Что такое промпт-инжиниринг?

Промпт-инжиниринг — это практика проектирования запросов к языковым моделям так, чтобы получать стабильный и предсказуемый результат: подбор формулировок, структуры, примеров и ограничений, а затем проверка их на реальных задачах.

Базовые приёмы простые и работают почти всегда: задать роль и цель, дать один-два примера правильного ответа, явно описать формат вывода, запретить домысливать и разрешить ответ «недостаточно данных».

Главное отличие инжиниринга от «просто хорошего запроса» — систематичность. Промпт, который используется в продукте, тестируют на наборе кейсов, версионируют и правят по результатам, как обычный код.

Промпт-инжиниринг и context engineering

Промпт-инжиниринг отвечает на вопрос «как сформулировать инструкцию». Context engineering — на вопрос «какие данные вообще должны попасть в окно модели и в каком виде». В простом чате хватает первого; в рабочей системе с документами, историей и инструментами определяющим становится второе.

Связанные термины

Prompt

Промпт — это текстовый запрос, который вы отправляете языковой модели: задание, вопрос, инструкция вместе со всеми данными, нужными для ответа. Промпт полностью определяет, что модель увидит и, соответственно, что она ответит.

System Prompt

Системный промпт — это постоянная инструкция, которую модель получает перед началом диалога: её роль, правила поведения, тон, формат ответов и запреты. Он действует на всю переписку, в отличие от обычного сообщения пользователя.

Context Engineering

Context engineering — это проектирование того, какая информация попадает в контекстное окно модели на каждом шаге: какие документы подтянуть, что из истории диалога сохранить, что сжать и что выбросить. Речь идёт об управлении данными, а не о формулировке инструкции.

LLM

LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это нейросеть, обученная на огромных объёмах текста и предсказывающая следующий фрагмент текста. Именно на LLM работают ChatGPT, Claude, Gemini и другие AI-ассистенты.

Hallucination

Галлюцинация — это ответ языковой модели, который звучит уверенно и правдоподобно, но фактически неверен: выдуманная цитата, несуществующая функция библиотеки, придуманный номер закона или ссылка, которая никуда не ведёт.