👀 Как решать большие задачи с нейросетью и не переделывать сто раз?
Сталкивались ли вы с ситуацией, когда надо решить большую задачу, а нейросеть делает все по своему, вроде правильно, но местами совсем не так? Начинаешь менять в одном месте, переделывает и в другом... Цикл замыкается, руки опускаются... Как выходили из этой ситуации?
В новом диалоге разобрали c Алексом, как грамотно решать сложные задачи, разбивая их на удобные шаги с помощью метода Prompt Chaining. Это техника, которая позволяет контролировать модель на каждом этапе, чтобы получить точный и понятный результат и не пришлось всё переделывать!
⚙️ Prompt Chaining — идеальный метод для любых объёмных задач: когда мы, например, проектируем структуру, создаём архитектуру ассистента или настраиваем QnA-бота.
Вместо того чтобы вбросить нейросети кучу требований и ждать чуда, мы направляем её шаг за шагом — от общего плана до конкретных деталей. В результате, каждая подзадача решается отдельно, но всё идёт к общей цели. 🎯
💡 В видео обсуждаем:
- Что такое Prompt Chaining и как он помогает ""руководить"" моделью
- Почему этот метод так полезен в сложных проектах
- Как пошагово задать модели путь решения — от структуры до тестов и финального развёртывания
Смотрите видео, чтобы разобраться в технике и применить её на своих задачах:
- видео на VK
- видео на RUTUBE
- видео на Youtube
Для чтецов 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением метода...
#PromptChaining #PromptEngineering
Сталкивались ли вы с ситуацией, когда надо решить большую задачу, а нейросеть делает все по своему, вроде правильно, но местами совсем не так? Начинаешь менять в одном месте, переделывает и в другом... Цикл замыкается, руки опускаются... Как выходили из этой ситуации?
В новом диалоге разобрали c Алексом, как грамотно решать сложные задачи, разбивая их на удобные шаги с помощью метода Prompt Chaining. Это техника, которая позволяет контролировать модель на каждом этапе, чтобы получить точный и понятный результат и не пришлось всё переделывать!
⚙️ Prompt Chaining — идеальный метод для любых объёмных задач: когда мы, например, проектируем структуру, создаём архитектуру ассистента или настраиваем QnA-бота.
Вместо того чтобы вбросить нейросети кучу требований и ждать чуда, мы направляем её шаг за шагом — от общего плана до конкретных деталей. В результате, каждая подзадача решается отдельно, но всё идёт к общей цели. 🎯
💡 В видео обсуждаем:
- Что такое Prompt Chaining и как он помогает ""руководить"" моделью
- Почему этот метод так полезен в сложных проектах
- Как пошагово задать модели путь решения — от структуры до тестов и финального развёртывания
Смотрите видео, чтобы разобраться в технике и применить её на своих задачах:
- видео на VK
- видео на RUTUBE
- видео на Youtube
Для чтецов 📕 скоро опубликуем пост с подробным объяснением метода...
#PromptChaining #PromptEngineering
VK Видео
Как решать большие и сложные задачи с нейросетью без переделок: метод Prompt Chaining
Разбираем, как решать большие и сложные задачи с помощью нейросети так, чтобы получить нужный результат и не пришлось всё переделывать. В центре внимания – метод Prompt Chaining: это техника, с которой можно поэтапно направлять нейросеть, разбивая объёмную…
👍2
Prompt Chaining: как решать большие и сложные задачи с нейросетью 🤔
Prompt Chaining или "цепочка промптов" - это техника, которая позволяет справляться с объёмными задачами, разбивая их на этапы и направляя нейросеть так, чтобы на каждом этапе получать нужный результат.
Суть метода: мы разбиваем задачу на несколько этапов, где каждый последующий использует результат предыдущего. В итоге, шаг за шагом, мы подводим нейросеть к финальному результату, не перегружая её изначально всеми требованиями и получая точные, понятные ответы.
🔍 Зачем нужен Prompt Chaining?
Согласитесь, бывает так: задаёшь модели вопрос с кучей условий, а в ответе она уходит в «свои размышления», и результат совсем не то, что мы ожидали. Это как попросить сделать ремонт квартиры и заодно выбрать цвет обоев, дизайн мебели и освещение — всё сразу. Проблема в том, что модель просто запутывается, и результат в итоге непредсказуем.
Вот тут и приходит на помощь метод цепочки промптов, где мы решаем задачу постепенно, на каждом этапе добавляя детали.
🔧 Как начать использовать Prompt Chaining?
1. Разбиваем задачу на этапы выполнения — в этом поможет сама нейросеть!
Если способ решения для нас новый, просто спрашиваем: «Помоги мне разбить задачу на логические этапы, чтобы шаг за шагом достичь нужного результата».
