Вы уже освоили основы промптинга: научились давать ИИ роль, ставить четкие задачи и формулировать ожидания. Это работает в 80% случаев. Но что делать, когда перед вами стоит действительно сложная задача? Логическая головоломка, многоэтапный анализ или необходимость научить нейросеть копировать ваш уникальный стиль?
Настало время перейти на следующий уровень. В этой статье мы разберем две самые мощные техники промптинга — Chain-of-Thought (Цепочка мыслей) и Few-Shot Learning (Обучение на примерах). Это те самые инструменты, которые превращают продвинутого пользователя ИИ в настоящего мастера, способного решать задачи любого уровня сложности.
Chain-of-Thought: как заставить ИИ «думать» вслух
Что такое Цепочка мыслей?
Chain-of-Thought (CoT) — это техника промптинга, при которой вы просите искусственный интеллект не просто дать ответ, а подробно расписать ход своих рассуждений, шаг за шагом. По сути, вы заставляете его вести внутренний диалог и демонстрировать его вам.
Представьте, что вы просите человека решить сложную математическую задачу. Если он просто скажет ответ, вы не поймете, правильный ли он и как он к нему пришел. Но если он покажет все свои вычисления на бумаге, вы сможете проследить логику и найти ошибку, если она есть. CoT — это и есть такое «показание вычислений» для ИИ.
Зачем это нужно?
Эта техника кардинально повышает точность ответов на задачах, требующих логики, анализа, планирования или последовательных вычислений. Она буквально заставляет языковую модель активировать участки, ответственные за логическое мышление, а не просто подбирать наиболее вероятный ответ на основе статистики.
Как это работает на практике?
Рассмотрим разницу на примере логической задачи.
Обычный промпт:
Пользователь: «На полке стоят 3 книги. Первая книга находится слева от второй, а третья — справа от второй. Какая книга находится в середине?»
ИИ (возможный ответ): «Вторая книга».
Ответ верный, но мы не знаем, понял ли ИИ логику или угадал.
Промпт с Chain-of-Thought:
Пользователь: «На полке стоят 3 книги. Первая книга находится слева от второй, а третья — справа от второй. Какая книга находится в середине? Распиши свои рассуждения пошагово.»
ИИ (примерный ответ): «
Представим полку: у нас есть три позиции: левая, средняя и правая.
Условие: «Первая книга находится слева от второй». Это значит, что первая книга левее второй. Возможные расположения: (1, 2, ?) или (?, 1, 2) — но второе неверно, так как 1 не может быть левее 2, если она в середине или справа. Значит, вариант (1, 2, ?).
Условие: «Третья книга — справа от второй». При расположении (1, 2, ?) третья книга как раз будет справа от второй. Это соответствует условию.
Итак, окончательное расположение: первая книга (слева), вторая книга (в середине), третья книга (справа).
Ответ: в середине находится вторая книга.»
Теперь мы видим, что ИИ не угадал, а провел полноценное логическое рассуждение. Это и есть сила CoT.
Few-Shot Learning: как научить ИИ вашему стилю за 60 секунд
Что такое Few-Shot промптинг?
Если Chain-of-Thought — это про логику, то Few-Shot Learning — это про стиль и формат. Это техника, при которой вы предоставляете ИИ несколько примеров («снимков» — shots) того, что вы хотите получить, а он, следуя этому шаблону, генерирует новый контент.
Проще говоря, вы не объясняете нейросети на словах, а показываете: «Сделай так же, но с другим содержанием». Это самый быстрый способ научить ИИ писать в нужном вам формате, с нужной структурой и интонацией.
Когда это необходимо?
Вам нужно, чтобы ИИ выдавал ответы в строго определенном формате (например, JSON, XML, таблица).
Вы хотите, чтобы нейросеть копировала ваш уникальный стиль письма, тон голоса или специфические речевые обороты.
Вы работаете с узкоспециализированной задачей, где стандартные формулировки ИИ не подходят.
Как создать Few-Shot промпт?
Структура такого промпта всегда одинакова:
- Инструкция: Краткое объяснение задачи.
- Примеры (1-3 обычно достаточно): Пара «Вход» → «Выход», показывающая шаблон.
- Новый запрос: Собственно, задача, которую нужно решить по образцу.
