Даже самая мощная языковая модель иногда ошибается или «галлюцинирует». Но есть набор приёмов, с помощью которых можно заметно повысить точность, управляемость и объяснимость ответов. В этой статье разберём ключевые техники: метод few‑shot (контекстное обучение на примерах), chain of thought (CoT, развернутое рассуждение «шаг за шагом»), self‑consistency (голосование нескольких рассуждений) и RAG (добавление внешних знаний через поиск). Если вы только начинаете, загляните в базовые материалы: что такое нейросети, как работают нейросети, языковые модели (LLM) и генеративные нейросети.
Few‑shot нейросеть — это, по сути, та же LLM, которой вы встраиваете в промт несколько показательных примеров задачи. Модель не дообучается параметрически; вместо этого она «учится в контексте» (in‑context learning). Метод few shot особенно полезен, когда:
Как это работает:
Что даёт few‑shot:
См. также: Prompt‑engineering и библиотека промтов.
Ниже — краткое сравнение режимов подсказок для структурирования промтов.
| Техника | Когда применять | Плюсы | Минусы | Подсказка‑пример |
|---|---|---|---|---|
| Zero‑shot | Простые, часто встречающиеся задачи | Быстро, дёшево | Выше риск ошибок | «Ответь кратко, на русском, по пунктам.» |
| One‑shot | Когда нужен образец формата | Меньше неоднозначности | Один пример может быть недостаточен | Приведите 1 эталонный пример → новая задача |
| Few‑shot | Нестандартные правила/стили | Сильно повышает управляемость | Длинный контекст, выше стоимость | 2–5 примеров «вход→выход» в промте |
| Chain of Thought | Логические/арифметические рассуждения | Прозрачность «шаг за шагом» | Может быть медленнее | «Давай рассуждать шаг за шагом…» |
| Self‑Consistency | Повышение надёжности CoT | Улучшение точности | Требует нескольких прогонов | Сэмплировать 3–10 CoT-ответов и выбрать общий |
| RAG | Нужны факты из свежих источников | Актуальность, меньше галлюцинаций | Инфраструктура поиска | Встроить найденные выдержки в контекст |
Chain of thought (CoT) — это техника, когда модель явно расписывает ход мысли. Вместо краткого ответа вы просите объяснить логику: «Давай рассуждать шаг за шагом» или «Поясни решение по этапам». Это помогает модели не «прыгать» к выводу, а пройти промежуточные стадии.
Когда использовать CoT:
Советы по формулировке:
Пара строк‑шаблонов:
Подробнее о рисках некорректных рассуждений и способах их контроля — в разделе о галлюцинациях и оценке качества.
Self‑consistency — приём, усиливающий CoT. Идея проста: запустить несколько независимых сэмплирований рассуждения (повысив температуру) и выбрать наиболее согласованный итог.
Как это сделать на практике:
Что это даёт:
Комбинация few‑shot + CoT + self‑consistency часто даёт заметный прирост качества, особенно в логике и аналитике.
RAG помогает, когда модели не хватает знаний или нужна актуальная информация. Вместо того чтобы «вспоминать» факты из параметров, LLM получает выдержки из внешней базы (поиск/векторное хранилище), а затем генерирует ответ, опираясь на эти фрагменты.
Пайплайн RAG в 4 шага:
Плюсы: актуальность, меньше галлюцинаций, возможность объяснять, откуда взялись факты. Минусы: требуется инфраструктура поиска, настройка качества извлечения и контроль приватности. Начать можно с облачных решений и инструментов‑поисковиков типа Perpleksiti AI. Теорию освежит обзор по LLM. Для работы с данными и API см. раздел работа с API и файлами.
Помимо базовых, есть расширенные подходы:
Эти техники хорошо сочетаются с few‑shot и RAG, а также с контролем качества из раздела галлюцинации.
Чтобы метод few shot сработал, важно правильно организовать промт:
Мини‑шаблон для few‑shot + CoT:
Подборку готовых заготовок смотрите в библиотеке промтов и блоке промты для текста.
Начать можно с доступных моделей и сервисов:
Если нужен визуал и контент, посмотрите подборки по изображениям и тексту: лучшие нейросети для текста, дизайн и инфографика.
Метод few shot с контекстными примерами, chain of thought с пошаговым рассуждением, self‑consistency и RAG — четыре базовых рычага, которые ощутимо повышают качество, снижают галлюцинации и делают ответы предсказуемее. Комбинируйте их: few‑shot задаёт формат, CoT раскрывает логику, self‑consistency стабилизирует вывод, а RAG приносит актуальные факты. Дальше — углубляйтесь в ReAct и Tree‑of‑Thought, выстраивайте тестовые наборы и автоматизируйте оценку.
Готовы попробовать на практике? Откройте нашу библиотеку промтов, изучите prompt‑engineering и подберите подходящий инструмент из списка нейросетей. Так вы быстрее превратите LLM в надёжного помощника именно под ваши задачи.