Многие пытаются использовать нейросети для анализа переписок, но получают в ответ общие фразы или бессвязный текст. Знакомая ситуация? Вы загружаете диалог, просите его проанализировать и… ничего полезного. Это расстраивает и заставляет думать, что ИИ для таких задач бесполезен.
Проблема, однако, не в технологии. Она кроется в подходе. Нейросеть — это не волшебник, читающий мысли, а мощный, но очень буквальный инструмент. Чтобы получить от него ценный результат, нужен правильный ключ. Этим ключом является грамотно составленный промт для анализа чата.
Эта статья — ваше практическое руководство. Здесь собраны не просто примеры, а 25 полноформатных, готовых к использованию промптов для решения самых разных задач: от оценки эмоций клиента до поиска возможностей для продаж. Вы узнаете, почему одни запросы работают, а другие — нет, и как избежать типичных ошибок, на которые наступают 90% пользователей.
Что вы найдете внутри:
- Причины, по которым стандартные запросы к ИИ проваливаются.
- Анатомию “умного” промпта, который дает предсказуемый и точный результат.
- Готовые шаблоны для анализа тональности, выявления проблем, оценки операторов и многого другого.
- Рекомендации по работе с ChatGPT, Gemini, DeepSeek и другими моделями.
- Чек-листы для создания и проверки собственных промптов.
Забудьте о разочарованиях. После прочтения этого материала вы научитесь получать от нейросетей именно те данные, которые вам нужны, превратив их в своего личного, неутомимого аналитика.
Фундаментальная ошибка: почему 9 из 10 попыток анализа проваливаются
Все начинается с одной и той же иллюзии: кажется, что достаточно скопировать текст чата, написать “проанализируй” и ожидать чуда. Увы, реальность быстро вносит свои коррективы. Большинство пользователей сталкиваются с одними и теми же проблемами, которые превращают потенциально полезный инструмент в источник головной боли. Понимание этих ошибок — первый и самый важный шаг к успеху.
Ошибка №1: Абстрактная задача без конкретной цели
Это самая распространенная ловушка. Запросы вроде “проанализируй диалог”, “что думает клиент?” или “оцени переписку” для нейросети звучат как шум. Она не знает, на что именно вы хотите получить ответ. Анализировать можно по десяткам критериев: вежливость, скорость решения проблемы, эмоциональный фон, наличие ключевых слов. Не указав цель, вы заставляете ИИ гадать, и результат его “гадания” почти всегда будет бесполезным.
Почему это происходит? Нейросеть не обладает вашим контекстом и не понимает бизнес-задач. Для нее “анализ” — это слишком широкое понятие. Она может выдать краткий пересказ, а вы ждали оценку удовлетворенности. Это приводит к потере времени и разочарованию в технологии.
Ошибка №2: Отсутствие контекста
Представьте, что вы дали новому сотруднику прочитать переписку и спросили его мнение. Но вы не сказали ему, чем занимается компания, кто такой оператор, какой продукт обсуждается и какая была предыстория у клиента. Каким будет его анализ? Скорее всего, поверхностным и полным неверных допущений. С нейросетью происходит то же самое.
Без контекста (кто участники диалога, какая у них цель, о каком продукте или услуге идет речь) ИИ не может правильно интерпретировать нюансы. Фраза “дорого” может быть как объективной оценкой, так и частью торга или даже сарказмом. Без понимания контекста нейросеть выберет самое очевидное, но не всегда верное значение.
Ошибка №3: Неопределенная роль для ИИ
Забывать назначить нейросети роль — все равно что просить случайного прохожего провести хирургическую операцию. По умолчанию ИИ — это “универсальный помощник”. Но для качественного анализа вам нужен не помощник, а специалист.
Когда вы даете роль, например, “Опытный руководитель отдела контроля качества” или “Маркетолог, ищущий инсайты”, вы активируете в модели определенный набор знаний и стиль мышления. “Руководитель” будет искать нарушения скриптов и оценивать вежливость, а “Маркетолог” — выискивать упоминания конкурентов и запросы на новые функции. Без роли анализ будет слишком общим.
Ошибка №4: Игнорирование формата вывода
Вы получили гениальный анализ, но он представлен в виде сплошного полотна текста, из которого нужную информацию приходится выковыривать по крупицам. Знакомо? Это происходит, когда вы не указываете, в каком виде хотите получить результат.
