Как добиться 100% точности от LLM: техники prompt engineering которые действительно работают

LLM — это мощный инструмент, но если промпт некачественный, результата не будет. 🔥 Освоить AI-driven подход на ближайшем интенсиве - https://llmstart.ru/aidd/?utm_source=...
В этом докладе — подробный и глубокий разбор техник prompt engineering, которые мы проверили на практике и довели до 100% точности вывода. От критики промптов до строгого вывода по схеме — всё на конкретном кейсе с хакатона по ИИ. 👉 Больше полезной информации и живого обсуждения в Telegram: https://t.me/devclubspb
О чём видео: Вы узнаете, как наша команда подошла к задаче структурирования агрономических сообщений, какие методы использовала и почему отказалась от лишней логики в пользу управляемой архитектуры промптов. Подробно разбираем подход к критике промптов (prompt critique) и его роль на этапе генерации идей и алгоритмов. Ключевые моменты: Prompt critique: как использовать модель для анализа и улучшения собственных промптов Варианты использования примеров: от минимального one-shot до покрытия всех corner-кейсов в few-shot Structured output: как добиться строгости и предсказуемости при работе с JSON-схемой Constrained Decoding: как навязать правила генерации модели через схемы, грамматики и ограничения Эмоциональное “манипулирование” LLM — действительно ли это работает? Автоматическая проверка качества: метрики, скрипты, выявление ошибок и итеративное улучшение LLM требует инженерного подхода. Без строгой архитектуры, продуманных примеров и системы контроля качества — результата не будет. 💼 Нужна помощь в разработке AI-решений? Пишите в Telegram: https://t.me/smirnoff_ai
👍 Подписывайтесь, ставьте лайк и оставляйте комментарии! #promptengineering #LLM