"Почему ваши промпты не работают стабильно? __А о чем вы вообще спрашиваете? __ Проблема языка – один из наибольших вызовов при разработке и внедрении AI на бэкенд и в бизнес-процессы. Когда вы последний раз не понимали какие-то части из того, что написано в документе ваших коллег? Я – сегодня. Точно так же и входные данные для LLM могут содержать __неоднозначности__. Например, словосочетание ""__обработать запрос__"" может много чего значить. Распарсить JSON? Валидировать входные данные? Если да, то по каким правилам? Или извлечь сущности? Сформировать ответ? В каком формате? Вот так, по ходу разработки, мы неформально отвечаем себе на подобные вопросы связанные с ""целью"", и так же неформально формируем контекст. Все неоднозначности нашего собственного понимания перетекают в промпт. Как правило, чем специфичнее область, в которую мы пытаемся внедрить AI, тем сложнее будет добиться высокой точности в результатах. Что с этим делать? Хорошая новость в том, что договариваться можно. И с людьми и с языковыми моделями. __Начинайте с глоссария. __ Перед тем как писать промпты (и вообще разрабатывать систему) - выпишите ключевые термины и сущности вашего домена. Дайте им точные определения. Убедитесь что каждая сущность определяется однозначно на естественном языке. Не ""обработать запрос"", а ""распарсить JSON, валидировать по схеме X, извлечь поля A, B, C"". Чем точнее и формальнее язык - тем стабильнее будет результат. Важно этот глоссарий утвердить и со своими коллегами, со всей командой, со специалистами прикладной области. Тогда вам, как разработчику AI системы, будет проще договориться и с бизнесом, и с LLM. *** Если вам нужна помощь на любом из шагов – от валидации идеи до проектрования архитектуры, вы можете оставить здесь заявку на консультацию."