет №1

Текст подсказок (prompts) пишите на английском языке, поскольку генеративные нейросети лучше обучены и соответственно лучше генерируют текст на данном языке, а также используйте нейтральный стиль написания подсказок.

Пример: “the subject and tasks of mathematical statistics as an applied discipline”

Совет №2

Если не знаете, с чего начать исследовать или решать проблему, с какой стороны подойти попросите нейросеть провести мозговой штурм выдвинутой проблемы

Пример: “предложите несколько подходов к освоению и закреплению знаний по математической статистике”.

Совет №3

В содержимое подсказки определите или предположите, какая форма представления ответа будет наиболее полно соответствовать изначальному запросу. Если перефразировать вышесказанное простым языком, то это ответ на вопрос: “Что нужно найти и как называется искомое?” Это может быть: книга, статья, изображение, видеоролик, гиперссылка, название программного продукта, листинг кода, толкование, инструкция, сущность, определение, структура, характеристика, функция, назначение.

Для того, чтобы выяснить, что нужно именно искать, необходимо задать Ваш вопрос в изначальной формулировке, которая может быть расплывчатой по смысловому контексту и смотреть какие ключевые слова и фразы выдаёт поисковик. После этого, смотрите толкование каждого выданного ключевого слова или фразы и выясните, в каком тематическом и сематической категории употребляется то или иное ключевая фраза . Таким образом пользователь формирует в голове общую смысловую картину вещей, которая затрагивает та или иная проблематика. В случае, если толкование какого-то ключевого слова Вам было непонятным, то попробуйте уточнить запрос толкования ключевого слова задав дополнительную опцию “объясни простыми словами”.

Кромет того, можно воспользоваться следующими инструментами для создания возможных формулировок поискового запроса, например, OneLook Distionary Search, Keywordtools

Пример: “справочники по математической статистике”

Пример: “определение понятия математическая статистика”

Совет №4

Добавьте в содержимое подсказки глаголы активного действия. Глаголы активного действия побуждают нейросеть или поисковик к совершению определенного действия

Пример: “приведите названия бесплатных аналогов программы MATLAB”

Совет №5

В случае, если необходимо отразить структуру представления ответа на поисковый запрос, то формулировке подсказки это необходимо отразить соответственным образом

Пример: “напиши пошаговое руководство по нахождению доверительного интервала исследуемой выборки”

Совет №6

Если возникает потребность в нахождении какой-то конкретной информации, которая существует в определённом документе и руководстве, то в промте можно указать название документа или, из которого необходимо взять информацию. Данный промт позволяет генерировать текст на основе существующих источников, что особенно полезно для освоения интерфейсов программного обеспечения”.

Пример: “напиши пошаговое руководство построения модели процесса смешения горячей и холодной воды в смесителе с течением времени в COMSOL Multiphysics. Сформулируйте ответ с упором на содержимое пользовательской документации COMSOL Multiphysics”

Совет №7

Для создания более полного релевантного поискового вопроса поисковой системе, ChatGPT или какой-то реферативной или библиометрической базе данных необходимо сформировать соответствующую целенаправленную стратегию поиска, которое представляет собой организованную структуру ключевых терминов, фраз, предметных заголовков и ограничителей, используемых для поиска в базе данных. Конечной целью стратегии поиска является нахождение способа и пути решения поставленной проблемы, информационное содержимое совокупности найденных ответов поисковой выдачи даёт не только полное образное представление решения поставленной задачи, но и побуждает к процессу непосредственного решения проблемы. Более подробно об данном аспекте проектирования поиска (search design) можно ознакомиться в книге Tony Russell-Rose и Tyler Tate Designing the Search Experience: The Information Architecture of Discovery