Какие существуют методы промптинга для повышения эффективности нейросетевых диалоговых систем?

Некоторые методы промптинга для повышения эффективности нейросетевых диалоговых систем:

• Назначать чат-боту определённые роли. proglib.io Это позволяет создать более реалистичный и целенаправленный диалог, получить специфические знания или опыт. proglib.io Чем больше деталей о роли и ожидаемом поведении предоставлено, тем точнее будет ответ. proglib.io
• Добавлять персональные детали и характеристики. proglib.io Например, задавать формат, указывать необходимый стиль, использовать нужные прилагательные для конкретных элементов текста, определять уровень экспертизы. proglib.io
• Применять двухэтапный подход для текстов со списками и подборками. proglib.io Сначала генерировать нужные пункты, а в последующем промпте поручать чат-боту написать текст в необходимом стиле/тоне с использованием этого списка. proglib.io
• Создавать кастомные инструкции. proglib.io Это позволяет не повторять контекст и детали в промптах на одну и ту же тему, экономит время и повышает релевантность/экспертность ответов. proglib.io
• Использовать метод «Персонажа» (Persona Pattern). radiotochki.net Просить ИИ не просто выполнить задачу, а сделать это с позиции определённого эксперта или персонажа. radiotochki.net Это мгновенно задаёт тон, стиль, уровень экспертизы и словарный запас. radiotochki.net
• Использовать «Мышление по цепочке» (Chain-of-Thought, CoT). radiotochki.net Большие языковые модели лучше решают сложные логические, математические или многоэтапные задачи, если их попросить «думать вслух». radiotochki.net
• Использовать «Шаг назад» (Step-back). alexkolokolov.com Замедлять модель и просить сначала оценить всю картину, прежде чем фокусироваться на частностях. alexkolokolov.com Такой подход помогает включить последовательное мышление и глубже проработать проблему. alexkolokolov.com