Видео объясняет, как создавать промпты для AI-ботов, чтобы получать точные и релевантные ответы, с разбором реальных примеров.
Key Takeaways
- Четкое определение роли бота важно для правильного контекста общения.
- LLM-модели не сохраняют состояние между диалогами, что нужно учитывать при создании промптов.
- Структура и порядок инструкций в промпте влияют на поведение бота.
- Избегайте избыточной информации в начале промпта, чтобы не создавать приоритеты, мешающие логике диалога.
- Для работы с данными лучше использовать функции, а не упоминать файлы напрямую.
Summary
- Автор — Антон Бещтников, основатель сервиса САVI, проводит разборы промптов для улучшения качества ответов AI-ботов.
- Обсуждается важность точного определения роли бота (например, специалист по персоналу или по клиентам) для корректного контекста.
- Разъясняется техническая особенность LLM-моделей — отсутствие памяти между диалогами, что влияет на вариативность ответов.
- Рассматривается проблема выбора имени для бота и как это влияет на восприятие диалога.
- Обсуждается структура промпта и важность правильного порядка задач и инструкций для бота.
- Подчеркивается, что лишняя информация в начале промпта может привести к неправильному поведению бота.
- Приводится пример с записью клиента на индивидуальную тренировку и как правильно организовать логику диалога.
- Отмечается, что бот не работает с файлами напрямую, а использует функции для получения данных.
- Дается рекомендация по корректному вызову функций и работе с данными экспертов в промпте.
- Автор делится опытом и советами по улучшению промптов для повышения точности и эффективности AI-ботов.











