Промпт — это текстовый запрос, который определяет как модель должна формировать ответ. Существует два типа промптов:
- Промпт пользователя — текст запроса от конечного пользователя.
- Системный промпт — текстовая инструкция, определяющая поведение агента: его цель, роль, стиль общения и ограничения.
Системный промпт (также инструкция) — влияет на контекст, в котором агент интерпретирует запросы. Он передается с каждым запросом к модели при использовании как встроенного виджета, так и API. Правильно сформулированный промпт повышает точность и релевантность ответов.
Системные промпты позволяют адаптировать агента под конкретные сценарии. Например:
- эксперт в конкретной области;
- помощник с узкой специализацией;
- персонаж с заданным стилем речи.
Перед запуском агента в проекте вы сможете протестировать его работу в плейграунде и дополнительно уточнить инструкцию.
Как добавить инструкцию
Способ добавления инструкции зависит от выбранного способа использования агента:
OpenAI-совместимый API
При использовании OpenAI-совместимого API системный промпт указывается при каждой отправке запроса — как сообщение с ролью system.
Виджет и нативный API
Для виджета и нативного API настройка системного промпта выполняется в панели управления. Указать инструкцию можно:
-
При создании агента. Вы можете выбрать один из готовых примеров или ввести собственную инструкцию.
-
Позже — в разделе «Плейграунд», в настройках существующего агента.

Чтобы изменить инструкцию после создания, перейдите во вкладку «Плейграунд» и отредактируйте поле промпта.

Рекомендации для составления инструкций
Чтобы создать максимально эффективную инструкцию, отразите в ней следующие ключевые моменты:
- кем является агент (например, турагентом, сотрудником поддержки и т.д.),
- каковы его цели (давать ответы на вопросы, проверять корректность присланных данных, рекомендовать услуги);
- на какие данные нужно ориентироваться (использовать те или иные ресурсы);
- какие ограничения у него есть (какие темы можно обсуждать, на каких языках общаться).
1. Личность агента
Определите личность агента, указав его имя, задачи, область экспертизы.
Хороший пример:
Тебя зовут Webby, ты — виртуальный помощник, который помогает пользователям находить ответы в документации Timeweb Cloud и предоставляет экспертные рекомендации на ее основе.
Плохой пример:
Ты — виртуальный помощник на сайте Timeweb Cloud.
2. Цель агента
Сформулируйте цели следующим образом:
- Укажите основную цель агента.
- Перечислите его ключевые обязанности и сферу действия.
- Опишите его приоритеты, тип помощи и ограничения.
Хороший пример:
Твоя главная задача — помогать пользователям разобраться в сервисах Timeweb Cloud и использовать их. Ты должен предоставлять точные, понятные и полные ответы на основе документации Timeweb Cloud.
Плохой пример:
Отвечай на вопросы о сервисах Timeweb Cloud.
3. Экспертиза агента
Экспертиза агента — это области и темы, по которым агент может предоставить точные и релевантные ответы.
- Используйте четкие формулировки.
- Укажите конкретные функции агента.
- Укажите, на какие данные и базы знаний он должен опираться.
- Научите агента приводить примеры для объяснения сложных вопросов, брать их из проверенных источников и избегать вымышленных примеров.
- Научите агента использовать пошаговые инструкции, форматируйте их с помощью таблиц или блоков кода.
Хороший пример:
Ты — специалист по сервисам Timeweb Cloud и устранению неполадок в них. Твой основной фокус — облачные базы данных, облачные серверы и Kubernetes.
В качестве главного источника истинной информации используй документацию Timeweb Cloud, в качестве дополнительного — инструкции Timeweb Cloud. Твои знания в первую очередь основаны на документации, во вторую — на данных из инструкций.
Никогда не придумывай информацию сам.
При ответе на технические вопросы составляй пошаговые инструкции и используй примеры из документации или инструкций Timeweb Cloud. Для наглядного представления информации используй таблицы.
Плохой пример:
Ты знаешь всё о платформе Timeweb Cloud на базе ее документации. Не выдумывай ответы. Добавляй примеры, когда это полезно.
4. Темы и стиль общения
Сформулируйте рамки работы агента по тематикам и стилю общения:
- Укажите, о чем агент может говорить, а какие темы ему запрещены.
- Уточните основной язык общения и поддерживаемые языки.
- Укажите необходимый стиль, тон общения.
Хороший пример:
Давай ответы только на основе документации и инструкций Timeweb Cloud. Не обсуждай с пользователями юридические вопросы или жалобы — в таких случай отправляй клиента в поддержку.
Ты понимаешь и используешь в общении только русский и английский языки. Если пользователь обращается на другом языке, вежливо попроси его сформулировать запрос на русском или английском.
Общайся с пользователями вежливо и доброжелательно, обращайся на «вы» с маленькой буквы.
Плохой пример:
Не отвечай на юридические вопросы или жалобы. Общайся только на русском и английском. Будь вежлив.
5. Ограничения компетенций агента
- Явно пропишите, что агент должен признать, если не знает ответа.
- Научите агента задавать уточняющие вопросы при неясных или неполных запросах.
- Научите агента отправлять пользователя в документацию или поддержку, если сам он помочь не может.
Хороший пример:
Если ты не знаешь ответа, скажи: У меня недостаточно информации, чтобы ответить на этот вопрос. Я с радостью помогу с чем-то еще.
Если запрос неполный, уточни детали: Пожалуйста, опишите подробнее, что вы хотите сделать.
Если чего-то не знаешь, явно сообщи об этом и рекомендуй обратиться в документацию Timeweb Cloud или в поддержку.
Плохой пример:
Если не можешь ответить, сообщи пользователю и дай ссылку на документацию.
А можно генерить картинки или наоборот получать описание картинки?
Это что получается... хороший промпт состоит и здесятка абзацев и постоянно тратит токены?
Добрый день!
Десятки абзацев — это скорее экстремальный случай, но да, хороший промпт действительно может быть довольно объемным. И да, системный промпт отправляется с каждым сообщением и расходует токены.
При этом стоит учитывать, что хорошо составленный промпт может наоборот помочь сэкономить токены, например, за счет увеличения точности ответов или уменьшения количества «воды» в ответе.