Нейросеть может выдать ответ в виде списка, таблицы, JSON-объекта или просто абзаца. Если вам нужно потом эти данные загружать в CRM или строить на их основе отчеты, отсутствие структуры становится серьезной проблемой. Заранее определенный формат экономит часы ручной работы.
| Ошибка | Пример неверного промпта | К чему это приводит (последствия) |
| Абстрактная задача | “Проанализируй этот чат” | ИИ выдает общий пересказ диалога, который не несет никакой практической ценности. Вы не получаете ответа на свой невысказанный вопрос. |
| Отсутствие контекста | “Клиент доволен? [текст чата]” | ИИ может неверно истолковать фразы. Например, вежливое прощание клиента он может счесть за удовлетворенность, хотя проблема не была решена. |
| Неопределенная роль | “Найди главное в этом диалоге” | Результат будет зависеть от случайного фокуса модели. Она может выделить эмоции, а вам были нужны договоренности по срокам. |
| Игнорирование формата | “Выпиши проблемы клиента” | Вы получите сплошной текст. Если чатов много, обработка таких ответов вручную становится невозможной. |
Небольшое ироничное замечание: многие ждут от ИИ телепатических способностей, забывая, что даже люди плохо справляются с задачей “пойди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что”. Нейросети в этом плане еще более требовательны. Позаботьтесь о них, и они позаботятся о ваших данных.
Анатомия эффективного промпта для анализа чата
Чтобы избежать ошибок, описанных выше, нужно подходить к созданию запроса системно. Эффективный промт — это не магия, а продуманная инструкция, которая не оставляет нейросети шансов на неверное толкование. Он состоит из нескольких ключевых блоков, каждый из которых выполняет свою функцию. Воспринимайте это как сборку механизма: если все детали на месте и правильно соединены, он будет работать безотказно.
Вот основные компоненты, которые превращают простой вопрос в мощный промт для анализа чата.
Ключевые компоненты “умного” промпта
- Роль (Role): Кем должна стать нейросеть? Это задает призму, через которую будет проводиться анализ.
- Задача (Task): Что конкретно нужно сделать? Задача должна быть четкой, однозначной и измеримой.
- Контекст (Context): Какая фоновая информация важна для понимания диалога?
- Исходные данные (Input Data): Сам текст чата или диалога, который нужно проанализировать.
- Шаги выполнения (Steps): Иногда полезно разбить сложную задачу на последовательность действий.
- Формат вывода (Output Format): В каком виде должен быть представлен результат?
- Ограничения и примеры (Constraints & Examples): Что нельзя делать и на что должен быть похож идеальный ответ.
Давайте разберем каждый из этих элементов подробнее. Понимание их назначения позволит вам конструировать запросы для любой, даже самой сложной аналитической задачи.
| Компонент | Назначение и почему это важно | Пример формулировки |
| Роль | Назначает ИИ определенную экспертизу. Это заставляет модель использовать релевантную лексику и фокусироваться на нужных аспектах. Без роли ИИ — дилетант широкого профиля. | “Ты — старший аналитик отдела клиентского сервиса в компании ‘ТехноМир’, которая продает бытовую технику.” |
| Задача | Ясно и четко формулирует, что нужно сделать. Устраняет двусмысленность и направляет “вычислительные мощности” ИИ в нужное русло. | “Твоя задача — проанализировать тональность высказываний клиента на протяжении всего диалога и определить его итоговый уровень удовлетворенности.” |
| Контекст | Предоставляет фоновую информацию. Помогает ИИ правильно интерпретировать специфические термины, имена и ситуации, избегая домыслов. | “Клиент обратился с проблемой ‘не работает холодильник’, который был куплен 2 недели назад. Оператор — Мария, новый сотрудник.” |
| Исходные данные | Сам объект анализа. Обычно предваряется маркером, чтобы ИИ четко отделил инструкцию от данных. | “Вот текст диалога для анализа: [вставить текст чата]” |
| Шаги выполнения | Для сложных задач разбивает процесс на этапы. Это улучшает качество анализа, так как ИИ последовательно решает подзадачи (принцип “мысли по шагам”). | “Действуй по шагам: 1. Прочитай весь диалог. 2. Определи основную проблему клиента. 3. Оцени эмоциональное состояние клиента в начале, середине и конце диалога…” |
| Формат вывода | Диктует структуру ответа. Критически важен для последующей автоматической обработки данных. Экономит огромное количество времени. | “Предоставь результат в формате JSON со следующими ключами: ‘client_name’, ‘main_problem’, ‘sentiment_dynamic’ (массив), ‘final_satisfaction_score’ (от 1 до 10).” |
| Ограничения и примеры | Уточняет, каким должен (или не должен) быть ответ. Примеры (few-shot prompting) значительно повышают точность для специфических задач. | “Не пересказывай диалог. Оценка должна быть числовой. Пример для ‘sentiment_dynamic’: [‘нейтральное’, ‘разочарование’, ‘удовлетворенность’].” |
Практический совет: Не нужно использовать все семь компонентов в каждом промпте. Для простых задач достаточно Роли, Задачи, Данных и Формата. Но чем сложнее и тоньше анализ, тем важнее становятся остальные элементы. Начните с простого и постепенно усложняйте свои запросы, наблюдая, как меняется качество ответа. Это похоже на настройку музыкального инструмента: сначала вы ловите основную ноту, а потом подкручиваете колки для идеального звучания.