2. Создаём промежуточные промпты — формулируем запрос для каждого этапа: «Реши этап 1…».
3. Используем результаты каждого этапа для следующего запроса — например, «Сделай вывод на основе того, что было выполнено на предыдущем этапе».
4. Объединяем результаты в итоговый ответ — после прохождения всех этапов модель соберёт финальный ответ, учитывая все промежуточные результаты.
📊 Пример применения: создание QnA-бота для сложных запросов
Представьте, что мы разрабатываем бота для сложных вопросов по документации. Вот как выглядит процесс с Prompt Chaining:
1. Извлечение ключевых данных
2. Создание вопросов и ответов
Теперь у нас есть список потенциальных вопросов для каждого раздела документа.
3. Формирование ответов на каждый вопрос
Модель выдаёт структурированные ответы, которые мы сможем использовать в боте.
4. Финальная проверка и корректировка
Мы получаем окончательные ответы, готовые к использованию в боте.
💡 Чем полезен метод?
— Контроль на каждом этапе: можно корректировать шаги и направлять модель, чтобы достичь нужного результата.
— Экономия времени: если что-то не так, не нужно переделывать всё с нуля — исправляем только нужные этапы.
— Понятность результата: каждый этап добавляет ясности, а не мешает модели «уходить в свои фантазии».
Как обычно, интересно узнать — пользуетесь ли вы такой практикой? Решаете ли сложные задачи с ИИ? Пишите, делитесь опытом в комментариях! 👇
#PromptChaining #PromptEngineering
Prompt Chaining или "цепочка промптов" - это техника, которая позволяет справляться с объёмными задачами, разбивая их на этапы и направляя нейросеть так, чтобы на каждом этапе получать нужный результат.
Суть метода: мы разбиваем задачу на несколько этапов, где каждый последующий использует результат предыдущего. В итоге, шаг за шагом, мы подводим нейросеть к финальному результату, не перегружая её изначально всеми требованиями и получая точные, понятные ответы.
🔍 Зачем нужен Prompt Chaining?
Согласитесь, бывает так: задаёшь модели вопрос с кучей условий, а в ответе она уходит в «свои размышления», и результат совсем не то, что мы ожидали. Это как попросить сделать ремонт квартиры и заодно выбрать цвет обоев, дизайн мебели и освещение — всё сразу. Проблема в том, что модель просто запутывается, и результат в итоге непредсказуем.
Вот тут и приходит на помощь метод цепочки промптов, где мы решаем задачу постепенно, на каждом этапе добавляя детали.
🔧 Как начать использовать Prompt Chaining?
1. Разбиваем задачу на этапы выполнения — в этом поможет сама нейросеть!
Если способ решения для нас новый, просто спрашиваем: «Помоги мне разбить задачу на логические этапы, чтобы шаг за шагом достичь нужного результата».
2. Создаём промежуточные промпты — формулируем запрос для каждого этапа: «Реши этап 1…».
3. Используем результаты каждого этапа для следующего запроса — например, «Сделай вывод на основе того, что было выполнено на предыдущем этапе».
4. Объединяем результаты в итоговый ответ — после прохождения всех этапов модель соберёт финальный ответ, учитывая все промежуточные результаты.
📊 Пример применения: создание QnA-бота для сложных запросов
Представьте, что мы разрабатываем бота для сложных вопросов по документации. Вот как выглядит процесс с Prompt Chaining:
1. Извлечение ключевых данных
Промпт: «Прочитай текст документа и определи основные темы и разделы. Перечисли их в виде списка».
2. Создание вопросов и ответов
Промпт: «На основе тем, которые ты выделила, сгенерируй список частых вопросов, которые могут задать пользователи по каждой теме».
Теперь у нас есть список потенциальных вопросов для каждого раздела документа.
3. Формирование ответов на каждый вопрос
Промпт: «Для каждого вопроса из списка создай точный и подробный ответ, обращаясь к тексту документа».
Модель выдаёт структурированные ответы, которые мы сможем использовать в боте.
4. Финальная проверка и корректировка
Промпт: «Проверь согласованность информации в каждом ответе и уточни детали, где это необходимо».
Мы получаем окончательные ответы, готовые к использованию в боте.
💡 Чем полезен метод?
— Контроль на каждом этапе: можно корректировать шаги и направлять модель, чтобы достичь нужного результата.
— Экономия времени: если что-то не так, не нужно переделывать всё с нуля — исправляем только нужные этапы.
— Понятность результата: каждый этап добавляет ясности, а не мешает модели «уходить в свои фантазии».
Как обычно, интересно узнать — пользуетесь ли вы такой практикой? Решаете ли сложные задачи с ИИ? Пишите, делитесь опытом в комментариях! 👇
#PromptChaining #PromptEngineering