Магията на подканите: Практически наръчник за ефективна комуникация с AI

Случвало ли ти се понякога да помолиш LLM модел (като ChatGPT, Gemini, Claude или напоследък DeepSeek) за помощ и да се почувстваш разочарован от резултатите? Може би си получил отговор, който е извън темата, или нещо толкова дълго, че е неизползваемо. Реалността е, че имаш повече влияние, отколкото си мислиш!

Написах тази публикация като задълбочено изследване на промпт инженерството, така че да можеш да дадеш на AI „волана“, от който се нуждае, за да създаде висококачествени, целенасочени отговори. Тази статия е изчерпателно ръководство, обединяващо най-добрите практики от лидери в индустрията като OpenAI, Anthropic, Google, Meta и други и ще те отведе отвъд бързите съвети, които можеш да намериш навсякъде.

Защо промптовете са важни?

Големите езикови модели (LLM) са невероятно гъвкави, но и невероятно буквални. Когато попиташ: „Разкажи ми за иновациите“, те ще направят точно това — ще ти дадат много генерален, но принципно верен отговор. Ако добавиш яснота, като например: „Обобщи топ 3 иновациите в областта на възобновяемата енергия от 2020 г. насам в не повече от 75 думи, като се фокусираш върху пробиви в слънчевата енергия„, моделът изведнъж знае точно какво да предостави.

И така, към какво се стремим с добра подкана?

• Ефективност: Добрите подкани намаляват необходимостта от многократно уточнявания и значително съкращават пътят към постигане на истинската ти цел.
• Точност: Чрез предоставяне на контекст, ти намаляваш „халюцинациите“ (измисляне на информация, която не е вярна) или неподходящите отклонения, коио не те интересуват.
• Надеждност: Последователната структура в твоите подкани води до последователни, висококачествени резултати.

Обща структура на подкани

Почти всички документи за LLM модели (от GPT-4 на OpenAI, до Claude на Anthropic, до Gemini на Google) посочват една основна архитектура на структуриране на успешен промпт. Разбира се, има разлики, които са важни между тези модели, и мога да стигна до това в бъдещи публикации. Но тази първа публикация за промпт инжинерство се фокусира върху предоставянето на наистина изчерпателен поглед върху това, което е необходимо, за да пишете работещи промптове през 2025 г. в различните LLM модели.

Имайки това предвид, ето шестте ключови елемента:

1. Роля или персона

• Определение: Казваш на модела какъв трябва да бъде, напр.: „Ти си старши Java разработчик“ или „Ти си AI асистент, консултант по кариерно развитие“.
• Защо е важно: LLM поемат каквато и да е персона, която им зададеш. Указването на роля променя тона, стила и базата от знания, от която моделът черпи информация.
• Предупреждение: Открих, че задаването на роля има много по-малко значение при истински разсъждаващи модели като o1 и особено при o1 Pro. Просто им даваш задачата и не се притесняваш за ролята.

2. Цел / Задание

• Определение: Опиши точно какво искаш да бъде направено. Например: „Преведи този параграф на испански“ или „Обобщи професионалната квалификация на потребителя„.
• Защо е важно: LLM са изключително гъвкави. Давайки им една основна цел ги държи фокусирани само върху нея.
• Съвет: Ако все още не можеш да дефинираш пълния обхват на задачата, опитай се да я раздеш на части и започни с дефинирането на конкретни задачки, които ще е доведа до крайната цел.

3. Контекст или препратки

• Определение: Ключови данни или фрагменти, от които моделът се нуждае: напр.: „Ето текста на автобиографията на потребителя“ или „По-долу е откъс от 300 думи от изследователска статия„.
• Защо е важно: LLM запълват празнините с предположения. Ако искаш фактологични или специфични за дадена област подробности, предостави ги. Минимизирането на неподходяща информация е от решаващо значение — твърде обхватния информационен спектрум може да доведе до сериозно объркване на модела.

4. Изисквания за формат или формата на отговор

• Определение: Указваш дали искаш водещи точки, таблица, JSON или кратък параграф.
• Защо е важно: Ако не кажеш как искаш отговора, LLM може да ти даде отговор с дължината на роман. Или може предостави данните, о които имаш нужда но в параграф със свободни мисли, който е труден за разбиране.
• Съвет: Прикачи вече попълнена таблица, за да покажеш на модела дължината или качеството на изходния формат, така че той е напълно наясно, как да предостави крайния отговор на твоето запитване.

