Как писать запросы нейросети, чтобы ответы стали лучше: приемы и шаблоны

Представьте стажёра в первый рабочий день. Он сообразительный и прочитал все учебники. Вы бросаете на ходу «напиши пост про скидки» и уходите на совещание. Через пять минут на столе текст, который подошёл бы любой компании страны — от шиномонтажа до ювелирного салона.

С нейросетью происходит то же самое. Она не знает, кто вы, кому продаёте и чем отличаетесь от соседа, пока вы не скажете. Объяснять задачу — навык, который ставится за один вечер. Кнопка «сгенерировать заново» его не заменит.

Приёмы ниже подходят для любой текстовой нейросети. В России доступны, например, Алиса AI от Яндекса и ГигаЧат от Сбера; примеры в статье ни к какому сервису не привязаны.

Слово «робот» придумал художник — и сразу для подневольной работы

В 1920 году Карел Чапек издал пьесу «R.U.R.» — «Россумские универсальные роботы». Слово для её героев придумал не он, а его брат Йозеф, художник: Карел сам называл его настоящим автором. Корень — чешское robota, подневольный труд. И роботы в пьесе не железные: это искусственные люди, которых собирают на фабрике.

Сто лет спустя от машины по-прежнему ждут, что она молча догадается, чего от неё хотят. Разработчики нейросетей советуют обратное. В руководстве по запросам компании Anthropic модель предлагают представлять блестящим, но новым сотрудником, который не знает ваших порядков и привычек. Чем точнее объяснение, тем лучше результат.

Там же простая проверка: покажите свой запрос коллеге, который не в курсе задачи. Если он растерялся бы, растеряется и нейросеть.

Пять строк, после которых ответ перестает быть общим

Возьмём запрос «Напиши пост про скидки» и добавим к нему то, что вы сказали бы стажёру. Например, для цветочной лавки:

Ты — редактор Telegram-канала цветочной лавки в Перми.
Задача: пост о скидке 20 % на букеты из сезонных цветов с 1 по 7 ноября.
Читатель: подписчики канала, чаще всего берут цветы в подарок и ценят доставку в тот же день.
Формат: до 500 знаков, первая строка — суть акции, в конце — как заказать.
Не используй слова «уникальный» и «спешите», без восклицательных знаков.

Пять строк — пять вопросов, на которые иначе нейросеть отвечает за вас, причём самым средним образом:

На первый запрос нейросеть почти наверняка ответит чем-то вроде «Дорогие друзья, только для вас — выгодные скидки». На второй — текстом с датами, процентом и способом заказа, который останется слегка поправить.

Главная из пяти строк — задача с фактами. Сроки акции, цены, адрес, условия доставки знаете только вы. Если их нет в запросе, нейросеть напишет «выгодные цены» и «быструю доставку» — слова, которые ничего не обещают.

Тьюринг предлагал учить машину, как ребенка

Знаменитая статья Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум» вышла в журнале Mind в 1950 году и начинается с вопроса «Могут ли машины мыслить?». Ближе к концу Тьюринг предлагает не программировать сразу взрослый ум, а сделать машину-ребёнка и учить её. Объяснял он это так:

Детский мозг, вероятно, что-то вроде блокнота, только что купленного в канцелярском магазине.

Нынешние модели на чистый блокнот не похожи: их обучали на огромных объёмах текста. Но идея учить, а не только программировать, дожила до наших дней в самой простой форме — модели проще показать, чем описать. В 2020 году авторы статьи о модели GPT-3 так и назвали работу: Language Models are Few-Shot Learners — «языковые модели учатся по нескольким примерам». Задачу и примеры они давали прямо в тексте запроса.

Для бизнеса это значит: вместо абзаца «пиши дружелюбно, но не фамильярно, коротко, но тепло» вставьте два-три своих текста, которые нравятся вам и клиентам, и напишите: «Сделай новый в том же тоне». Тон, длину фраз и любимые обороты модель возьмёт из примеров точнее, чем из любых прилагательных.

Работает и обратное — пример того, как не надо. «Вот ответ конкурента на отзыв, он звучит как отписка. Нам нужно иначе» — и модель сразу понимает, от чего уходить.

«Чего не делать» — самая недооцененная строка

Ограничения отсекают то, что нейросеть добавит сама, если её не остановить. Полезный набор для бизнес-текстов:

• против выдумок: «Не придумывай цифры, отзывы и свойства товара. Если данных не хватает, напиши [нужны данные]»;
• против штампов — список слов, которые вас раздражают: «уникальный», «индивидуальный подход», «спешите»;
• против воды: «Не добавляй вступление и вывод», «Не повторяй вопрос»;
• против самодеятельности: «Не меняй цены и сроки из исходного текста».

Запрет на выдумки не гарантирует правду. Зато пробелы становятся видны сразу: вместо гладкой фразы про «многолетний опыт» в тексте стоит честное [нужны данные].