25 готовых промптов для глубокого анализа переписок
Теория важна, но практика — важнее. Ниже представлены 25 готовых шаблонов, сгруппированных по основным задачам анализа чатов. Это не просто идеи, а полноформатные, структурированные промпты, которые можно скопировать, вставить свои данные и сразу получить результат.
Каждый промт построен с учетом принципов, описанных выше. Обратите внимание, как в них сочетаются роль, задача, контекст и формат вывода. Это и есть секрет их эффективности.
Категория 1: Определение тональности и эмоций
Это базовая, но крайне важная задача. Понимание эмоционального состояния клиента помогает вовремя реагировать на негатив и оценивать общее качество сервиса.
Промпт 1: Базовый анализ тональности
Роль: Ты — ИИ-аналитик, специализирующийся на определении сентимента (тональности) в тексте.
Задача: Оцени общую тональность приведенного диалога со стороны клиента. Классифицируй ее как “Позитивная”, “Негативная” или “Нейтральная”. Дай краткое обоснование своему выбору (1-2 предложения).
Контекст: Диалог между клиентом и службой поддержки интернет-магазина.
Формат вывода:
- Общая тональность: [Позитивная/Негативная/Нейтральная]
- Обоснование: [Текст обоснования]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 2: Динамика эмоций в диалоге
Роль: Ты — психолог-аналитик, отслеживающий эмоциональные изменения в коммуникации.
Задача: Проанализируй диалог и опиши, как менялось эмоциональное состояние клиента от начала к концу. Раздели диалог на три части (начало, середина, конец) и для каждой укажи преобладающую эмоцию (например, ‘раздражение’, ‘надежда’, ‘разочарование’, ‘удовлетворенность’).
Формат вывода:
- Эмоция в начале: [Название эмоции]
- Эмоция в середине: [Название эмоции]
- Эмоция в конце: [Название эмоции]
- Итоговое изменение: [Например, “от негатива к позитиву” или “нейтральное состояние не изменилось”]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 3: Анализ тональности по конкретным темам
Роль: Ты — дотошный маркетолог-исследователь.
Задача: Проанализируй чат и определи тональность мнения клиента по отношению к следующим аспектам: ‘цена продукта’, ‘скорость доставки’, ‘качество общения с оператором’. Если какой-то аспект не упоминался, укажи “не упоминалось”.
Контекст: Клиент обсуждает недавний заказ.
Формат вывода: Таблица с колонками “Аспект” и “Тональность” (Позитивная, Негативная, Нейтральная).
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 4: Выявление сарказма и скрытого негатива
Роль: Ты — опытный специалист по коммуникациям, способный читать между строк.
Задача: Внимательно изучи реплики клиента. Найди фразы, которые могут содержать сарказм, иронию или скрытый негатив, даже если формально они выглядят нейтральными. Приведи цитаты и объясни, почему ты считаешь их саркастичными.
Частая ошибка: Многие модели плохо улавливают сарказм. Этот промт, назначая роль “читающего между строк”, помогает сфокусировать ИИ на поиске несоответствий между формой и содержанием.
Формат вывода:
- Наличие сарказма: [Да/Нет]
- Саркастичные фразы (если есть):
– Цитата 1: [Текст цитаты] – Объяснение: [Почему это сарказм]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 5: Оценка уровня удовлетворенности клиента (CSAT)
Роль: Ты — система автоматической оценки удовлетворенности клиентов.