5. Примери или демонстрации (по избор)

• Определение: Покажи добър (а понякога дори и лош) пример за точно какъв стил или резулат ти е необходим.
• Защо е важно: LLM се учи от примери в реално време. Дори и само един пример може да изясни формата или стила, който се търси, по-добре от параграфи с обяснение.
• Предупреждение: Понякога ще откриеш, че на практика добавянето на пример ограничава креативността, която търсиш в задачата. Така че при такъв тип задачи можеш да опиташ със или без примери.

6. Ограничения (Constraints) ли допълнителни инструкции

• Определение: Можеш да оставиш ограничения за брой думи, или като предоставиш материал, който да ползва, за окажеш, че искаш да се използват само тази информация „без външни данни“ или „обясни на ниво на четене за 5-ти клас“ и т.н.
• Защо е важно: LLM могат да бъдат прекалено многословни или да се отклоняват. Ограниченията ги държат под контрол.
• Съвет: На практика, ако имаш твърде много ограничения, моделът ще се обърка. Затова ги използвай разумно и добавяй примери.

„Chain-of-Thought“ или обобщено разсъждение

Chain-of-Thought (на български може да се преведе като „верига на мисълта“) е метод, използван в изкуствения интелект, особено в моделите за обработка на естествен език (Generative AI), като GPT. Той представлява начин на мислене и решаване на задачи, при който сложните проблеми се разбиват на по-малки, по-лесни за обработка стъпки.
Има два различни начина, по които AI моделите „мислят“:

1. Първият тип модели (като o1 Pro) работят като че ли с няколко мисловни процеса наведнъж. Те обмислят различни варианти едновременно и после избират най-добрия резултат. Това е като човек, който обмисля няколко решения на един проблем в главата си, преди да избере най-подходящото.
2. Вторият тип модели (като o1, DeepSeek R1 или Gemini Flash Thinking 2.0) показват своя „мисловен процес“ стъпка по стъпка, като записват разсъжденията си, преди да дадат крайния отговор. Това е като човек, който решава задача на хартия и записва всяка стъпка от разсъждението си. Но тези модели обикновено обмислят само един вариант наведнъж.

Една от най-големите разлики в използването на LLM е дали искаш те да генерират подробно „вътрешно разсъждение“ или само кратък финален отговор на твоето запиване. Някои усъвършенствани модели, особено o1 Pro, ще разсъждават на скрити стъпки. Други могат да създават обяснения тип „верига на мисълта“ – Chain-of-Thought (CoT), които показват как моделът достига до решение.

Като се има предвид това, ето няколко нюанса, които идват с модели за разсъждение, които не се срещат толкова често при традиционните LLM.

• Твърде много заявки за „верига на мисълта“ могат да объркат или да влошат производителността. Някои документи за модели (напр. серията OpenAI o1) съветват да не се принуждава моделът да показва всяка стъпка.
• Краткото, ясно разсъждение (като „Обясни крайната си логика в 2-3 водещи точки“) често е достатъчно, за да информира потребителя, без да претоварва модела.

Често срещани грешки при създаването на промпове (и как да ги поправим)

И така, какво може да се обърка, когато правим запитвания към моделите? Забелязала съм, че отрицателните примери са най-полезни, така че ето няколко конкретни примера, които трябва да избягваш:

1. Неясни или двусмислени заявки

• Грешка: Разкажи ми за образованието.
• По-добре: Обобщи как се е развило общественото образование в България от 1900 до 1950 г., като подчертаеш три ключови промени в политиката. Отговорът трябва да не е повече от 200 думи.

2. Множество изисквания в едно изречение

• Грешка: Моля, анализирай тези статии за основни идеи, създай таблица с препратки, предложи решения, напиши кратко хумористично стихотворение за тях и след това ги сравни с моите бележки.
• По-добре: Раздели го стъпка по стъпка (или точка по точка). Пример: Първо, анализирай тези статии за основни идеи. След това ще направим останалото.

3. Липса на насоки за формат

• Грешка: Разкажи ми всичко за автобиографията на потребителя.
• По-добре: Идентифицирай топ 5 умения на потребителя от автобиографията му, изброй ги като водещи точки и след това предостави резюме в едно изречение.

