Принципы формулирования запросов технологиям искусственного интеллекта как компонент стратегий интеракции

Актуальность. В условиях ускоренной интеграции систем искусственного интеллекта (ИИ) в прикладные и исследовательские практики формулирование запросов выступает как критически важный компонент стратегий интеракции человека и машины, а именно большой языковой модели (LLM, Large Language Model). В исследовании предпринят систематический анализ принципов построения эффективных запросов (prompting) с акцентом на их роль в повышении точности, воспроизводимости и управляемости выходных данных систем генеративного ИИ. Цель исследования – разработка таксономии типов запросов как компонента стратегий интеракции.

Материалы и методы. Использованы методы анализа и синтеза существующих теоретических и прикладных материалов по теме. Материалом послужили исследования последних трех лет, посвященные различным подходам к эффективному взаимодействию человека с машиной.

Результаты исследования свидетельствуют о наличии нескольких типов запросов на этапе первичного обращения к модели, обязательно сопровождающихся дальнейшим диалогом для проверки надежности предоставленного ответа. Алгоритм успешной интеракции с машиной включает в себя обязательные умения, которые могут быть оценены по определенным критериям и метрикам полученного ответа.

Выводы. Стандартизация процедур составления запросов является необходимым условием для обеспечения безопасного и ответственного применения искусственного интеллекта в масштабируемых приложениях. В качестве направления для дальнейшего исследования выделено создание междисциплинарных курсов по развитию стратегий интеракции с ИИ.