Задача: Проанализируй весь диалог и на его основе предскажи, какую оценку по шкале от 1 (крайне недоволен) до 5 (полностью доволен) поставил бы клиент, если бы ему предложили пройти опрос CSAT. Обоснуй свою оценку.
Формат вывода:
- Прогнозируемый CSAT: [Число от 1 до 5]
- Обоснование: [Ключевые фразы и события в чате, повлиявшие на оценку]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Категория 2: Извлечение тем, проблем и ключевых слов
Этот блок промптов помогает превратить хаотичный поток текста в структурированные данные, понять, о чем на самом деле говорят клиенты, и выявить их главные “боли”.
Промпт 6: Основные темы диалога
Роль: Ты — ИИ-ассистент, который умеет быстро выделять суть.
Задача: Прочитай диалог и выдели от 3 до 5 основных тем, которые в нем обсуждались. Сформулируй темы кратко, в 2-3 словах.
Пример тем: “Проблема с оплатой”, “Вопрос о доставке”, “Уточнение характеристик товара”.
Формат вывода: Нумерованный список тем.
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 7: Выявление проблем и жалоб клиента
Роль: Ты — сотрудник отдела контроля качества, твоя задача — находить все жалобы клиентов.
Задача: Внимательно изучи диалог и выпиши ВСЕ проблемы, жалобы и претензии, озвученные клиентом. Если проблем не было, напиши “Проблемы не обнаружены”.
Формат вывода: Маркированный список проблем. Каждая проблема — отдельный пункт.
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 8: Извлечение ключевых слов и сущностей
Роль: Ты — семантический анализатор текста.
Задача: Извлеки из текста диалога именованные сущности. Тебе нужно найти:
- Названия продуктов или услуг.
- Имена людей (клиент, оператор).
- Географические названия (города, адреса).
- Названия компаний (включая конкурентов).
- Номера заказов или договоров.
Формат вывода: JSON-объект, где ключи — это типы сущностей, а значения — массив найденных сущностей.
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 9: Поиск новых, “всплывающих” тем в чатах
Роль: Ты — тренд-вотчер, аналитик, который ищет новые тенденции в обращениях клиентов.
Задача: Проанализируй диалог на предмет наличия необычных, редких или новых для компании вопросов или проблем. Если клиент поднимает тему, которая не входит в стандартный список (например, ‘оплата’, ‘доставка’, ‘возврат’), выдели ее.
Контекст: Стандартные темы обращений: оплата, доставка, возврат, гарантия, наличие товара.
Формат вывода:
- Наличие новых тем: [Да/Нет]
- Описание новой темы (если есть): [Подробное описание вопроса или проблемы клиента]
- Почему это новая тема: [Объяснение]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 10: Классификация обращения по типу проблемы
Роль: Ты — автоматический маршрутизатор обращений.
Задача: Определи основной тип проблемы в диалоге и присвой ему одну из следующих категорий: ‘Техническая проблема’, ‘Финансовый вопрос’, ‘Вопрос по доставке’, ‘Жалоба на сервис’, ‘Консультация по продукту’, ‘Другое’.
Обратите внимание: этот промт незаменим для автоматической сортировки входящих обращений и их направления в нужный отдел. Это яркий пример применимости анализа чатов.
Формат вывода:
- Категория: [Название категории]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Категория 3: Анализ поведения клиента и оператора
Кто был вежлив? Решена ли проблема? Следовал ли оператор инструкциям? Эти промпты помогают оценить качество коммуникации с обеих сторон.
Промпт 11: Оценка качества работы оператора поддержки
Роль: Ты — строгий, но справедливый руководитель отдела контроля качества.
Задача: Оцени работу оператора в данном диалоге по трем критериям: ‘Вежливость’, ‘Скорость реакции’, ‘Полнота решения проблемы’. Для каждого критерия поставь оценку по 5-балльной шкале и дай краткий комментарий.
Формат вывода:
- Вежливость: [Оценка 1-5]. Комментарий: [Текст]
- Скорость реакции: [Оценка 1-5]. Комментарий: [Текст]
- Полнота решения проблемы: [Оценка 1-5]. Комментарий: [Текст]
- Итоговая рекомендация: [Например, “Отличная работа” или “Требуется дополнительное обучение по продукту”]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 12: Соответствие оператора скрипту и стандартам
Роль: Ты — беспристрастный ИИ-аудитор.
