Продвинутое структурирование промптов: как получать предсказуемый результат

На открытом уроке рассмотрим: Универсальную формулу идеального промпта (Persona + Context + Task + Constraints + Format); Технику Few-Shot Prompting: как обучение на примерах повышает точность ответов; Использование метода Chain of Thought (цепочка рассуждений) для решения логических и аналитических задач; Способы итеративного улучшения промптов для генерации кода и текстов. После урока вы будете знать: Из каких обязательных блоков должен состоять запрос к нейросети; Как заставить модель следовать строгому формату вывода (JSON, Markdown, таблица); Как избегать галлюцинаций модели при работе с фактическими данными; Как превратить абстрактную задачу в четкую инструкцию, которую LLM поймет с первого раза. «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы» - https://otus.pw/I3jM/ Преподаватель: Игорь Зуриев - руководитель ИТ-проектов по внедрению ИИ в бизнес-процессы Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/fEs8/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/ → Макс: https://otus.pw/wVga/