4. Пропускане на ключов контекст

• Грешка: Сравни тези описания на длъжности. (Но никога не предоставяш действителния текст или дори резюме от тях!)
• По-добре: По-долу са три описания на длъжности за подобни роли, всяка от които се фокусира върху различен набор от умения. Моля, прочети ги внимателно и след това ги сравни в 3 точки на общи черти и разлики.

5. Противоречиви инструкции

• Грешка: Обясни го с 20 думи, но също така включи множество препратки и цитати.
• По-добре: Реши кои инструкции са наистина важни или посочи резервен вариант. Нека оговоръ е кратък (около 50 думи). Ако са необходими цитати, можеш да надхвърлиш 50 думи, за да ги изброиш.

Подробен пример: Случай на употреба с кариерен консултантПо-долу е по-изчерпателен пример за подкана. Да предположим, че имаш човек, който иска да смени работата си, работил е в малък стартъп и иска да премине към корпоративна роля на ръководител на проекти. Той има 5 описания на длъжности от големи компании, всяко от които изброява изисквания. Той също така има неофициална автобиография. Искаш LLM да:

1. Обобщи изискванията за ролята (така че потребителят да ги разбере напълно).Интервюира потребителя за неговия опит (за да събере информация).Сравни опита на потребителя с тези изисквания.Идентифицира пропуски в уменията и да предложи решения.Предостави обща оценка за трудност („минимална“, „умерена“ или „значителна“).Поддържа целия разговор добре структуриран.

Prompt:

РОЛЯ или СИСТЕМНА ИНСТРУКЦИЯ: Ти си AI асистент, консултант по кариерно развитие, с експертни познания в прехвърлянето на опит от малък бизнес към корпоративни роли.

ЦЕЛ / ЗАДАЧА: Помогни на потребителя да оцени своята пригодност за позиция Ръководител на проекти в голяма компания, като:

1. Обобщи общите отговорности, квалификации и набори от умения в предоставените от потребителя 5 описания на длъжности.
2. Интервюира потребителя за неговия опит от малкия бизнес — отговорности, постижения, умения.
3. Свържи опита на потребителя с корпоративните задачи на ръководителя на проекти (като отбележи преки припокривания, частични припокривания и пропуски в уменията).
4. Предложи начини за преодоляване на тези пропуски (курсове, сертификати, стажове и т.н.).
5. Предостави оценка за трудност от 1-3 думи (Минимална, Умерена, Значителна) с едно изречение с обосновка.

КОНТЕКСТ или ПРЕПРАТКИ:

• Потребителят има 5 описания на длъжности за ролята „Ръководител на проекти“, всяко от които се фокусира върху задачи като междуфункционално ръководство, бюджетиране, планиране и управление на заинтересовани страни.
• Потребителят е работил в много малък стартъп, изпълнявайки множество роли: операции, основни счетоводни дейности, координация с доставчици, ръководство на екип.

ИЗИСКВАНИЯ ЗА ФОРМАТ или РЕЗУЛТАТ: Предостави окончателния си отговор в следните раздели:

1. Резюме на ролята
2. Общ преглед на опита на потребителя
3. Припокривания
4. Пропуски и препоръки
5. Оценка за преодоляване на пропуските (с едно изречение с обяснение)

ПРИМЕРИ / ДЕМОНСТРАЦИИ:

• Добър пример за раздел „Припокривания“:
  „• Припокриване 1: Ежедневната координация с доставчици на потребителя се привежда в съответствие с необходимото управление на доставчици в описанията на длъжностите.“
  „• Припокриване 2: Ръководенето на малък оперативен екип е паралелно на междуфункционалното ръководство.“
• Лош пирмер за раздел „Припокривания“:
  „Да, имат някои умения. И така, следващ въпрос, моля.“

ОГРАНИЧЕНИЯ / ДОПЪЛНИТЕЛНИ ИНСТРУКЦИИ:

• Крайната дължина на резюмето да е под 500 думи.
• Задавай въпроси за интервюто един по един, за да избегнеш претоварването на потребителя.
• Използвай подкрепящ, насърчителен тон.

Тази подкана описва ролята, данните, ограниченията и формата стъпка по стъпка. Резултатът? Добре структуриран, релевантен отговор, който се отнася до реалните нужди на потребителя — вместо случайно бръщолевене на AI за управлението на проекти като цяло.