Задача: Проверь, следовал ли оператор обязательным элементам скрипта. Отметь выполнение или невыполнение каждого пункта.
Контекст: Обязательные элементы скрипта:
1. Поздороваться и представиться по форме: “Здравствуйте, меня зовут [Имя], компания [Название]”.
2. В конце диалога предложить помощь с другими вопросами.
3. Использовать имя клиента в разговоре минимум 2 раза.
Формат вывода: Таблица с колонками “Пункт скрипта”, “Статус выполнения” (Выполнено/Не выполнено), “Комментарий”.
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 13: Определение цели и намерения клиента (User Intent)
Роль: Ты — аналитик пользовательского поведения.
Задача: Определи, какова была истинная цель (намерение) клиента при обращении в поддержку. Выбери наиболее подходящий вариант из списка: ‘Получить информацию’, ‘Решить проблему’, ‘Совершить покупку’, ‘Оставить жалобу’, ‘Выразить благодарность’.
Формат вывода:
- Основное намерение клиента: [Название намерения]
- Обоснование: [Ключевая фраза клиента, указывающая на его цель]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 14: Сравнение эффективности двух операторов
Роль: Ты — HR-аналитик, сравнивающий производительность сотрудников.
Задача: Тебе даны два диалога на одну и ту же тему, но с разными операторами. Сравни их работу и определи, кто из них был более эффективен. Оцени их по критериям: ‘эмпатия’, ‘скорость нахождения решения’, ‘ясность объяснений’.
Практическое применение: Идеально для выявления лучших практик и обучения менее опытных сотрудников на примерах коллег.
Формат вывода:
- Оператор 1 (Имя): [Краткая оценка]
- Оператор 2 (Имя): [Краткая оценка]
- Вывод: [Кто был эффективнее и почему]
Исходные данные:
Диалог 1: [Текст чата 1]Диалог 2: [Текст чата 2]
Промпт 15: Выявление “трудных” клиентов
Роль: Ты — опытный переговорщик, который чувствует токсичное поведение.
Задача: Проанализируй поведение клиента. Есть ли в его репликах признаки агрессии, манипуляции, неконструктивной критики или грубости? Оцени уровень “токсичности” по 10-балльной шкале и приведи примеры фраз.
Формат вывода:
- Признаки токсичного поведения: [Да/Нет]
- Уровень токсичности: [Число от 1 до 10]
- Примеры фраз: [Список цитат]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Категория 4: Поиск коммерческих возможностей и инсайтов
Чаты с клиентами — это золотая жила для бизнеса. В них скрыты прямые указания на то, как можно заработать больше. Эти промпты помогут вам найти эти самородки.
Промпт 16: Обнаружение возможностей для допродажи (upsell/cross-sell)
Роль: Ты — проактивный менеджер по продажам.
Задача: Проанализируй потребности клиента, озвученные в диалоге. Есть ли в его словах сигналы, которые можно использовать для предложения дополнительных товаров или услуг (cross-sell) или более дорогой версии продукта (upsell)?
Формат вывода:
- Наличие возможности для продажи: [Да/Нет]
- Сигнальная фраза клиента: [Цитата]
- Рекомендация: [Что конкретно можно было предложить клиенту и почему]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 17: Поиск запросов на новые продукты или функции
Роль: Ты — продакт-менеджер в поиске идей для развития продукта.
Задача: Внимательно прочти диалог. Высказывал ли клиент пожелания о новых функциях, продуктах или улучшениях, которых сейчас нет у компании? Если да, четко сформулируй его идею.
Формат вывода:
- Наличие запроса на новую функцию: [Да/Нет]
- Формулировка идеи клиента: [Описание идеи]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 18: Сбор ценных отзывов и предложений
Роль: Ты — специалист по сбору обратной связи.
Задача: Извлеки из диалога все конкретные отзывы (положительные и отрицательные) о продукте/услуге/компании, а также любые предложения по улучшению.
Формат вывода:
- Положительные отзывы: [Список цитат]
- Отрицательные отзывы: [Список цитат]
- Предложения по улучшению: [Список предложений]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 19: Анализ упоминаний конкурентов
Роль: Ты — аналитик конкурентной разведки.
