В мире искусственного интеллекта и языковых моделей понятие «баг» или «ошибка» приобретает особое значение. В отличие от традиционного программного обеспечения, где баг — это явный сбой в коде, в контексте промптов (запросов к языковым моделям) баг — это нечто более тонкое и сложное. Это невидимый изъян, который заставляет мощную языковую модель «галлюцинировать», генерировать неполные, противоречивые ответы, уходить от темы, давать устаревшую или откровенно вводящую в информацию. Часто причина кроется не в самой модели, а в том, что мы, как пользователи и инженеры промптов, упускаем: в техниках, которые мы не применили, или в компонентах, которые использовали неправильно.
Языковые модели, особенно последнего поколения, стали значительно умнее. Попросите такую модель рассказать историю Эйфелевой башни в Мадриде, и она, скорее всего, вежливо поправит вас, указав, что достопримечательность находится в Париже, и предоставит точные исторические данные. Это демонстрирует способность моделей к внутренней «отладке» и работе с противоречивыми запросами.
Однако уязвимости остаются. Один из классических примеров — запрос о несуществующем понятии. Если изобрести термин, которого нет в реальности, и спросить о нём модель, она, вместо того чтобы признать незнание, часто генерирует правдоподобный, но полностью вымышленный ответ, опираясь на паттерны в своих тренировочных данных. Это и есть галлюцинация — один из самых опасных типов багов.
Другой распространённый тип — ответы на основе устаревших данных. Спросите у модели, не подключённой к актуальным источникам, о последней версии языка программирования, и она может назвать версию, которая уже несколько лет как не является актуальной. Такой баг возникает из-за того, что промпт не включает инструменты для обращения к внешним данным (например, поиск в интернете через API), и модель полагается на свою, возможно, устаревшую, базу знаний.
Чтобы понять масштаб проблемы, рассмотрим практический пример — чатбот службы поддержки, обученный отвечать на вопросы о политике возврата товаров. Мы предоставляем модели текст политики и ожидаем чётких, релевантных ответов. Но пользователи — непредсказуемы, и их запросы могут легко вывести систему из строя, вызвав баги:
Для предотвращения таких сбоев необходимы продвинутые техники проектирования промптов. Двумя ключевыми подходами являются классификация намерений пользователя (Intent Classification) и установка защитных ограничений (Guardrails).
Вместо того чтобы сразу генерировать ответ, система должна сначала определить, чего хочет пользователь. Для этого мы заранее определяем набор возможных категорий (интентов):
Промпт для модели строится так, чтобы она сначала классифицировала запрос по этим категориям, используя несколько примеров для обучения (few-shot learning). Например:
После классификации в силу вступают строгие правила — защитные ограничения, которые предотвращают нежелательное поведение модели. Каждому интенту соответствует чёткое правило ответа:
Такой подход кардинально меняет логику работы. Модель перестаёт быть «свободным художником», который пытается ответить на всё любой ценой. Она становится структурированной системой, которая сначала понимает контекст запроса, а затем действует по жёстко заданным для этого контекста правилам. Это резко снижает риск галлюцинаций и нерелевантных ответов.
Классификация и защитные ограничения — это мощная база, но процесс отладки на этом не заканчивается.
Баг в промпте — это не фатальная ошибка, а скорее сигнал о недостатках в его проектировании. Современные языковые модели обладают колоссальными возможностями, но их необходимо правильно направлять и ограничивать для создания надёжных приложений. Ключ к успеху лежит в отказе от идеи «задать вопрос — получить ответ» в пользу многоэтапного, контролируемого процесса: классифицируй, проверь по правилам, а затем генерируй.
Внедрение классификации намерений и системы защитных ограничений превращает чатбот из источника потенциальных ошибок и галлюцинаций в предсказуемого, безопасного и профессионального цифрового помощника. Это требует дополнительных усилий на этапе проектирования, но именно эти усилия отделяют любительскую реализацию от промышленного, готового к реальным нагрузкам, решения. Постоянное тестирование, итеративное улучшение и использование передовых техник — вот путь к созданию AI-приложений, которым можно доверять.
Мастерство промпт-инжиниринга: как создать умного чат-бота. От классификации намерений до защитных механизмов разбираем ключевые компоненты эффективных промптов и практические техники их реализации.
Погрузитесь в мир инженерии промптов: 7 стратегий для эффективной работы с языковыми моделями. Узнайте, как создавать идеальные запросы, управлять креативностью ИИ и получать точные, структурированные ответы. Полное руководство для разработчиков, аналитиков и всех, кто хочет выжать максимум из ChatGPT и других LLM.
Создайте мощный личный ИИ-арсенал: 30 проверенных промтов для исследований, личной эффективности, контента и бизнеса. Готовые шаблоны и стратегии для прорывных результатов.