Некоторые методы оптимизации промптов для получения более точных ответов от нейросети:

• Экспериментирование с формулировками. 1 Нужно создать несколько вариантов запроса на одну тему и проанализировать полученные результаты, чтобы выявить наиболее продуктивные подходы. 1
• Добавление контекста. 23 Чем больше деталей в запросе, тем лучше результат. 2 Всё, что не указано в промпте, оставляется на усмотрение нейросети. 3
• Использование ключевых слов. 2 Нейросеть работает с текстом и находит наиболее вероятные ответы на основе ключевых слов в запросе. 2
• Использование конкретных форматов ответа. 2 Чётко указывая, в каком виде нужно получить информацию, можно избежать размытых или слишком длинных ответов. 2
• Использование разделителей. 3 Символы, например, тройные кавычки или заголовки разделов, могут помочь разделить текст на отдельные части, которые будут обрабатываться по-разному. 3
• Предоставление примеров. 13 Нужно показать нейросети, от чего ей можно отталкиваться при ответе на запрос. 3 Это могут быть реальные примеры уже готовых текстов, референсы, документы, стиль и т. д.. 3
• Указание нужной длины ответа. 3 Лучше указать количество абзацев или пунктов, чем количество слов или символов. 3
• Попросить нейросеть выполнить задачу последовательно. 3 Можно указать нейросети выполнить промпт за несколько этапов в рамках диалога. 3
• Регулярное обновление модели. 1 Постоянное обновление модели новыми данными и исправлениями помогает поддерживать её актуальность и точность. 1