Задача: Найди в тексте диалога любые упоминания компаний-конкурентов. Укажи, в каком контексте они упоминались (например, сравнение цен, обсуждение функционала, переход от конкурента).
Формат вывода:
- Упомянутый конкурент: [Название компании]
- Контекст упоминания: [Краткое описание ситуации]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 20: Выявление причин ухода клиента (churn)
Роль: Ты — специалист по удержанию клиентов.
Задача: Проанализируй диалог и определи, каковы ключевые причины, по которым клиент недоволен и может прекратить пользоваться услугами компании. Сформулируй основную причину риска ухода.
Очень полезно для бизнеса: Анализ таких чатов в масштабе позволяет выявить системные проблемы, приводящие к потере клиентов, и вовремя их устранить.
Формат вывода:
- Риск ухода: [Высокий/Средний/Низкий]
- Основная причина риска: [Четкая формулировка проблемы, например, “Высокая цена по сравнению с конкурентами” или “Неоднократная техническая неисправность продукта”]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Категория 5: Суммаризация и структурирование информации
Последний, но не по значению, блок промптов. Они помогают превратить длинные и запутанные переписки в короткие, структурированные и понятные отчеты.
Промпт 21: Краткое резюме (саммари) длинного диалога
Роль: Ты — ИИ-секретарь, который готовит краткие сводки для руководителя.
Задача: Составь краткое резюме (summary) диалога объемом не более 50 слов. В резюме должны быть отражены: причина обращения клиента, основной ход диалога и итоговый результат.
Формат вывода: Один абзац текста.
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 22: Заполнение карточки клиента по итогам чата
Роль: Ты — CRM-ассистент.
Задача: На основе диалога заполни информационную карточку по следующей структуре.
Формат вывода:
- Имя клиента: [Имя]
- Контакт: [Телефон или email, если упоминался]
- Суть обращения: [Кратко]
- Результат: [Проблема решена / не решена / требуется доп. действие]
- Следующий шаг: [Что нужно сделать дальше]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 23: Создание отчета в формате таблицы
Роль: Ты — аналитик данных, который любит таблицы.
Задача: Преобразуй информацию из диалога в одну строку таблицы формата Markdown с четко определенными колонками.
Формат вывода:
| ID чата | Дата | Имя клиента | Тема обращения | Результат | Оценка оператора (1-5) |
|—|—|—|—|—|—|
| [ID] | [Дата] | [Имя] | [Тема] | [Результат] | [Оценка] |
Исходные данные:
ID чата: 12345. Дата: 20.05.2024. Текст диалога: [Вставить текст чата]
Промпт 24: Выделение ключевых договоренностей и следующих шагов
Роль: Ты — внимательный ассистент, который фиксирует все обязательства.
Задача: Выпиши из диалога все конкретные договоренности между клиентом и оператором, а также все запланированные “следующие шаги” для обеих сторон.
Формат вывода:
- Договоренности:
– [Пункт 1] – [Пункт 2] - Следующие шаги для оператора:
– [Шаг 1] - Следующие шаги для клиента:
– [Шаг 1]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Промпт 25: Обнаружение токсичности, спама или нарушений
Роль: Ты — модератор контента, ищущий нарушения правил.
Задача: Проверь диалог на наличие нецензурной лексики, оскорблений, спама или других нарушений правил общения. Если нарушения найдены, приведи цитаты.
Контекст: Нарушениями считаются: мат, прямые оскорбления, угрозы, реклама сторонних сервисов.
Формат вывода:
- Нарушения: [Найдены/Не найдены]
- Тип нарушения: [Оскорбление/Спам/Нецензурная лексика]
- Цитата с нарушением: [Текст цитаты]
Исходные данные:
[Вставить текст чата]
Рекомендации по работе с ИИ: как не наступить на грабли
Иметь набор хороших промптов — это половина дела. Вторая половина — уметь с ними работать, адаптировать и правильно интерпретировать результаты. Нейросети, несмотря на их “разумность”, остаются машинами со своими особенностями. Вот несколько советов от наставника, которые помогут вам избежать разочарований.
1. Итерации — это не ошибка, а нормальный процесс
Очень редко идеальный промт получается с первого раза. Не расстраивайтесь, если результат не совсем тот, что вы ожидали. Воспринимайте это как диалог.
- Получили не то? Уточните свой запрос.
- Формат не тот? Добавьте в промт более жесткое описание формата.
