Если вы просто зададите GigaChat вопрос или напишете задачу, он ответит «в свободной форме». Такие промпты мы будем называть zero-shot — и все примеры, которые вы видели в курсе до этого момента, относились к этому методу.

Но нейросети можно также давать запросы уже с подсказками, как нужно отвечать — такие запросы мы будем называть промпты few-shot. Этот метод хорош, чтобы контролировать точность и формат ответа.

1) Задаём простые вопросы с помощью промптов вида zero-shot

Отвечая на zero-shot промпты, GigaChat опирается на «общее представление» о теме, используя только вопрос, роль или контекст. Два примера таких запросов:

2) Обучаем отвечать на примерах с помощью промптов вида few-shot

Если вам нужно сразу получить от нейросети ответ в определённом виде или нейросеть не справляется с решением задачи без подсказок, подходит метод few-shot. В этом случае мы сразу подсказываем ей, как нужно отвечать на основе одной или нескольких демонстраций ответов.
Допустим, мы хотим научить GigaChat классифицировать отзывы пользователей на хорошие и плохие. Дадим ему несколько подсказок и попросим проинтерпретировать текст на их основе:

Теперь представим, что мы хотим обучить новичков компании рабочему жаргону, которым пользуется команда. Обучающий гид для них мы будем писать с помощью GigaChat, так что сначала объясним ему термины, а затем попросим привести примеры на их основе:

3) Улучшаем ответы методом доспрашивания

Ещё один способ получить исчерпывающий результат — задать нейросети дополнительные вопросы.

Возьмём пример из области химии. Мы хотим узнать, как работает реакция катализа. Задавая дополнительные вопросы по интересующей теме, получаем более полную информацию:

Теперь возьмём практическую задачу, попросим GigaChat написать объявление. Чтобы оно получилось информативным, в диалоге мы будем добавлять ему вводные:

Ещё важные вводные:

Объявление получилось содержательное, но не подходит нам по тону — молодые ребята, которые у нас работают, так не общаются. Попросим изменить его на что-то попроще:

Метод доспрашивания, когда мы добавляем контекста новыми репликами, чтобы обучить нейросеть давать более точный ответ, подсказывает одно важное правило: для каждой новой задачи нужен новый диалог.

Если общаться с GigaСhat на разные темы в одном диалоге, он может неверно проинтерпретировать контекст и отвечать с ошибками.