Что такое промпт

Промпт — это инструкция для языковой модели. Всё, что LLM получает на входе, является промптом: вопрос пользователя, системная инструкция, контекст из базы данных, история диалога.

В продуктовом контексте промпт — это то, что определяет поведение AI-функции: как модель отвечает, что она может и не может говорить, в каком формате выдаёт результат.

Типы промптов

Системный промпт (system prompt) — задаёт роль, контекст и ограничения. Невидим для пользователя. Пример:

Ты — консультант интернет-магазина спортивной экипировки.
Помогаешь покупателям подобрать товар.
Отвечай только на вопросы, связанные с товарами из каталога.
Не упоминай конкурентов. Задавай уточняющие вопросы.

Пользовательский промпт — сообщение от пользователя в интерфейсе.

Few-shot примеры — образцы «вопрос → ответ», включаемые в системный промпт для обучения модели нужному формату без дообучения.

Промпт-инжиниринг: как улучшать результат

Качественный промпт — это не первая попытка, а итеративный процесс:

  1. Роль: кто ты — «консультант», «помощник», «эксперт». Роль задаёт тон.
  2. Задача: что именно делать — «помоги выбрать», «ответь на вопрос», «составь список».
  3. Ограничения: чего не делать — «не упоминай цены конкурентов», «не давай медицинских советов».
  4. Формат: как форматировать ответ — «до 3 предложений», «в виде маркированного списка».
  5. Примеры: 2–3 образца правильных ответов снижают неопределённость.

Важно: длинный промпт не означает лучший результат. Противоречивые инструкции внутри промпта снижают предсказуемость. Правило: каждая инструкция должна иметь чёткий приоритет, если инструкции могут конфликтовать.

Промпт в контексте RAG

В системах RAG (Retrieval-Augmented Generation) промпт динамически обогащается данными из базы знаний. Для AI Shopping Assistant это означает: в промпт подставляются карточки релевантных товаров из каталога, и модель отвечает на основе реальных данных, а не «знаний из интернета».

Это ключевой механизм против галлюцинаций в e-commerce: модель не придумывает характеристики товаров — она получает их через RAG-слой.