Сейчас многие компании подошли к этапу внедрения ИИ-ассистентов, но не у всех есть понимание с чего именно стоит начинать и как построить полезный корпоративный сервис на базе новой модной технологии.

Первое, с чем придется разобраться, — промпт-инжиниринг, базовый навык, пользоваться которым придется научиться не только программистам, но и каждому сотруднику, который так или иначе столкнется в работе с ИИ.

Опыт составления четких инструкций для искусственного интеллекта напрямую влияет на то, станет ли ассистент мощным инструментом или останется дорогой игрушкой.

Чтобы ИИ вас понял, ваши инструкции (промпты) должны следовать трем правилам:

1. Сформулируйте задачу четко и однозначно трактуемо. Вместо «Расскажи о продажах» используйте «Как руководитель департамента продаж и аналитик с 30-летним стажем подготовь отчет по продажам продукта “Альфа” в южном регионе за 3-й квартал 2024 года в виде маркированного списка».

2. Добавьте контекст. Базовая модель не знает ваших внутренних терминов, данных и предметной области и не может знать, что именно вы подразумеваете, поэтому обязательно предоставляйте ей всю необходимую информацию для принятия решения.

Например, вместо «Составь коммерческое предложение на металлопрокат» следует написать детальный промпт: 

«Наша компания выпускает фасонный металлопрокат: арматуру А500С, швеллеры П и У по ГОСТ 8240-97. Производство в городах А и Б. В следующем году планируем рост на 15% и запуск продаж в регионах К, Л и М.

Подготовь маркетинговый план выхода на эти рынки с учетом логистики, сезонного спроса и особенностей потребления в регионе Х. Укажи каналы продаж, партнерские модели и офферы, релевантные для целевых клиентов.

< data >

• Арматура А500С — стержень из стали класса прочности 500 МПа, пригоден для сварки.

• Швеллер П / У — металлический профиль, П — с параллельными полками, У — усиленный.

• ГОСТ 8240-97 — стандарт на фасонный прокат.

< data/ >»

Такой промпт позволит ИИ подготовить более точный ответ.

3. Промт должен быть кратким и исчерпывающим. Избегайте двусмысленности. Каждая деталь в промпте должна помогать, а не путать.

Первый промпт редко бывает идеальным. Анализируйте результат и итеративно улучшайте инструкцию. Также рекомендуется создать систему тестирования промптов и автоматической проверки их эффективности.

Когда вы освоите базовую технику, ее еще называют Zero-Shot, односложный запрос, можно переходить к более продвинутым техникам:

• Few-Shot (обучение на примерах): это самый простой способ научить модель вашему формату. Вы просто показываете ей несколько примеров прямо в промпте.

Пример:

Текст: «Клиент в восторге от нового интерфейса». — Категория: Положительный отзыв.

Текст: «После обновления система постоянно зависает». — Категория: Техническая проблема.

Текст: «Не могу найти кнопку экспорта отчета». — Категория:?

Модель с высокой вероятностью ответит: Техническая проблема.

• Chain-of-Thought (цепочка рассуждений): для сложных задач заставьте ИИ «думать вслух», разбив решение на шаги. Это резко снижает количество ошибок.

Пример: «Наша компания выпускает арматуру А500С и швеллеры У по ГОСТ 8240-97. Мы планируем выйти на новые рынки в городах К, Л и М, находящихся в регионе Х. Подумай пошагово и предложи маркетинговую стратегию. Сначала определи характеристики целевого рынка, затем — логистические ограничения, после этого — ключевые потребности клиентов, и в конце — офферы и каналы продвижения».

Такие размышления позволят модели тщательно подготовить почву для финального ответа. CoT-техника также помогает понять, как именно ИИ принял то или иное решение. Это может быть критически важно в финансах, юриспруденции или информационной безопасности.

Настоящую ценность от работы ИИ-ассистентов можно получить, предоставив им доступ к корпоративным данным.

• Работа с документами (RAG): технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет ИИ отвечать на вопросы, основываясь на содержании ваших внутренних документов. Система находит релевантный фрагмент в базе знаний и передает его модели вместе с вопросом. Это обеспечивает точность, актуальность и безопасность, так как ИИ не «фантазирует», а использует только проверенные факты.
• Работа с базами данных: чтобы ИИ мог анализировать данные из CRM или ERP, ему нужно объяснить их структуру (схему). После этого он сможет преобразовывать запросы вроде «покажи топ-5 самых прибыльных клиентов за прошлый месяц» в реальные SQL-запросы, которые сначала получат фактические данные из вашей системы, а затем ИИ на основе этих данных подготовит аналитику и ответ.
• Безопасность: чем больше данных доступно ИИ-ассистенту, тем выше потенциальный риск утечки или неправомерного использования данных, если они не защищены и не управляются должным образом.

Поэтому наряду с технической компетентностью в промпт-инжиниринге предприятия должны разрабатывать строгие рамки безопасности и политики управления для своих ИИ-ассистентов. Рекомендуется использовать ролевую модель доступа к данным, которая не позволит ИИ-ассистенту получить доступ к данным за границами прав пользователя, с которым ИИ-ассистент ведет диалог.

Управлять одним промптом просто. Но когда у вас десятки или даже сотни ассистентов для разных отделов, а у каждого пользователя начнут накапливаться собственные любимые и максимально эффективные для его роли промпты, ручное управление превращается в хаос. 

Здесь могут помочь специализированные платформы, такие как GPTZATOR от группы IT-компаний Lad, которые решают ключевые проблемы:

• Централизованное управление. Создают единую библиотеку для хранения и версионирования «навыков» ассистентов.
• Легкая интеграция. Предоставляют готовые инструменты для подключения к инфраструктуре компании, офисным продуктам, таким, как Р7 или 1С, и к базам данных и документам (RAG).
• Упрощение разработки. Благодаря no-code/low-code интерфейсам настраивать ИИ могут не только разработчики, но и бизнес-аналитики или даже сотрудники на своем рабочем месте.
• Безопасность. Платформы корпоративного уровня позволяют разворачивать все компоненты в закрытом контуре компании (on-premise). Это не только позволяет запускать ИИ-модели локально, но и гарантирует, что ваши конфиденциальные данные никогда не покинут организацию.

Использование такой платформы, как GPTZATOR, позволяет системно подойти к внедрению ИИ. Вы получаете визуальный конструктор для создания навыков и их безопасного развертывания, что превращает эксперименты в управляемый и масштабируемый бизнес-процесс. Удобные интерфейсы для управления промптами и интрегрируемыми корпоративными интерфейсами открывают возможности к созданию по-настоящему эффективных ассистентов.

Разница между обычным чат-ботом и эффективным ИИ-ассистентом заключается не столько в мощности модели, сколько в качестве инструкций и данных, которые вы ей предоставляете.

Путь к созданию умного помощника:

• Начните с одной конкретной задачи (например, классификация заявок в техподдержку).
• Освойте базовый промпт-инжиниринг.
• Подключите данные через RAG.
• Используйте платформу для создания надежного полезного корпоративного сервиса, чтобы системно и безопасно внедрять ИИ в подразделениях компании.

Именно такой подход позволяет превратить ИИ из непонятной модной технологии в реальный актив, который экономит время и освобождает ваших сотрудников для решения более творческих задач.