Что делать, если первый ответ AI оказался неверным

Диагностируйте, что пошло не так, прежде чем переписывать весь промпт

Разочаровывающий ответ обычно попадает в одну из нескольких категорий: в нём не учтён контекст, который у вас был, но не был указан, проигнорировано ограничение, использован не тот формат, либо он уверенно неверен по фактам. Определение того, что именно произошло, указывает на конкретное исправление — отсутствующее ограничение требует явно добавить это ограничение, а не переписывать весь промпт с нуля или повторять его настойчивее.

Добавьте именно то, чего не хватало, а не инструкции вообще

Как только вы поняли, чего не хватало, добавьте именно это: ограничение, пример, фрагмент контекста или описание формата, которое сделало бы запрос понятным. См. как написать ясный, конкретный промпт, ссылка ниже, об основах, на которые обычно опирается этот шаг, — большая часть итераций сводится к применению того же набора вещей, которые пропустил первый промпт.

Знайте, когда начать промпт заново, а не латать его

Долгая череда мелких исправлений может оставить в разговоре противоречивые инструкции, которые модель теперь пытается согласовать между собой, — в этот момент новый, полный промпт, излагающий всё, что вы успели понять о задаче, часто оказывается быстрее и надёжнее, чем ещё одна правка. Это стоит помнить и тогда, когда ответ уверенно неверен по фактам, а не просто не в том формате: правка формулировок этого не исправит, потому что это не проблема формулировок, — см. почему AI галлюцинирует, ссылка ниже, о том, что на самом деле происходит в этом случае.

Частые вопросы

Ответ хорошо написан, но фактически неверен — как исправить промпт?

В основном это нельзя исправить переформулировкой промпта, потому что это не проблема формулировок. См. почему AI галлюцинирует, ссылка ниже, о том, что на самом деле происходит и что действительно помогает, например, просьба к модели указать проверяемые источники или использование режима исследования, который ищет информацию.

Продолжать исправления в том же разговоре или начать новый?

Может сработать и то, и другое, но длинная цепочка мелких исправлений рискует оставить после себя противоречивые инструкции. Если разговор уже пережил несколько исправлений, новый, полный промпт часто надёжнее ещё одной правки.

Сколько раз стоит пробовать, прежде чем отказаться от подхода к промпту?

Фиксированного числа нет — но если два-три конкретных, целенаправленных исправления не помогли, проблема может быть вовсе не в промпте. См. выбор модели для вашей задачи, ссылка ниже, о том, не нужна ли задаче другая модель.