Услуги промт инжинеринга (prompt engineering)

Наиболее популярные виды услуг prompt engineering

Компании предлагают широкий спектр услуг в области prompt-инженерии.
Наиболее востребованы следующие направления (виды работ):

Виды услуг	Описание и характер работ
Настройка ИИ-агентов (fine-tuning промтов для агентов)	Конфигурирование и оптимизация ответов генеративных ИИ-агентов под конкретные роли или задачи с помощью тщательно продуманных подсказок. Например, инженер может настроить виртуального ассистента, задав ему роль и стиль общения, чтобы он точнее реагировал на запросы пользователей.
Создание библиотеки промтов	Разработка и ведение "репозитория лучших запросов". Специалисты собирают удачные промты для различных сценариев (поддержка, маркетинг, аналитика и т.д.) в библиотеку, чтобы другие сотрудники могли их повторно использовать. Накопление такой базы знаний ускоряет внедрение ИИ и повышает эффективность, сокращая затраты времени на подготовку запросов с нуля.
Обучение персонала	Проведение тренингов и мастер-классов по искусству составления запросов к ИИ для сотрудников компании. Цель – повысить навык работы с AI-инструментами у широкого круга специалистов (не только у айтишников). Многие компании организуют внутреннее обучение по prompt engineering, так как \~60% руководителей считают этот навык стратегически важным для своих команд.
Внедрение кастомных AI-решений	Интеграция языковых моделей (например, OpenAI GPT-4, ChatGPT или локальных LLM) в бизнес-процессы с учётом отраслевой специфики. В рамках такой услуги промпт-инженеры разрабатывают кастомные запросы и сценарии для корпоративных чат-ботов, систем генерации отчетов, автоматизации документооборота и пр. – так, чтобы ответы ИИ соответствовали контексту компании и потребностям пользователей. Часто эта работа идёт в связке с настройкой API и UI для внедрения ИИ-инструмента.
Консалтинг и оптимизация	Экспертная оценка текущего использования генеративного ИИ и качества выдаваемых ответов. Консультанты по prompt engineering проводят аудит промтов, выявляют узкие места (например, случаи некорректных ответов, «галлюцинаций») и предлагают улучшения. В том числе разрабатываются специальные инструкции и ограничения, чтобы модель не выходила за рамки допустимого и давала более точные, релевантные ответы. Такой консалтинг помогает компаниям повысить отдачу от уже внедренных AI-моделей и снизить риски.

Кейсы: результаты применения prompt engineering

Правильно разработанные промты позволяют достичь ощутимых бизнес-результатов в разных отраслях. Ниже представлены некоторые примеры успехов (кейсы), демонстрирующие эффект prompt-инженерии:

Сфера	Результаты для бизнеса
E-commerce (онлайн-ритейл)	Один из крупнейших онлайн-ритейлеров Великобритании сократил время подготовки товарных описаний на 87%, внедрив шаблоны промтов для SEO-контента. При этом конверсия на сайте выросла на 34% благодаря тому, что в промты были заложены фирменный тон и релевантные ключевые слова.
Интернет-торговля (Amazon)	Компания Amazon, лидер в AI-логистике, применяет мультимодальные промты для автоматического генерации персонализированных описаний товаров (учитывая фото и характеристики). В результате такая персонализация повысила долю повторных покупок на 23% (в 2024 году), за счет более точного соответствия описаний ожиданиям клиентов.
Контакт-центр телеком-компании	Крупный телеком-оператор внедрил "адаптивные промты" для скриптов работы контакт-центра. Это привело к росту разрешения запросов с первого обращения на 64%, что в пересчете дало экономию около $150 млн в год, а также повысило удержание клиентов. Такой эффект достигнут благодаря тому, что ИИ-ассистент подстраивал ответы под контекст клиента, снижая необходимость повторных звонков.
Поддержка клиентов (средний бизнес)	Средний e-commerce бренд автоматизировал ответы на обращения в поддержку с помощью тщательно продуманных промтов. ИИ-бот, «играющий роль» службы поддержки, получил чёткие инструкции отвечать строго на основе базы знаний компании. Результат – доля полностью решённых запросов выросла на 32%, и на 50% сократилось число обращений, эскалируемых к живым операторам.
Внутреннее обучение разработчиков	SaaS-компания ускорила введение новых инженеров в проект: с помощью продуманных промтов ИИ объяснял исходный код и архитектуру «словами наставника». Новички осваивали legacy-код примерно на 40% быстрее, что подтвердилось сокращением среднего срока онбординга. Также опрос показал рост уверенности новых сотрудников в понимании кода.
Маркетинг (digital-агентство)	Digital-агентство масштабировало создание рекламных текстов с помощью многоэтапных промтов. Сначала GPT-модель генерирует черновой текст под заданную персону клиента, затем по второму запросу сама же улучшает свой текст («саморедактура» с подсказкой избегать клише). В A/B тестах такой подход дал рост CTR объявлений на 22% и снизил трудозатраты копирайтеров примерно на 40%. Качество текстов улучшилось за счёт итеративного уточнения запроса.

