Как задать вопрос искусственному интеллекту, чтобы получить нормальный ответ

Ответ зависит от вопроса сильнее, чем от выбора модели

Жалобы на нейросети звучат примерно одинаково: пишет общими словами, выдумывает детали, отвечает мимо задачи. В большинстве случаев дело в формулировке. Модель достраивает текст по вашему входу, и размытый вход даёт усреднённый выход — усреднение и есть самое вероятное продолжение.

Проверить это можно за минуту. Спросите «как продвигать сайт», потом спросите «как за месяц поднять трафик на страницы услуг небольшой студии ремонта, бюджета на подрядчиков нет, есть я и два часа в день». Второй вопрос сузил поле до вашей ситуации, и ответ станет применимым.

Из чего собирается рабочий вопрос

Шесть блоков. Для простой задачи хватит двух-трёх, для сложной понадобятся все.

• Контекст. Кто вы, что за проект, для кого результат.
• Задача. Один глагол: напиши, сравни, разбери, найди ошибки, переведи.
• Входные данные. Текст, таблица, ссылка, кусок кода. Без них модель придумает подходящий по смыслу пример и будет работать с ним.
• Формат. Список, таблица, письмо, три абзаца, JSON.
• Ограничения. Длина, тон, язык, что упоминать запрещено.
• Критерий приёмки. Как вы поймёте, что ответ годный.

Последний пункт пропускают чаще всего. Между тем фраза «хороший ответ состоит из шагов, которые можно выполнить сегодня без согласований» отсекает половину воды ещё до генерации.

Было и стало

Было: «Напиши пост про наш сервис».

Стало: «Ты пишешь для телеграм-канала небольшой бухгалтерской фирмы. Аудитория — владельцы ИП без опыта в учёте. Напиши пост на 900 знаков о том, зачем сверяться с налоговой в начале года. Тон спокойный, без восклицаний и продающих призывов. Структура: проблема, что делать, куда идти. В конце — один вопрос читателю. Вот наши услуги: [список]».

Второй вариант занимает минуту на набор и экономит три круга правок.

Приёмы, которые вытаскивают конкретику

• Отдайте данные. Свой текст, свои цифры, свою переписку. Модель на реальных данных работает заметно точнее, чем на своих догадках о вашей ситуации.
• Попросите задать вопросы вам. «Прежде чем отвечать, задай мне 5 уточняющих вопросов». Приём хорошо работает, когда вы сами ещё не сформулировали задачу.
• Просите варианты. Три версии заголовка с разной логикой полезнее одной «лучшей».
• Требуйте рассуждение для расчётов и логики. «Покажи ход решения по шагам» помогает и получить ответ, и заметить ошибку в середине.
• Задавайте роль осмысленно. «Ты редактор, который вычищает канцелярит» задаёт критерий. «Ты гениальный маркетолог» задаёт только пафос.

Вопросы про факты требуют отдельной осторожности

Модель отвечает уверенным тоном независимо от того, права она или ошибается. Даты, цифры, названия законов, цитаты, статистика — всё это проверяется в первоисточнике. Полезные формулировки:

• «Если не уверен, так и напиши».
• «Дай ссылки на источники и отметь, где данные могут устареть».
• «Что в этом ответе стоит перепроверить в первую очередь?»

Если у вашего инструмента есть поиск по интернету, включайте его для всего, что связано со свежими событиями и текущими правилами.

Если ответ ушёл мимо

Правьте вопрос. Бесконечные «перепиши по-другому» тратят время: модель угадывает, что именно вам не понравилось. Скажите прямо: «слишком общо, добавь примеры из практики», «убери вступление, начинай с сути», «пиши короткими предложениями».

Ещё один рабочий ход — попросить модель разобрать ваш же запрос: «Что в моём задании сформулировано нечётко?» Часто в ответ приходит список пропущенных вами условий.

Чек-лист перед отправкой

1. Понятно, кто адресат результата?
2. Приложены данные или их придётся выдумывать?
3. Указан формат и объём?
4. Названы ограничения?
5. Описано, каким должен быть хороший ответ?
6. Есть в вопросе факты, которые вы потом проверите?

Шесть строк занимают полминуты. Именно они отделяют ответ, который идёт в работу, от текста, который вы закроете и напишете сами.