1. Запрос на улучшение:

«Вот пример. Как можно улучшить или расширить эту идею?»

2. Комбинирование элементов:

«Возьми лучшие элементы из этих примеров и создай что-то новое.»

3. Изменение контекста:

«Вот пример из области X. Как можно применить подобный подход в области Y?»

4. Ограничения и вызовы:

«Используй эту структуру, но добавь неожиданный поворот или элемент.»

5. Запрос альтернатив:

«Вот один подход. Какие еще совершенно другие подходы можно использовать?»

– Анализ влияния количества примеров на оригинальность ответа

Количество предоставляемых примеров может существенно влиять на оригинальность ответа ИИ:

1. Один пример:

Может привести к близкому копированию стиля и структуры.

Полезно, когда требуется очень специфический формат.

2. Два-три примера:

Обычно обеспечивает хороший баланс между направлением и свободой творчества.

Позволяет ИИ увидеть разные подходы и комбинировать их элементы.

3. Множество примеров:

Может привести к более оригинальным результатам, так как ИИ имеет больше «материала» для вдохновения.

Однако может также вызвать «перегрузку» и привести к непоследовательным ответам.

4. Отсутствие примеров:

Максимальная свобода для ИИ, но результаты могут не соответствовать ожиданиям.

Пример анализа:

Промпт с одним примером:

«Напиши слоган для новой марки спортивной обуви. Вот пример: «Just Do It’ (Nike).»

Результат: ИИ может создать слоган, очень похожий по структуре и стилю на пример Nike.

Промпт с несколькими примерами:

«Напиши слоган для новой марки спортивной обуви. Вот несколько примеров из разных областей:

«Think Different’ (Apple)

«I’m Lovin’ It’ (McDonald’s)

«The Ultimate Driving Machine’ (BMW)»

Результат: ИИ с большей вероятностью создаст более оригинальный слоган, комбинируя различные подходы и стили из предоставленных примеров.

Промпт, стимулирующий оригинальность:

«Напиши слоган для новой марки спортивной обуви. Вот несколько известных слоганов: [примеры]. Твоя задача – создать что-то столь же запоминающееся, но совершенно отличное по стилю и подходу.»

Результат: Этот промпт дает ИИ примеры для вдохновения, но явно требует оригинальности, что может привести к более креативным и нестандартным ответам.

Правильное использование примеров и аналогий в промптах может значительно улучшить качество и релевантность ответов ИИ, обеспечивая при этом баланс между направленностью и креативностью. Ключ к успеху заключается в предоставлении достаточного контекста и направления, одновременно оставляя простор для оригинального мышления ИИ.

3.5. Техники уточнения и конкретизации

Уточнение и конкретизация промптов являются критически важными аспектами промпт-инжиниринга, позволяющими получить более точные, релевантные и полезные ответы от ИИ. Эти техники помогают сузить область поиска решения, уточнить детали задачи и обеспечить более глубокое понимание контекста ИИ-системой.

• Пошаговое уточнение промптов

Пошаговое уточнение – это процесс последовательного улучшения промпта на основе анализа полученных результатов и итеративного подхода к формулировке задачи.

– Методология итеративного улучшения промптов

1. Начальный промпт:

Создайте базовый промпт, охватывающий основную суть задачи.

2. Анализ результата:

Оцените ответ ИИ на предмет соответствия ожиданиям и целям.

3. Идентификация областей для улучшения:

Определите аспекты ответа, которые требуют уточнения или корректировки.

4. Уточнение промпта:

Модифицируйте промпт, добавляя детали, ограничения или контекст.

5. Повторение процесса:

Повторяйте шаги 2—4, пока не получите удовлетворительный результат.

– Техники анализа результатов и корректировки промптов