Руководство по написанию системных подсказок: скрытая сила за каждым взаимодействием с ИИ

Каждый раз, когда вы задаёте ChatGPT вопрос или общаетесь с Claude, перед вашим разговором происходит невидимая беседа. Скрытые инструкции уже формируют, как ИИ будет реагировать на вас, определяя его личность, устанавливая границы и определяя правила взаимодействия. То же самое справедливо для практически каждого ИИ-приложения, которое вы используете сегодня. Это системные подсказки, и они являются одним из самых мощных, но наименее заметных инструментов в взаимодействии с ИИ.

Думайте о системных подсказках как о "должностной инструкции" ИИ, которую он читает перед тем, как встретиться с вами. Так же, как представитель службы поддержки клиентов следует рекомендациям компании, модели ИИ следуют своим системным подсказкам, чтобы предоставлять последовательные и уместные ответы. Вы никогда не видите эти инструкции, но они влияют на каждое слово, которое произносит ИИ.

Поскольку ИИ становится более доступным, всё больше людей экспериментируют со строительством собственных приложений и агентов ИИ. Эффективное выполнение этого требует составления сильной системной подсказки. Этот гид объясняет, что такое системные подсказки, как они работают и лучшие практики по созданию такой, которая соответствует вашему случаю использования.

Невидимая архитектура разговоров ИИ

Когда вы вводите "Помоги мне написать маркетинговое письмо" в ChatGPT, на самом деле происходит два разговора:

Видимый разговор: Ваш запрос и ответ ИИ 

Невидимый разговор: Набор системных инструкций, предоставляемых в начале сессии. Они могут сильно различаться по длине, от нескольких десятков токенов для простых, малозначительных приложений до нескольких тысяч токенов для сложных, высокозначительных.

Ваш пользовательский запрос — это ваш конкретный запрос. Системная подсказка — это основополагающая книга правил, определяющая, как этот запрос будет интерпретирован и на него будет дан ответ. Эта иерархия важна для обеспечения безопасности, последовательности и полезности взаимодействий с ИИ.

Многие люди, вероятно, довольно знакомы с идей системных подсказок, потому что нас учили вводить "системоподобные" инструкции в пользовательский запрос. Например, вы можете начать с чего-то вроде "Вы CMO компании с высоким ростом в секторе B2B SaaS..." Однако, хотя это может повлиять на поведение ИИ, это не является истинной системной подсказкой. Это всего лишь инструкция пользователя, и она должна конкурировать с любой большой, скрытой системной подсказкой, которую само приложение уже использует.

Это различие имеет значение:

• Авторитет: Встраиваемая инструкция в вашем пользовательском запросе имеет меньший приоритет, чем встроенная системная подсказка продукта, и поэтому может быть проигнорирована или переопределена. Однако важно отметить, что, хотя системные подсказки мощны для управления поведением LLM, они не абсолютны. LLM все равно могут игнорировать части системной подсказки, если они конфликтуют с более высокоуровневыми охранными мерками или определёнными поведением, вызванным обучением.

• Устойчивость: Если приложение сокращает контекст по длине, ваш "псевдо-системный запрос" может быть отброшен.

• Безопасность: Поскольку пользовательские запросы легче переопределить, они более уязвимы для инъекций подсказок — когда вредоносные или вводящие в заблуждение данные могут заставить ИИ игнорировать его первоначальные инструкции, что приводит к небезопасным выводам, утечкам данных или обходу критических мер безопасности.

Напечатанные инструкции отлично подходят для быстрых экспериментов, но не надежны для управления в производстве. Если вы хотите последовательного, обязательного поведения, вам нужно взаимодействовать с базовой моделью напрямую (через API) и предоставить свою собственную системную подсказку там.

Как потребительские AI-продукты используют системные подсказки

Правильная системная подсказка может превратить необработанную языковую модель из нейтрального текстового генератора в специализированного помощника, например: дружелюбного наставника, подчиненного юриста или брендированного агента службы поддержки клиентов.

Потребительские приложения OpenAI и Anthropic (ChatGPT и Claude соответственно) поставляются с тщательно разработанными системными подсказками, которые контролируют тон, стиль отказа, границы безопасности и форматирование. Эти подсказки постоянно развиваются, поскольку компании корректируют пользовательский опыт.

Но вот ключевое: эти системные подсказки уровня продукта применяются только в интерфейсе для потребителей, а не в доступе API к тем же LLM. Поскольку API не включают встроенную системную подсказку, ваша ответственность состоит в том, чтобы предоставить одну при разработке вашего приложения или агента ИИ. Без нее вы просто работаете с минимально направляемой базовой моделью, которая:

• Не имеет определенной роли или персоны.

• Не будет знать ваши конвенции форматирования (например, схемы JSON, заголовки разделов).

• Может отвечать непоследовательно в разных сессиях.

• Не будет обеспечивать выполнение ваших специфических правил безопасности, соответствия или эскалации (примечание: даже в режиме API, LLM всё равно имеет свои собственные слои согласования и охранные меры).

Тщательно составленная системная подсказка является основой для надежного, повторяемого и согласованного поведения ИИ, соответствующего бренду.

Когда системные подсказки становятся сложными: агентные и RAG-системы

Реальная сила системных подсказок проявляется в сложных приложениях. Большинство современных систем ИИ больше не просто отвечают на вопросы, они вызывают инструменты, запрашивают базы данных, пишут код и связывают логические шаги. 

В этих случаях системная подсказка действует как оркестратор: она устанавливает роль и сферу, определяет, когда и как использовать инструменты, и специфицирует поведение в случае неудачи. На практике эти подсказки - это модульные документы, которые часто составляют сотни или тысячи токенов.

Системные подсказки в агентных рабочих потоках

Рассмотрим случай с помощником по программированию. Пользователь может небрежно сказать: "Помоги мне отладить это." Сам по себе это неопределенно. Системная подсказка трансформирует это в структурированный рабочий поток: разбить проблему, при необходимости искать документы, безопасно запускать код в песочнице, генерировать тесты и четко сообщать результаты.

Здесь системная подсказка выполняет функцию оркестратора, о котором мы говорили. Она не просто задаёт тон; она определяет, как шаги рассуждения связаны с использованием инструментов и как результаты возвращаются пользователю в надежном формате. Системная подсказка здесь должна направлять не только что помощник говорит, но и как он работает за кулисами. Это помогает превратить необработанную LLM в "агента".

Лучшие практики для агентных системных подсказок часто включают:

• Иерархия инструкций и приоритет – Уточните, какие инструкции имеют приоритет в случае конфликта (система > разработчик > пользователь > извлеченный контент). Это делает управление предсказуемым и безопасным.
  
  

• Роль, сфера и границы – Определите личность, цели и ограничения помощника. Предотвращает отходы от темы или рискованное поведение.
  
  

• Инструменты и действия – Перечислите доступные инструменты, когда их использовать и любые ограничения. Предотвращает выдумывание или неправильное использование возможностей.
  
  

• Политика рабочего процесса – Обеспечьте последовательное руководство (уточнить → спланировать → действовать → проверить). Гарантирует, что задачи обрабатываются систематически и повторяемо.
  
  

• Формат вывода и контракты UX – Стандартизируйте, как должны возвращаться ответы (разделы, схема JSON, резюме). Делает результаты последовательными и проще интегрируемыми.