Для каких задач привлекают prompt-инженеров внутри крупных компаний

Разработка и оптимизация промтов.
Промпт-инженеры создают эффективные запросы для больших языковых моделей с учётом целей бизнеса. Они задают нужный контекст и ограничения, чтобы минимизировать «галлюцинации» ИИ и добиться точных, релевантных ответов. Например, в юридическом департаменте специалист пропишет в шаблоне запроса необходимые оговорки, чтобы ИИ не выдумывал несущестующих фактов.

Ведение библиотеки лучших промтов.
Во многих организациях формируются внутренние базы знаний по работе с AI-моделями. Промпт-инженеры собирают наиболее удачные примеры запросов и решений, создавая библиотеку, которой могут пользоваться все команды. Накопление такой библиотеки ускоряет работу (меньше времени тратится на подбор формулировок) и обеспечивает единообразие в том, как разные отделы используют ИИ.

Обучение команд и распространение экспертизы.
Специалисты по промптам выступают наставниками: проводят семинары, пишут гайдлайны, помогают коллегам освоить принципы эффективного взаимодействия с ИИ. Многие компании делают упор на повышение квалификации сотрудников в области prompt engineering – по данным исследований, ~40% организаций с AI-проектами планируют переподготовку свыше 20% персонала в этом направлении. Такой обмен знаниями особенно важен, поскольку самостоятельная роль «prompt engineer» пока встречается лишь в ~7% компаний, активно внедряющих ИИ – чаще эти функции распределяются между аналитиками, разработчиками и другими сотрудниками.

Участие во внедрении новых AI-инструментов.
Промпт-инженеры тесно сотрудничают с разработчиками программного обеспечения, data scientist’ами и бизнес-аналитиками при интеграции генеративных моделей в продукты компании. Они тестируют модель на разных сценариях, итеративно улучшают формулировки запросов и параметры, чтобы добиться требуемого поведения ИИ. Например, при разработке корпоративного чат-бота специалист по промптам настроит системные сообщения и контекст, а также проверит, что ответы соответствуют тону бренда и политике компании.

В крупных компаниях роль prompt-инженера может формально называться по-разному – AI Specialist, LLM Engineer, Conversation Designer и т.п. – однако суть работы сходна. Эти сотрудники становятся связующим звеном между бизнес-задачей и технической реализацией ИИ, обеспечивая, чтобы возможности моделей эффективно служили целям компании.

Какие вопросы стоит задавать промт инженерам для проверки знаний

Теоретические основы

Что такое «prompt engineering», и почему это важно в работе с большими языковыми моделями (LLM)?

Ответ:
Prompt engineering (инженерия промтов) — это подход и набор техник по созданию и оптимизации запросов (промтов) к большим языковым моделям (LLM), чтобы получить точные, релевантные и полезные ответы. Правильно спроектированные промты позволяют лучше раскрыть возможности модели, избегать типичных ошибок (например, «галлюцинаций» или неточностей), а также задавать чёткие рамки и ограничения для ответа модели.

Это важно, так как от качества сформулированного промта напрямую зависит качество ответа ИИ. Например, модель GPT-4 может дать как общие, так и очень специализированные ответы в зависимости от формулировки запроса.
Примеры:

Маркетинг: Создание рекламного текста с заданными параметрами (например, tone-of-voice и аудиторией).

Поддержка клиентов: Четкая инструкция модели для ответа клиентам в рамках строгих правил компании.