Техники за напреднали

Просто за забавление, реших да включа тийзър за някои други техники, които мога да развия в бъдещи публикации!

1. Подканяне с няколко примера (Few-Shot Prompting)

• Ако искаш LLM да възпроизведе конкретен стил или формат, предостави няколко примера за (input → desired output). Напр.: Когато получим описание на длъжност, ето как я обобщаваме… и покажи пример. Това е особено често срещано при задачи като генериране на код, математически решения или извличане на структурирани данни.

2. Chain-of-Thought (със внимание)

• Ако имаш нужда от обяснения стъпка по стъпка, можеш да попиташ: Обясни разсъжденията си в кратки точки. Но имай предвид, че някои модели не препоръчват да бъдат принуждавани да показват цялата вътрешна логика. Обобщеното разсъждение обикновено е достатъчно, за да се потвърди правилността.

3. Итеративни стратегии или стратегии с множество подкани

• Раздели големите задачи на множество подкани или стъпки. Това имитира как би говорил с истински експерт — План → Получаване на частични резултати → Прецизиране → Заключение. Например: Първо, напиши структурата на статията. След това разпиши всеки раздел по отделно.

Отстраняване на грешки в подканата

Дори и с внимателен дизайн, може да получиш отговор, който не отговаря точно на твоите очаквания. Опитай тези стъпки:

1. Провери формата: Предоставил ли си заглавия или заявка за списък с водещи точки? Ако не, моделът може да създаде огромен блок текст.
2. Добави или премахни подробности: Понякога LLM се затрудняват, ако си твърде общ. Друг път се заплитат в излишни подробности. Коригирай съответно.
3. Изрично преформулирай целта: Ако моделът се е отклонил, потвърди отново основната цел.
4. По-кратко не винаги е по-добре: Ако си твърде лаконичен (напр.: Анализирай. Действай.), LLM предполага намеренията ти. Осигури му добре структурирана основа.

Защо по-добрия промпт подобрява взаимодействието човек-LLM

И така, защо да си създаваме всички тези проблеми? Какви са ползите освен по-доброто подканяне? Смятам, че това всъщност е важно, защото превръща взаимодействията LLM-човек в партньорство. Ето няколко извода, които според мен са верни:

1. Ускорява работата: Вместо да изясняваш задачите в множество съобщения напред-назад, можеш да заредиш яснота от самото начало и да получиш почти мигновени резултати.
2. Създава практичkr резултати: Получаването на списъци с водещи точки, таблици или JSON означава по-малко последваща обработка или преформатиране.
3. Повишава доверието: Висококачествените, последователни отговори те уверяват, че моделът „разбира“ твоята заявка — което води до по-сложни или креативни случаи на употреба.

Заключителни мисли и следващи стъпки

Промпт инженерството не трябва да бъде плашещо или прекалено техническо. По своята същност то се свежда до това да кажеш на AI кой си, какво искаш и как го искаш.

Ако искаш да продължиш да развиваш уменията си, , ето какмо можеш да направиш:

• Експериментирай: Започни с кратки задачи, прецизирай подканата си, докато отговорът не стане точно такъв, какъвто го искаш, след това си направи библиотека с промптове и си записвай работещи промптове за задачи, които изпълняваш често.
• Учи се от официални ръководства: OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google, Meta и други споделят най-добри практики, които често подсилват същата универсална структура.
• , ето как можеш да продължиш Ако имаш работен процес — като обобщаване на статии или анализиране на автобиографии — превърни подканата си в шаблон за попълване на празни места. Колкото повече го използваш, толкова по-последователни стават резултатите ти.

С помощта на съветите и прозренията в тази статия, ти трябва да си на път да създаваш мощни подкани, които дават яснотата, точността и креативността, които търсиш. Приятно подканяне!

Също така, можеш да разгледаш нашата напълно безплатна библиотика за подкани и да си вземеш промптовете, от които имаш нужда

Елена Великова

СЕО и дигитален стратег с над 15 години опит в изграждането и скалирането на успешни онлайн бизнеси. Отличена като една от Топ 10 Успешни Жени предприемачи за 2021 година.

• facebook
• linkedin
• instagram
• tiktok
• youtube