Часть 1: Фундамент промт-инжиниринга PRO – Детальная разработка
Цель части 1: Сформировать инженерное мышление при работе с промтами. Объяснить почему базовые подходы терпят неудачу со сложными задачами и какие принципы, знания и ментальные модели лежат в основе профессионального промт-инжиниринга.
Глава 1: Введение: Эра сложных задач и PRO-промтов
1. Проблематика сложных задач:
Определение "Сложности": Задачи, требующие многошаговых рассуждений, обработки большого объема/разнородных данных, глубокого контекста, творческого синтеза, высокой точности или интеграции с другими системами (анализ юр. документа, генерация адаптивного кода, многоэтапное стратегическое планирование, персонализированный коучинг на основе данных).
Провал базовых промтов: Наглядные примеры, где "просто спросить" приводит к:
Галлюцинациям и выдумкам фактов.
Потере контекста в длинных диалогах/документах.
Непониманию сложных инструкций или нюансов.
Поверхностным или противоречивым выводам.
Игнорированию критических ограничений.
Неуправляемой креативности там, где нужна точность (и наоборот).
2. Что такое "PRO-Промт"? Ключевые характеристики:
Структурированность: Четкая организация (роли, шаги, разделы, форматирование). Не поток сознания, а архитектурный проект.
Контекстуальная глубина: Умение управлять контекстом: что, когда и в каком объеме предоставлять модели. Включает фон, промежуточные результаты, внешние данные (RAG).
Управляемость: Предсказуемость вывода. Возможность направлять рассуждения, ограничивать выход, задавать четкие критерии успеха.
Тестируемость и итеративность: Промт – не магическая формула, а инженерный артефакт, который нужно тестировать на разных входах, измерять качество вывода и постоянно улучшать.
Модульность и композиция: Сложный промт собирается из проверенных, переиспользуемых компонентов (под-промтов).
Документированность: Понимание почему промт устроен именно так, какие допущения сделаны, как его использовать и модифицировать.
3. Обзор книги: От интуиции к инженерии:
Краткая карта пути: Фундамент (Часть 1) -> Инструменты и техники (Часть 2) -> Решение сложных задач (Часть 3) -> Будущее и Ответственность (Часть 4).
Акцент на практику: Примеры, задания, чек-листы.
Читатель к концу книги: Не просто знает техники, а мыслит как инженер промтов, способен самостоятельно проектировать решения для уникальных сложных задач.
Глава 2: Анатомия LLM: Что нужно значить инженеру промтов
Ключевой посыл: Инженеру промтов не нужна глубокая теория ML, но критически важно понимать практические аспекты работы LLM и их ограничения, чтобы проектировать эффективные промты. Знать "рычаги управления".
Основные блоки:
1. Токенизация – Валюта и ограничение:
Что такое токены (не символы, не слова!). Примеры токенизации разных слов/фраз.
Практическое значение: Ограничение длины контекста (окна) модели (e.g., 128K токенов – это не 128K слов!). Как считать токены (инструменты, эмпирические правила).
Влияние на промты: Стоимость запроса (ввод + вывод), риск "обрезания" важного контекста, необходимость сжатия/суммаризации.
2. Архитектура (Трансформеры) – Кратко и Практично:
Суть: Внимание (attention) к предыдущим словам/токенам для предсказания следующего. Само-внимание внутри контекста.
Практическое значение:
Контекстное окно: Модель "видит" только последние N токенов. Информация вне окна теряется. Важность управления контекстом.
Относительная позиция: Понимание, что модель чувствительна к порядку информации в промте и контексте ("Системная инструкция важна!").
3. "Мышление" LLM (Статистика, а не логика):
LLM – не база знаний и не логический движок. Это сложные статистические модели, предсказывающие последовательности.
Практическое значение:
Галлюцинации: Причина – генерация правдоподобного, а не истинного. Как минимизировать (четкие инструкции, grounding фактами, запрос источников).
Bias (Смещение): Отражение смещений в тренировочных данных. Осознанность инженера, техники смягчения в промтах.
Креативность vs. Точность: Управление параметрами (temperature, top_p) через промт (напоминание модели о необходимости точности).