- Пример: Создание описаний продуктов в едином стиле
Инструкция: Ты — копирайтер интернет-магазина. Твоя задача — создавать краткие и яркие описания товаров на основе их характеристик. Следуй формату из примеров.
Пример 1:
Вход: [Товар: Эспрессо-чашка]. [Характеристики: Керамика, объем 200 мл, подходит для посудомойки, ручная роспись].
Выход: Идеальный эспрессо с душой. Наша керамическая чашка объемом 200 мл создана для ценителей кофе. Утонченная ручная роспись делает каждый глоток особенностью. Практична — смело мойте в посудомоечной машине!
Пример 2:
Вход: [Товар: Деревянная разделочная доска]. [Характеристики: Массив бамбука, размер 30х20 см, антибактериальное покрытие, удобная ручка].
Выход: Природная гармония на вашей кухне. Разделочная доска из массива бамбука (30х20 см) — это экологичность и практичность. Антибактериальная пропитка заботится о здоровье, а эргономичная ручка обеспечивает комфорт в использовании.
Новый запрос:
Вход: [Товар: Умная колонка]. [Характеристики: Управление голосом, встроенный помощник, качественный звук, подключение к Умному дому].
Выход: [ИИ сгенерирует описание в том же стиле, например: «Будущее звучит прекрасно. Умная колонка с голосовым управлением — это не только кристально чистый звук, но и верный помощник в вашем Умном доме. Отдавайте команды, слушайте музыку и управляйте техникой — легко и непринужденно.»]
Обратите внимание: ИИ скопировал не только структуру (заголовок-слоган, затем описание, связывающее характеристики с выгодой), но и общий энергичный, дружелюбный тон.
Комбинирование техник: решаем сверхзадачи
Настоящая магия начинается, когда вы объединяете Chain-of-Thought и Few-Shot Learning в одном промпте. Это позволяет решать невероятно сложные задачи, требующие и строгой логики, и специфического формата вывода.
Сценарий: Вам нужно проанализировать отзывы клиентов и представить выводы в виде строгого JSON-отчета для разработчиков.
Плохой подход: «Проанализируй эти отзывы и выдай JSON». (Результат будет хаотичным).
Хороший подход: Объединяем две техники.
Инструкция: Ты — старший аналитик. Твоя задача — проанализировать пользовательские отзывы по заданной логике и представить результат в строго определенном JSON-формате.
Few-Shot Пример:
Вход (отзыв): «Приложение постоянно вылетает при переходе в раздел настроек. Очень раздражает!»
Выход (JSON):
json
{
"category": "Баг/Стабильность",
"sentiment": "negative",
"urgency": "high",
"key_issue": "Вылеты в разделе настроек",
"summary": "Критический баг, приводящий к краху приложения."
}
Chain-of-Thought Инструкция:
«Для каждого нового отзыва действуй пошагово:
Определи, о какой категории продукта идет речь (Интерфейс, Функциональность, Баг/Стабильность, Предложение).
Оцени тональность (positive, neutral, negative).
Определи срочность проблемы (low, medium, high) на основе эмоций и серьезности проблемы.
Выдели одним предложением суть проблемы или предложения.
Составь краткое резюме проблемы.
Только после этого формируй JSON, строго следуя формату из примера.»
Новый запрос: «Отзыв: «После последнего обновления исчезла возможность экспорта данных в PDF, это моя ключевая функция! Верните, пожалуйста.»»
Применив такой комбинированный промпт, ИИ сначала выполнит мысленную цепочку по анализу отзыва, а затем упакует результат в нужный вам машинный формат. Это уровень профессионального инжиниринга промптов.
От пользователя к архитектору ИИ
Освоение Chain-of-Thought и Few-Shot Learning — это качественный скачок в вашем взаимодействии с искусственным интеллектом. Вы перестаете быть просто «пользователем», который задает вопросы. Вы становитесь «архитектором», который проектирует процесс мышления и формат вывода для нейросети.
Используйте CoT, когда имеете дело с логикой, математикой, анализом и многоэтапными задачами.
Применяйте Few-Shot, когда вам vital воспроизвести специфический стиль, тон или сложный формат данных.
Начните с простого: попробуйте решить следующую сложную задачу, попросив ИИ «расписать ход мыслей». Или дайте ему 2 примера того, как вы ведете деловую переписку, и попросите составить новое письмо в том же стиле. С каждым разом вы будете все точнее управлять самым мощным инструментом современности.
