- Промпт — это текст, которым вы ставите задачу нейросети: вопрос, инструкция или описание результата.
- Запрос состоит из задачи, входных данных, формата ответа и, при желании, роли.
- Системный промпт задаёт правила, пользовательский — сам запрос; вместе они образуют один запрос к модели.
- Промпт не гарантирует верный ответ: результат зависит от модели, и его нужно проверять.
Содержание7 разделов ▾
Промпт — это текст, которым вы ставите задачу нейросети: вопрос, инструкция или описание того, что нужно получить. Если коротко и простыми словами, это ваше сообщение в чате с ИИ. Статья для тех, кто уже открывал чат нейросети и хочет понять, из чего складывается хороший запрос и почему от формулировки зависит ответ.
Определение и состав запроса мы берём из документации разработчиков: GigaChat (Сбер, страница обновлена 2 февраля 2026 года), руководств OpenAI и Anthropic и научных статей. Данные проверены 7 октября 2026 года. Примеры запросов составлены нами и ответов моделей не содержат. Встречается и написание «промт», но PROMT — ещё и название программы-переводчика, не связанной с запросами к ИИ. Практика с примерами «было — стало» — в статье Как писать промпты.
Что такое промпт
Промпт (от английского prompt — «подсказка») — это текстовое описание задачи, которую нужно выполнить с помощью ИИ-модели. Так его определяет документация GigaChat. Запрос может быть вопросом, заданием или описанием картинки: модель генерирует текст, изображение, код или другой результат.
Промпт-инжиниринг звучит громко, но суть простая. По документации GigaChat, это создание эффективных и точных промптов для больших языковых моделей, то есть программ, которые «знают» язык по огромному набору текстов. Основная цель — получать от модели точные и релевантные результаты. Как модель устроена, мы рассказали в статье Что такое нейросеть и как она работает.
Из чего состоит промпт
Короткий вопрос уже промпт. Но в документации GigaChat описан расширенный состав запроса, который удобно использовать как памятку.
| Часть | Для чего | Пример на нейтральной задаче |
|---|---|---|
| Роль | задаёт рамки: кем модель «работает» | «Ты — учитель информатики» |
| Задача | чётко говорит, что получить | «Объясни, что такое IP-адрес» |
| Входные данные (контекст) | материал и сведения для ответа | «Объяснение для пятиклассника, без терминов» |
| Формат ответа | вид и объём результата | «Три предложения и один пример из жизни» |
| Ограничения | чего не делать | «Не используй сложные слова» |
В документации GigaChat у формата ответа есть название — «индикатор вывода»: это формат или тип ожидаемого ответа. Ограничения там тоже входят в эту часть.
Системный и пользовательский промпт
В GigaChat API используются два вида запроса одновременно. Системный промпт управляет поведением модели: он передаёт контекст задачи и правила, которым модель следует при генерации ответа. Пользовательский промпт — сам запрос, который модель выполняет по этим правилам. Вместе они составляют один запрос к нейросети.
В чате вы обычно пишете только пользовательскую часть, а правила задаёт сервис. Системный промпт важнее тем, кто встраивает модель в свою программу: он описывает, кем модель должна быть и как отвечать.
Почему от запроса зависит ответ
Языковая модель строит ответ, продолжая текст по тому, что есть в промпте: подробности про предсказание следующего фрагмента — в статье о нейросетях. Поэтому всё, что вы не написали, модели приходится угадывать.
Сравните «Расскажи про Wi-Fi» и «Объясни школьнику, что такое Wi-Fi, в трёх предложениях и с одним примером из жизни». Первый запрос допускает сотни ответов — от истории до настройки роутера. Во втором названы задача, читатель и формат, и угадывать почти нечего. Документация GigaChat советует создавать однозначные запросы без двусмысленных формулировок и противоречий.
Виды промптов
По задаче промпты бывают для текста, изображений, кода и анализа данных. Чем они различаются, мы разберём в статьях про тексты и картинки.
По сложности различают короткий запрос и инструкцию с примерами. Если дать модели несколько образцов того, что вы хотите получить, она лучше поймёт задачу. Этот приём описан в статье Brown и коллег о модели GPT-3 с 175 миллиардами параметров: задачи и несколько демонстраций там задаются только текстом, без дополнительного обучения модели. Другая известная техника — просить модель рассуждать по шагам: статья Wei и коллег показывает, что примеры с промежуточными шагами рассуждения улучшают результат на сложных задачах.
Условия и ограничения
- Версия
- Данные на октябрь 2026 — документация и интерфейсы сервисов меняются, а определения в статье взяты со страниц, ссылки на которые даны в источниках.
- Модель
- Ответ не повторяется — один и тот же промпт даёт разный результат у разных моделей, а иногда и при повторной отправке.
- Язык
- Русский поддерживают не все одинаково — качество ответов на русском различается у разных моделей, поэтому сравните результат на своей задаче.
- Данные
- Не вводите личное — пароли, номера карт и чужие персональные данные в промпт не пишут: условия обработки описаны на странице сервиса.
- Тип
- Промпт — не гарантия верности — удачная формулировка повышает вероятность хорошего ответа, но не делает его проверенным фактом.
Частые ошибки
- Писать расплывчато и ждать точного ответа: «расскажи про нейросети».
- Складывать в один запрос несколько разных задач.
- Не указывать формат и объём, а потом удивляться длинному или слишком короткому тексту.
- Добавлять противоречия: «коротко, но со всеми подробностями».
- Считать шаблон обязательным: для простого вопроса он только усложняет запрос.
- Принимать удачный промпт за навсегда рабочий: после обновления модели ответ может измениться.
Короткий вывод
Промпт — запрос к нейросети, и чем яснее в нём задача, данные и формат, тем меньше модель гадает. Для простых вопросов хватит одной понятной фразы, для сложных пригодится структура из таблицы выше. Яндекс собирает готовые запросы в Промптхабе — это удобное место, чтобы посмотреть чужие формулировки; ответ любого промпта всё равно нужно проверять.
ПрактикаКак писать промпты для нейросети: шаблоны и примерыПопробовать на практике →
