Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Что такое zero-shot и few-shot промпты: разница на простом примере
Когда достаточно инструкции, а когда нейросети нужны примеры правильного ответа для стабильного формата и тона.
Как писать промпты для фото: свет, ракурс и детали вместо «сделай красиво»
Практическая схема для генерации изображений: как задать объект, композицию, стиль и правки, сохранив контроль над результатом.
Как писать промпты для музыки в Suno: жанр, структура и правки без хаоса
Как описать трек для генератора музыки: настроение, темп, инструменты, вокал и итерации — без попытки скопировать конкретного артиста.
Как писать промпты, которые работают
Роль, ограничения, примеры и проверка: шаблон промпта для ChatGPT, Claude и GigaChat без магических заклинаний.
Как организовать работу с ИИ в команде: шаблоны, проверка и единый стиль
Простой процесс для команды: где хранить промпты, кто проверяет факты и как не превратить нейросеть в источник хаоса.
Как дать DSPy ReAct только читающий инструмент для ответа по справке
Подключаем read-only функцию словаря к ReAct, ограничиваем число итераций и проверяем источник ответа.
Как задать простой русскоязычный вопрос через DSPy Predict и Signature
Пишем сигнатуру question -> answer и проверяем поля Prediction на безопасном тесте справочного ответа.
Как оптимизировать инструкции DSPy через GEPA без утечки тестового набора
Разделяем примеры, метрику и reflection LM перед компиляцией GEPA; оцениваем итог на отдельном отложенном наборе.
Как подключить языковую модель к DSPy и проверить первый вызов
Подключаем DSPy к доступной модели через переменные окружения и отделяем ошибку соединения от ошибки сигнатуры.
Как проверить промежуточное рассуждение DSPy ChainOfThought при ответе
Включаем ChainOfThought и отдельно сверяем reasoning и итоговый ответ по проверяемому вопросу.
Как измерить точность русских FAQ-ответов через DSPy Evaluate
Формируем Example с with_inputs, метрику равенства ответов и тестовый Evaluate без подмены эталона генерацией.
Как собрать двухшаговый DSPy Module для выбора темы и ответа FAQ
Связываем распознавание темы и ответ по контексту внутри forward, чтобы видеть границы ошибки каждого шага.
Как сохранить и загрузить состояние DSPy-программы через JSON
Сохраняем state-only JSON и восстанавливаем его в новой программе; учитываем, что конфигурация модели в файл не включена.
Как получить список меток из русского текста через типизированную DSPy Signature
Класс Signature с InputField и OutputField задаёт структуру списка меток, который затем проверяется по допустимому словарю.
Почему dspy.context не меняет модель внутри стороннего Python-потока
Объясняем границу контекста DSPy: локальная подмена LM, возврат глобальной модели и поведение нового потока.
Как использовать reasoning-модели OpenAI и проверить ответ на сложной задаче
Reasoning-модели OpenAI: постановка задачи, reasoning effort, проверяемый формат, инструменты и тестирование без запроса скрытой цепочки мыслей.
Как создать eval для OpenAI API и измерять качество промпта до релиза
Практический eval для промпта: датасет, эталон, точные graders, LLM-судья, пороги релиза и разбор регрессий.
Как написать промпт для предметной фотографии товара с нейросетью
Шаблон промпта для рекламного изображения товара: композиция, свет, фон и контроль упаковки.
Как написать промпт для генерации видео: движение, свет и монтаж без лотереи
Шаблон промпта для видеонейросетей: что указать про сцену, камеру, действие и формат, чтобы сократить число генераций.
Как написать ТЗ для нейросети: шаблон, который даёт предсказуемый результат
Универсальный шаблон задачи для ИИ: цель, аудитория, исходные данные, формат и критерии проверки — без магических промптов.