- ИИ упустил деталь? Добавьте в промт акцент на этой детали или разбейте задачу на шаги.
Каждая итерация делает ваш промт сильнее и точнее. Сохраняйте удачные версии шаблонов, чтобы использовать их в будущем.
2. “Обучение на примерах” (Few-shot Prompting)
Для нестандартных или очень специфических задач (например, классификация обращений по вашей внутренней системе) нейросети может быть сложно понять, чего вы хотите. В этом случае лучший способ — показать ей пример.
Как это работает?
Перед основной задачей вы даете ИИ 1-3 примера с уже готовым, идеальным ответом.
Вопрос: Что такое Few-shot Prompting?
Ответ: Это техника, при которой вы включаете в промт несколько примеров “задача-решение”, чтобы научить модель вашему формату и логике перед тем, как дать ей реальную задачу. Это значительно повышает точность.
3. Не бойтесь “мыслить по шагам” (Chain-of-Thought)
Для комплексного анализа, требующего нескольких логических шагов, простой запрос может дать сбой. ИИ попытается выдать ответ сразу и может ошибиться в рассуждениях. Попросите его “мыслить вслух”.
Добавьте в промт фразу: “Прежде чем дать окончательный ответ, рассуждай по шагам. Опиши свою логическую цепочку.” Это заставляет модель сначала выстроить рассуждение и только потом дать итоговый результат. Качество анализа сложных случаев возрастает многократно.
4. Работа с большими объемами данных
У большинства моделей есть ограничение на объем входного текста. Если ваш диалог слишком длинный, не пытайтесь “запихнуть” его целиком. Это приведет к ошибке или обрезке текста.
Правильный подход:
- Разбейте длинный диалог на логические части (например, по 5-10 сообщений).
- Обработайте каждую часть отдельно, используя промт для суммаризации (например, Промпт 21).
- Соберите полученные краткие резюме и подайте их на вход для финального, общего анализа.
Это похоже на то, как человек читает большую книгу по главам, а не пытается усвоить все за один присест.
Итоговый чек-лист проверки качества анализа
Даже с идеальным промтом стоит критически относиться к результатам. Прежде чем полностью доверять ответу ИИ, проверьте его по этому списку:
- Полнота: Ответил ли ИИ на все части вашего запроса?
- Точность: Не “нафантазировал” ли ИИ факты, которых не было в диалоге? (Это называется “галлюцинациями”).
- Следование формату: Соответствует ли структура ответа тому, что вы запрашивали?
- Релевантность: Является ли ответ действительно полезным для вашей изначальной цели?
- Объективность: Не внесла ли модель излишней эмоциональной окраски, если вы просили о сухом анализе?
Работа с ИИ — это навык. Чем больше вы практикуетесь, тем лучше начинаете понимать его логику и тем более ценные результаты получаете.
Заключение: от простого запроса к системному анализу
Путь от хаотичных попыток получить от нейросети хоть что-то внятное до построения системного процесса анализа данных может показаться сложным. Но, как вы увидели, в его основе лежат простые и понятные принципы: ясность цели, предоставление контекста, определение роли и требование нужного формата.
Перестаньте воспринимать ИИ как черный ящик. Это ваш инструмент, и вы можете научиться управлять им с высокой точностью. Готовые шаблоны, представленные в этой статье, — это ваша отправная точка. Используйте их, адаптируйте под свои задачи, комбинируйте и создавайте новые.
В конечном счете, самый эффективный промт для анализа чата — это тот, который решает именно вашу задачу, экономит ваше время и приносит измеримую пользу бизнесу. Надеюсь, это руководство дало вам все необходимое, чтобы начать создавать такие промпты уже сегодня.
Финальный чек-лист для создания вашего идеального промпта:
- Определена ли четкая, однозначная цель? (Что я хочу узнать?)
- Назначена ли нейросети подходящая роль? (Кто мой идеальный аналитик?)
- Предоставлен ли минимально необходимый контекст? (Что нужно знать для понимания ситуации?)
- Указан ли точный и удобный для меня формат вывода? (В каком виде я хочу получить результат?)
- Проверен ли промт на небольшом примере перед массовой обработкой? (Работает ли он так, как я задумал?)
Если на все вопросы вы ответили “да” — поздравляю, вы на верном пути к тому, чтобы превратить любой хаос переписок в упорядоченные и полезные знания. Удачи в ваших аналитических начинаниях