«Давайте подумаем шаг за шагом» подняло точность с 17,7 до 78,7%

В мае 2022 года Такэси Кодзима и соавторы опубликовали работу «Большие языковые модели умеют рассуждать без примеров». Они добавляли перед ответом модели одну фразу — «Давайте подумаем шаг за шагом». На наборе арифметических задач MultiArith точность модели InstructGPT выросла с 17,7 до 78,7%, на задачах GSM8K — с 10,4 до 40,7%.

Современные модели часто рассуждают и без подсказки, а у некоторых сервисов есть отдельный режим рассуждений. Но для рабочих задач идея «сначала план» полезна по другой причине: план видите вы.

Мне нужна статья для сайта о том, как выбрать матрас.
Сначала предложи план: 5–7 разделов, в каждом — одна мысль.
Текст не пиши, пока я не поправлю план.

Переставить пункты плана — минута. Переписывать готовый текст на две тысячи слов, потому что в нём не тот порядок, — час. Так же работают и большие задачи: коммерческое предложение разбейте на шаги «структура → тезисы → текст → проверка» и проходите их по одному.

Пусть нейросеть сама задаст вопросы

Самый быстрый способ собрать контекст — поменяться ролями. Вместо того чтобы вспоминать, что ещё сообщить, попросите модель спросить.

Вторая половина приёма — дать материал вместо того, чтобы просить вспомнить. Модель не знает вашего прайса, договора с поставщиком и того, что обсуждалось на вчерашнем созвоне. Вставьте текст в запрос и добавьте: «Отвечай только по материалу ниже. Если ответа в нём нет, так и скажи». Это убирает целый класс ошибок, когда модель заполняет пробелы правдоподобным вымыслом. Особенно со свежими событиями: у модели есть дата, после которой она ничего не знает, если сервис не ищет в интернете.

Не перегенерируйте — правьте по замечаниям

«Сгенерировать заново» — это лотерея: вместе с плохим абзацем исчезает и удачный заголовок. Замечание сохраняет то, что уже получилось.

Когда направление ещё не ясно, просите несколько вариантов, разных по подходу: «Дай пять заголовков: вопрос, цифра, выгода, история, провокация». Потом соберите лучшее: «Возьми начало третьего и концовку пятого».

Режим критика: попросите нейросеть найти, где она неправа

Модель хорошо пишет и неплохо придирается — особенно если попросить её сменить роль. После черновика добавьте:

Теперь прочитай свой ответ как придирчивый редактор.
Найди три самых слабых места: где общие слова, где нет доказательств, где читатель потеряет нить.
Объясни каждое одной фразой, потом исправь текст.

Ещё надёжнее — проверка по списку: «Сверь текст с условиями: цена 4 900 ₽, доставка по Перми бесплатно от 3 000 ₽, самовывоз до 21:00. Перечисли все расхождения». Так проще поймать место, где модель переврала цифру.

Самопроверка ловит слабые формулировки и расхождения с вашими данными. Факты, которых в данных нет, она не подтвердит — об этом ниже.

Семь шаблонов, которые можно копировать

В квадратных скобках — то, что нужно заменить своим. Остальное можно оставить как есть или поправить под себя. Удобно держать шаблоны под рукой — например, в «Избранном» Telegram, о котором мы писали в статье «Функции Telegram, о которых знают не все«.

Описание товара

Ты — копирайтер интернет-магазина [что продаёте].
Напиши описание товара для карточки на сайте.

Товар: [название]
Характеристики: [размеры, материал, комплектация — списком]
Кому подходит: [для кого и для чего покупают]
Чем отличается от похожих: [1–2 факта]

Формат: заголовок до 60 знаков, абзац о пользе до 400 знаков, затем список характеристик.
Не придумывай свойств, которых нет в характеристиках. Без слов «уникальный», «идеальный», «лучший».

Ответ на отзыв

Ты — управляющий [тип бизнеса]. Ответь на отзыв клиента на [площадка].

Отзыв: «[текст отзыва]»
Что произошло на самом деле: [факты]
Что мы готовы сделать: [извиниться, исправить, компенсировать]

Тон спокойный и вежливый, без оправданий и канцелярита, до 600 знаков.
Не спорь с клиентом и не обещай того, чего нет в пункте «Что мы готовы сделать».
Дай два варианта: короткий и подробный.

Ответы на частые вопросы

Вопросы, которые клиенты задают чаще всего: [список]
Наши условия: [цены, сроки, доставка, оплата, гарантия — как есть]

Составь раздел «Вопросы и ответы» для сайта: на каждый вопрос — ответ в 1–3 предложения.
Отвечай только по условиям выше. Если ответа в них нет, вместо ответа напиши [нужны данные].

Пост для канала

Ты — редактор Telegram-канала [название и тема].
Вот три наших поста, которые понравились читателям:
1) [пост]
2) [пост]
3) [пост]

Напиши новый пост в том же тоне и той же длины. Тема: [о чём].
Первая строка — главная мысль: её видно в уведомлении.
Сначала предложи три варианта первой строки, текст пиши после того, как я выберу.

Письмо клиенту

Напиши письмо клиенту от имени [должность].
Повод: [перенос срока, счёт, итоги этапа].
Что клиент должен понять: [главное — одной фразой].
Что клиент должен сделать: [действие и срок].
Факты: [даты, суммы, номер договора — имена и телефоны заменены метками].

