Спрашивай модель напрямую без примеров — самая простая техника промптинга

Узнай, как Chain-of-Thought промптинг повышает точность LLM на 30%+ в сложных задачах. Интерактивные примеры с математикой и логикой.

Освой few-shot промптинг, давая 2-8 примеров. Увидь, как примеры улучшают точность в классификации, извлечении и форматировании на живых демо.

Улучши точность, генерируя несколько путей рассуждений и голосуя за самый частый ответ. Увидь, как self-consistency повышает надёжность на сложных задачах.

Изучи Tree of Thoughts промптинг: ветвление, оценка и откат по пространству решений. Интерактивное дерево показывает, как LLM исследуют альтернативы.

Открой мета-промптинг: используй LLM для генерации, критики и улучшения промптов. Увидь, как модели могут сами улучшать качество промптов через итерации.

Узнай, как модели могут проверять свои ответы и исправлять ошибки

Разбивай сложные задачи на простые подзадачи и решай снизу вверх

Используй генерацию кода для точных вычислений вместо текстовых рассуждений

Проверяй фактические утверждения по одному для снижения галлюцинаций

Улучшай ответы LLM с помощью внешних знаний из документов и баз данных

Освой prompt chaining: декомпозируй сложные workflow в последовательные шаги. Узнай, когда использовать цепочки vs один промпт, с примерами пайплайнов.

Сначала сгенерируй релевантные факты, затем используй их для более точного ответа

Получай надёжный структурированный вывод из LLM через JSON Schema, function calling и парсеры. Изучи стратегии валидации и обработки ошибок.

Позволь LLM автоматически генерировать и оптимизировать промпты для твоих задач

Автоматический выбор и использование инструментов на основе требований задачи

Цепочка рассуждений для задач с изображениями и текстом

Структурируй промпты с помощью проверенных фреймворков

Научись комбинировать техники промптинга в мощные рецепты для сложных реальных задач