Образование: Генерация упражнений или учебных материалов, которые соответствуют уровню и профилю студентов.

Какие типичные ошибки допускаются при проектировании промтов для генеративных моделей, и как их избежать?

Ответ:

Ошибка	Способ избежать
Слишком общий запрос	Уточнять и конкретизировать детали задачи, добавлять контекст и примеры
Перегруженность деталями	Балансировать количество контекста, избегать избыточности информации
Отсутствие инструкций по стилю	Указывать стиль ответа, тональность, и ограничения
Отсутствие ограничений для ИИ	Использовать явные ограничения и негативные инструкции («Не делай…», «Избегай…»)

Практическая разработка промтов

Разработайте промт, который поможет ИИ эффективно выполнить следующую задачу: «Написать привлекательное краткое описание продукта (беспроводные наушники для бега), ориентированное на молодых людей, ведущих активный образ жизни».
(укажите используемую модель, структуру промта, аргументируйте каждый элемент)

Ответ:

Ты - профессиональный копирайтер, специализирующийся на продуктах для молодежной аудитории, ведущей активный образ жизни.
Напиши короткий, энергичный, и привлекательный текст (до 60 слов) для описания беспроводных наушников для бега «RunBeats». Выдели преимущества: влагозащита, удобная посадка, энергичный бас, долгий заряд батареи (до 10 часов). Используй стиль, близкий молодым спортсменам и любителям фитнеса. Сделай текст мотивирующим и динамичным, избегай клише и слишком формального языка.

Представьте, что ИИ-ассистент используется в клиентской поддержке интернет-магазина одежды. Сформулируйте подробный системный промт (system prompt), который обеспечит:
Вежливость и позитивный тон общения.
Четкое соблюдение политики компании (например, по возвратам и доставке).
Недопущение «галлюцинаций» и выдуманных фактов.
Обоснуйте выбранную структуру.

Ответ:

Ты — дружелюбный, вежливый консультант службы поддержки интернет-магазина одежды STYLESHOP.
Всегда отвечай позитивно и корректно, строго основываясь только на официальной политике компании (условия возврата, доставки, оплаты). Не придумывай факты и не предлагай вариантов, не описанных в предоставленных инструкциях. Если ты не уверен в ответе, вежливо перенаправь клиента на официальный сайт или к живому оператору. Используй простые и понятные фразы, избегай сложного и официального языка.

Оптимизация и оценка промтов

Как можно измерить качество созданных промтов? Перечислите и поясните не менее 3 критериев и подходов для оценки их эффективности.

Ответ:
Качество промтов оценивают по следующим критериям:
Точность и релевантность ответов: Проверяется, насколько ответы соответствуют запросу.
Последовательность (консистентность): ИИ должен стабильно выдавать качественные результаты на серию похожих запросов.
Эффективность (экономия времени): Оценка, насколько промт сокращает время на создание качественного ответа по сравнению с ручным трудом.
Подходы: экспертная оценка, A/B тестирование, пользовательский фидбек.

У вас есть промт, который иногда вызывает у модели неточные или нежелательные ответы. Опишите конкретную пошаговую стратегию, как вы будете диагностировать проблему и улучшать промт, минимизируя ошибки.

Ответ:
Анализ проблемы: Выявить, что именно идет не так, конкретизировать нежелательный результат.
Разделение на этапы: Упростить промт, протестировать компоненты по отдельности.
Использование ограничений: Явно запретить нежелательное поведение (негативные инструкции).
Итеративное тестирование: Последовательно корректировать промт и повторно проверять результат до достижения стабильности.

Применение промт-инженерии в бизнесе

Приведите 2 реальных кейса успешного применения prompt engineering в бизнесе, объяснив, какие конкретные задачи были решены, какие методы использовались, и каких результатов удалось добиться.

Ответ:
Amazon (персонализация описаний товаров): Оптимизация промтов увеличила повторные покупки на 23%, благодаря персонализированным и качественным текстам.

Контакт-центр (телеком): Применение адаптивных промтов для клиентского сервиса повысило решение вопросов с первого обращения на 64% и сократило ежегодные расходы на $150 млн.

Каковы этические и юридические риски, связанные с некорректным проектированием промтов в работе с генеративными моделями? Как промт-инженер может минимизировать эти риски?