Тон деловой, без «доводим до вашего сведения». Письмо до 1 200 знаков, тема — до 60 знаков.

Формула для таблицы

Таблица в [Excel или другой программе]. Столбцы: A — дата заказа, B — клиент, C — сумма, D — статус («оплачен» или «ждёт оплаты»).
Нужна формула: сумма оплаченных заказов за текущий месяц.
Напиши формулу, объясни её по частям и скажи, в какую ячейку вставить.
Названия функций зависят от языка программы — дай вариант для русской и для английской версии.

Итоги созвона

Ниже расшифровка созвона [с кем и о чём]. Имена заменены метками.
[текст расшифровки]

Составь итоги:
1. Решения — списком.
2. Задачи — таблицей: что сделать, кто, срок.
3. Открытые вопросы.
Пиши только то, что прозвучало в разговоре. Если срок или ответственный не названы, так и отметь.

Шестьдесят лет назад секретарша попросила создателя чат-бота выйти из комнаты

В 1966 году Джозеф Вейценбаум из MIT описал программу ELIZA. Самый известный её сценарий изображал психотерапевта: программа подхватывала слова собеседника и возвращала их вопросом. «Мне грустно» — «Почему вам грустно?». Никакого понимания в ней не было, только правила перестановки слов.

По рассказу самого Вейценбаума, его секретарша попросила его выйти из комнаты: ей хотелось поговорить с ELIZA наедине. Его поразило, как быстро обычные люди приписывают программе понимание. Позже это назовут эффектом ELIZA, а сам Вейценбаум в книге 1976 года Computer Power and Human Reason предупреждал не путать машинный расчёт с человеческим суждением.

Нынешние модели несравнимо сильнее ELIZA, но эффект никуда не делся: гладкий уверенный текст по-прежнему кажется правильным, даже когда в нём ошибка.

Шесть судебных решений, которых не было

Роберто Мата судился с авиакомпанией Avianca: в полёте ему по колену ударила металлическая тележка. Его юристы подали в федеральный суд Нью-Йорка документ со ссылками на прецеденты, собранные с помощью ChatGPT. Ни юристы авиакомпании, ни суд этих дел найти не смогли. Шесть решений оказались выдуманными — вместе с цитатами и ссылками на другие дела.

По материалам дела, нейросеть заверяла, что эти дела существуют и их можно найти в известных юридических базах. 22 июня 2023 года судья П. Кевин Кастел оштрафовал юристов и их фирму на 5 000 долларов.

Вывод для бизнеса — проверять всё, что можно проверить:

• цифры и даты — по первоисточнику, а не по пересказу;
• имена, должности, названия компаний — по официальным сайтам;
• законы и статьи — по тексту закона в действующей редакции;
• ссылки — открыть каждую: адрес тоже бывает выдуманным;
• цитаты — найти оригинал или убрать.

Просить модель указать источник полезно, но открывать его всё равно придётся самому.

Что нельзя отправлять в чат с нейросетью

Онлайн-нейросеть — сервис другой компании. Отправить туда выгрузку заказов с именами и телефонами — значит передать эти данные ещё кому-то.

Персональные данные в законе 152-ФЗ — любая информация, которая прямо или косвенно относится к определённому человеку. Статья 7 того же закона обязывает не раскрывать их третьим лицам и не распространять без согласия человека, если иное не предусмотрено федеральным законом. Если серверы сервиса за границей, это ещё и трансграничная передача — у неё свои правила в статье 12.

Как работать и при этом не рисковать:

1. Обезличьте. Имена — в [Клиент 1], телефоны — в [телефон], адреса — в [адрес]. Для письма или итогов созвона модели этого достаточно.

   Было:  Мария Иванова, +7 900 000-00-00, заказ на 18 400 ₽, ул. Садовая, 5
   Стало: [Клиент 1], [телефон], заказ на [сумма], [адрес]
   

2. Оставьте только нужное. Для формулы в таблице хватит названий столбцов и двух выдуманных строк.

3. Прочитайте условия сервиса — что он делает с вашими запросами и где хранит.

4. Для чувствительного — локальная модель. Она работает на вашем компьютере, и запросы не уходят в чужое облако.

Шпаргалка: двенадцать приемов в одной таблице

Как с нейросетями работаем мы

Мы пользуемся моделями в работе — для черновиков и типового кода — и сделали для этого свою программу. Vantegra LMC — клиент для локальных и облачных моделей под Windows 10 и 11. С локальной моделью всё работает на вашем компьютере, даже без интернета. А режим критика можно поручить отдельным ролям: в совете роли обсуждают вопрос по раундам, модератор подводит итог, а готовые составы называются «Проверенный ответ», «Разбор кода» и «Мозговой штурм».

В работе над сайтами и ботами ИИ забирает у нас рутину, а архитектуру, качество и решения по продукту мы оставляем людям. Где нейросеть помогает сделать сайт, а где без разработки не обойтись, — в статье «Можно ли сделать сайт нейросетью и не платить студии«.