Будь-хто може створити запит для ChatGPT. Однак не кожен здатен сформулювати ефективний і якісний запит. Цей факт я усвідомив після тривалих місяців експериментів.
Багато фахівців захоплюються можливостями штучного інтелекту, проте часто втрачають суть. Хоча дослідження компаній AWS та Indeed демонструють, що генеративний ШІ може підвищити заробітну плату до 47%, ключовим чинником зростання доходів чи прибутку є не сам інструмент, а навички роботи з ним — те, як користувач формує запити. Якщо запити створюються неграмотно, це позначиться на результатах роботи системи. Не обов’язково бути комп’ютерним науковцем, розробником машинного навчання чи дослідником у сфері штучного інтелекту, щоб ефективно застосовувати ці технології. Для кар’єрного розвитку, лідерства в бізнесі чи підприємницької діяльності важливо опанувати техніки створення запитів, а не просто копіювати їх із готових наборів, доступних в Інтернеті. Різниця в тому, що ChatGPT перестає бути просто пошуковою системою на кшталт Google і стає асистентом — цінним і продуктивним колегою.
Три методики інженерії запитів для ChatGPT у 2026 році
У цій статті розглянемо три ефективні методики формування запитів до ChatGPT, які допоможуть максимально використати можливості генеративного ШІ. Тут ви знайдете не лише опис кожної методики, а й приклади конкретних запитів. Можливо, ви вже зустрічали подібні приклади в онлайн-пакетах запитів, однак не завжди усвідомлювали, чому вони саме так структуровані.
Після ознайомлення з цим матеріалом ви будете краще підготовлені для роботи з такими інструментами, як Copilot, Claude і ChatGPT, зможете отримувати більш якісні результати, що безпосередньо вплине на підвищення продуктивності, швидкості виконання завдань і, врешті-решт, збільшить ваш дохід.
Методика №1: Персонажне підстроювання запиту
Персонажне підстроювання передбачає інструкцію штучному інтелекту — великій мовній моделі (прикладом якої є ChatGPT) — діяти від імені певного персонажа чи в певній ролі. Такий підхід покращує якість відповіді і підвищує точність, допомагаючи користувачеві «перенестися» у мислення та світогляд зацікавлених осіб: керівників, стейкхолдерів, клієнтів тощо. Це особливо актуально для менеджерів проєктів і продуктів.
Крім того, persona prompting дозволяє отримувати консультації або рішення, адаптовані під специфіку певних фахівців чи асистентів, наприклад, маркетингових експертів.
Приклад запиту №1:
Ви — інвестор на ранній стадії розвитку фінтех-проєктів із досвідом роботи в Y Combinator. Оцініть стартап XYZ і створіть презентацію для інвестицій у раунд Серії А, яка переконала б вас взяти участь у фінансуванні.
Приклад запиту №2:
Ви — привідний письменник для LinkedIn. Допоможіть мені розробити контент-календар з ідеями публікацій на LinkedIn для формування особистого бренду лідера думки в напрямку XYZ на наступні 30 днів.
Методика №2: Надання прикладів для навчання на контексті
Великі мовні моделі функціонують на основі навчання, що не обмежується лише початковою підготовкою розробником. Ефективність системи підвищується, коли користувач показує окремі приклади, які демонструють, чого саме він очікує.
У запиті можна надати кілька прикладів, щоб модель побачила закономірності і навчилася відтворювати їх у відповіді. Останній приклад має залишатися незавершеним, щоб модель заповнила пропуск, застосовуючи вивчений патерн. Цей прийом називається навчанням на контексті.
Приклад запиту:
Перефразуйте ці формальні речення з мого емейла у більш розмовний стиль.
-
Формально: Повідомляю, що зустріч перенесено.
-
Дружньо: Привіт! Хочу повідомити, що зустріч відкладено на пізніший час.
-
Формально: Нажаль, ми змушені відхилити вашу пропозицію, але дякуємо за звернення.
-
Дружньо: Дякуємо за вашу увагу! Ми цінуємо пропозицію, проте наразі мусимо відмовитись.
-
Формально: Ми не можемо задовольнити ваш запит на цей момент.
-
Дружньо:
(Заповнити цей приклад має ChatGPT, навчений на попередніх ізразках.)
Методика №3: Індивідуалізація ChatGPT
Нарешті, варто використовувати можливості персоналізації моделі, особливо якщо ви застосовуєте її виключно для робочих завдань або певних типів задач. Для цього у випадку ChatGPT достатньо виконати кілька кроків:
- Відкрити налаштування, натиснувши на ім’я користувача в нижньому лівому куті екрану (на ноутбуці чи мобільному пристрої).
- Обрати розділ «Персоналізація».
- Вказати власні інструкції, адаптуючи відповіді під вашу роль, переваги, корпоративні цінності та стиль комунікації (брендовий голос для маркетингу, продажів тощо). Ви можете налаштувати, щоб ChatGPT підтримував певний стиль поведінки протягом усієї сесії — від стандартної доброзичливої та гнучкої особистості до таких варіантів, як «ціноскер» (цинік), «робот», «слухач» або «науковець» (дослідник із зацікавленістю та ентузіазмом).
Ці три методики формування запитів, або як їх іноді називають — команди, дозволяють максимально ефективно використовувати час та ресурси, витрачені на роботу з ChatGPT. Вони підвищують вашу компетентність у професійній діяльності та допомагають роботодавцям переконатися у вашій здатності стратегічно інтегрувати штучний інтелект у специфіку своєї роботи, використовуючи його як надійного партнера, а не отримувати неякісний та безцільний контент.
Додаткові приклади запитів можна знайти в моїй нещодавній статті для Forbes, присвяченій п’яти запитам ChatGPT, які допоможуть заробляти без диплома — ця публікація відкриває ширші можливості для освоєння ефективних технік.
