Промптинг текстом, в Markdown, JSON, Schema, JSON+Schema или...

Mike Blazer

270

Промптинг текстом, в Markdown, JSON, Schema, JSON+Schema или блоком кода.

Простое руководство: что и когда использовать.

Текстовые/голосовые промпты

Вы даете инструкции LLM на естественном языке.

Когда использовать:

— Для повседневных задач, где точность не критична.

— Как пользовательский промпт, ведь конечный пользователь использует текст/голос.

— Идеально для творческих или исследовательских задач: написания текстов, создания видео, изображений, аудио.

Слабые стороны:

— LLM может легко неверно истолковать или проигнорировать.

— Ненадежен для критически важных задач (например, передача управления человеку, обработка транзакций, изменение баз данных, чувствительные операции, строгие правила взаимодействия).

— Как бы тщательно вы ни формулировали инструкции (даже с заглавными буквами или повторениями), для LLM текстовые промпты — лишь предложения, а не гарантии.

Например, можно попросить LLM не удалять базу данных, но она все равно может это сделать.

Markdown-промпты

Вы даете инструкции LLM в формате Markdown.

Когда использовать:

— Для создания системных промптов и документов базы знаний.

Слабые стороны:

— Не подходит для повседневных задач.

— Ненадежен для критически важных задач.

— Не подходит для творческой или исследовательской работы.

JSON-промпты

Вы даете инструкции LLM с помощью JSON.

JSON-промпты LLM сложнее неверно истолковать, проигнорировать или сгаллюцинировать.

Когда использовать:

— Для структурированных потоков автоматизации, где результаты должны парситься на последующих этапах.

— Для задач, где точность очень важна.

Слабые стороны:

— Те же недостатки, что и у Markdown-промптов.

Schema-промпты

Вы определяете строгие правила вывода (типы, перечисления, обязательные поля), не оборачивая весь промпт в JSON.

Когда использовать:

— Для задач с множеством проверок (например, классификация, извлечение сущностей, безопасные ответы).

Слабые стороны:

— Требуются глубокие знания предметной области для правильного проектирования схем (например, схема GA4 BigQuery).

JSON + Schema промпты

Вы комбинируете структурированные входные данные (JSON) со строгой валидацией по схеме.

Это один из самых надежных способов контролировать вывод LLM, снижать галлюцинации и обеспечивать повторяемость.

Когда использовать:

— Когда одновременно нужны структура и строгая валидация.

— Отлично подходит для vibe coding (интуитивного кодирования).

Слабые стороны:

— Требуются глубокие знания предметной области (иначе результаты будут невалидными или неполными).

Промпты в виде блока кода

Вы заставляете LLM выводить ответ в блоке кода (например, SQL, Python), что часто требует проверки человеком перед выполнением, добавляя уровень безопасности для опасных инструкций.

Когда использовать:

— В сценариях, где нужно любой ценой предотвратить случайное выполнение (например, удаление базы данных).

Ни один из стилей промптинга не лучше другого.

Все зависит от вашего варианта использования.

В реальности можно комбинировать несколько стилей промптинга.

Следует стремиться к балансу простоты, точности и безопасности, а не зацикливаться на одном стиле.

https://www.optimizesmart.com/prompting-text-markdown-json-schema-code-block/

@MikeBlazerX