Итеративная фильтрация, встраивание и поиск, обучение с подкреплением

В этой статье я дал вам один инструмент (отвертку), а в телеграм канале лежит много пользы, инструментов и видео.

LENS (Итеративная фильтрация):

Суть метода: LENS последовательно фильтрует и уточняет набор демонстрационных примеров, чтобы найти наиболее релевантные для конкретной задачи.

Принцип: "Учимся на примерах, постепенно отбирая лучшее"

Механика работы:
Шаг 1: Генерация большого набора примеров
"Создай 20 вариантов [контента] разных типов и стилей"

Шаг 2: Первичная фильтрация
"Отбери варианты, которые соответствуют базовым критериям:
- Соответствие целевой аудитории
- Четкость сообщения
- Уникальность подхода"

Шаг 3: Углубленный анализ
"Для каждого отобранного варианта проанализируй:
- Сильные стороны
- Слабые места
- Потенциал улучшения"

Шаг 4: Итеративное улучшение
"Возьми лучшие элементы и создай новые варианты
Повтори анализ
Выбери финальный вариант"

Первый этап (черновой отбор): "Из этой базы данных email-рассылок, выбери 50, которые, по твоему мнению, наиболее вероятно приведут к генерации лидов."
Последующие этапы (уточнение): "Из оставшихся {N} email-рассылок, оцени каждую по шкале от 1 до 10, насколько она эффективна для генерации лидов. Оставь только те, которые получили оценку выше 7." (Этот промпт повторяется несколько раз, пока не останется небольшое количество лучших примеров).
Финальный этап: "Вот 5 лучших email-рассылок для генерации лидов, отобранных на основе предыдущих оценок. Используй их в качестве примера для создания нового письма."
Триггерные слова в промпте: "выбери", "оцени", "наиболее вероятно", "эффективна", "оставь только те", "используй в качестве примера".

UDR (Встраивание и поиск):

Простыми словами: Это как поиск похожих товаров в интернет-магазине. UDR превращает текстовые данные в числовые векторы (это называется "встраивание" или "эмбеддинги"), а потом ищет похожие друг на друга векторы, чтобы найти семантически близкие примеры.

Найди успешные примеры [тип контента] в области [ниша], которые максимально похожи на мой запрос:

Мой бизнес: [описание]
Целевая аудитория: [описание]
Ключевые особенности: [список]
Тон коммуникации: [описание]

На основе найденных похожих примеров:
1. Выдели общие паттерны успеха
2. Адаптируй их под мой запрос
3. Создай новый контент, сохраняя успешные элементы

"Вот статья о нашем продукте: {Текст статьи}. Найди в этой базе данных 5 статей, наиболее похожих по смыслу на данную статью."
"Используй найденные статьи как примеры для написания новой статьи в блог о нашем продукте."

Обучение с подкреплением.
результатов.
Учимся на практике, анализируя результаты

В контексте промптинга и маркетинга, обучение с подкреплением (reinforcement learning) можно реализовать через реальные A/B тесты и анализ метрик. Вот как это работает:

Начальное состояние:

Создаем несколько версий
Определяем метрики успеха (конверсия, CTR, ROI)
Устанавливаем бюджет на тестирование
оставляем лучшее и его используем в промптах

Суть метода: Система учится выбирать примеры, которые максимизируют производительность модели на целевой задаче.

Принцип: "Учимся на практике, анализируя результаты"

Механика работы:
Шаг 1: Создание вариаций
"Создай 3-5 разных версий контента:
- Разные форматы
- Разные подходы
- Разные акценты"

Шаг 2: Определение метрик
"Задай четкие критерии оценки:
- Количественные (охват, конверсия)
- Качественные (вовлеченность, отклик)
- Бизнес-метрики (продажи, лиды)"

Шаг 3: Тестирование
"Запусти A/B тест:
- Сравни результаты
- Собери обратную связь
- Измерь ключевые метрики"

Шаг 4: Оптимизация
"На основе результатов:
-  создай работающие промпты
- Убери неэффективные
Шаг 5: запускайте опять тестирование 
"На основе результатов:
-  создай работающие промпты
- Убери неэффективные
Шаг 6. база работающих промптов

Стили для промпт-инжиниринга

Изображения: Freepik.

Перед использованием, пожалуйста, ознакомьтесь с Условиями использования Freepik. Вы можете удалить этот блок.