В современном мире искусственный интеллект занимает всё более значимое место в обеспечении решений для бизнеса, образования и повседневных задач. Однако несмотря на быстрый прогресс технологий, одна из ключевых проблем — это недостаточная точность и релевантность ответов, которые могут генерироваться ИИ. Это особенно заметно, когда исходный запрос пользователя является расплывчатым или недостаточно проработанным. В таких случаях искусственный интеллект нуждается в глубоком понимании контекста и целей, чтобы создавать действительно ценные и применимые результаты. Именно здесь приходит на помощь методика, известная как автоматизация персонифицированного уточнения запросов (Persona Enriched Prompting или PEP).
Эта инновационная техника позволяет значительно повысить качество и информативность ответов ИИ, используя контекстную информацию о домене, персоне пользователя и его потребностях. Персонифицированное уточнение запросов — это техника, при которой моделям искусственного интеллекта предоставляется дополнительная информация о домене задачи, профиль пользователя (персона), а также подробное описание информационных потребностей. Эта расширенная контекстуализация позволяет лучше интерпретировать запрос и создавать более конкретизированные и полезные ответы. Такая методология особенно эффективна в тех сферах, где запросы по своей природе являются общими или неполными. Классический пример — запрос на создание Excel-шаблона.
Без дополнительного уточнения такая задача приводит к созданию шаблонов с общими, часто мало полезными полями, поскольку модель просто пытается угадать потребности пользователя. Истоки применения техники PEP уходит к опыту разработчика Макса Ирвина, который ещё в начале 2020-х годов пытался задействовать искусственный интеллект для генерации кода создания Excel-таблиц на основе крайне общих запросов. В ходе экспериментов было обнаружено, что без дополнительного контекста результат оставлял желать лучшего — шаблоны были слишком шаблонными, не учитывали специфики сферы и интересов пользователей. Это побудило использовать подход, при котором сначала определялся соответствующий домен (например, строительство, медицина, торговля), затем формировались детальные портреты пользователей, которые могут взаимодействовать с результатом (персоны), и только после этого формировался развёрнутый и точный запрос к модели. Принцип работы PEP включает несколько этапов.
Сначала принимается исходный запрос пользователя. После этого модель получает описание домена, связанного с запросом, что позволяет ей лучше понять, в какой области необходимо работать. Далее, с помощью шаблонов и специальных промптов происходит генерация профилей персон, которые могут быть потенциальными пользователями результата. Эти персоны несут в себе мотивации, боли и цели, которые отражают реальные сценарии применения. Важно, что такое описание персон помогает устранять неоднозначности, свойственные исходному запросу.
Следующий шаг состоит в генерации расширенной спецификации информационных потребностей исходя из домена и персон. Спецификация служит подробным техническим заданием для ИИ и учитывает все нюансы, которые были выявлены на предыдущих этапах. Только после этого происходит генерация финального результата — кода, документа, аналитического отчёта и других материалов, соответствующих запросу, но созданных с учётом максимально полной информации. Главным преимуществом метода PEP является повышение качества и полезности итогового продукта. Примером может служить создание Excel-шаблона для коммерческого HVAC-проекта.
Без PEP пользователь чаще всего получит простую таблицу с минимальным количеством листов и данных. С применением PEP шаблон будет включать разделы с подробными сметами, калькуляциями, графиками, а также учётом различных ролей пользователей, такими как менеджеры проектов, финансовые аналитики или инженеры по продаже. Каждая из персон получает набор требований, отраженных в структуре шаблона. Это позволяет создавать продукты, которые не просто отвечают базовому запросу, а реально удовлетворяют потребности бизнеса и пользователей. Кроме того, PEP хорошо сочетается с современными методами, такими как цепочка рассуждений (chain-of-thought), которые заставляют модель «думать шаг за шагом», что также способствует повышению точности и глубине результата.
Используемые в ряде современных моделей «reasoning» или «псевдо-рассуждения» технологии делают формат Persona Enriched Prompting идеальным для интеграции в сложные интеллектуальные системы. Автоматизация этого процесса предполагает создание адаптируемых шаблонов для каждого из этапов — определения домена, генерации персон и создания спецификации информационных потребностей. Важно, что эти шаблоны должны разрабатываться под конкретные сценарии и задачи, так как контексты и требования существенно отличаются в различных областях применения. Такой индивидуальный подход гарантирует, что даже весьма расплывчатые запросы будут интерпретированы с учётом реальных условий работы и целей пользователей. Однако при всех преимуществах внедрение PEP связано с определёнными вызовами.
К ним можно отнести то, что для чётких и хорошо сформулированных запросов дополнительный этап уточнения может оказаться избыточным и даже снизить производительность или привести к переусложнению. Также сами шаблоны и алгоритмы требуют тщательной настройки и регулярной проверки качества, чтобы избежать накопления ошибок и недочётов по мере усложнения системы. В связи с этим важной мерой является внедрение механизмов классификации запросов — система должна уметь выявлять, когда уместно применять PEP, а когда лучше обойтись без него. Внедрение Persona Enriched Prompting существенно расширяет возможности интеллектуальных систем, помогая им лучше понимать и интерпретировать пользовательские нужды. Это особенно актуально для сфер, где сложность запросов и пользовательских требований высока, например, строительство, финансы, медицина и IT.
Благодаря тому, что метод обладает универсальностью, его можно интегрировать в любые генеративные системы и агенты, от создания документов и аналитики до автоматизации управленческих процессов. Перспективы развития PEP связаны с дальнейшим совершенствованием моделей искусственного интеллекта, способных самостоятельно выявлять контекст и строить «персональные» модели пользователей без необходимой жёсткой преднастройки. В будущем это позволит ещё больше увеличить точность и полезность автоматизированных ответов, сделать взаимодействие с ИИ более естественным и продуктивным. Таким образом, автоматизация персонифицированного уточнения запросов становится важной вехой в развитии технологий взаимодействия с искусственным интеллектом. Она позволяет не просто реагировать на пользовательские запросы, а создавать продукты, учитывающие глубокий контекст, мотивы и цели пользователей.
Компании и разработчики, которые внедряют эту методику, получают значительный конкурентный плюс, повышая качество и ценность своих сервисов. В эпоху, когда точность и персонализация играют решающую роль, методы вроде PEP формируют будущее интеллектуальных систем и открывают новые горизонты для их применения.
