Содержание:
- Первый шаг — обозначить тематику
- Устанавливаем требования к тексту
- Вводим уточняющие запросы
- Оцениваем потребность в примерах
- Запрашиваем источники информации
- Важность ухода от масштабных задач
- Использование режима диалога
Лучше понять суть взаимодействия с ИИ позволяют примеры. Поэтому мы решили обратиться к одной из популярных нейросетей DeepSeek для написания статьи о подборе ноутбука. В результате должен получиться материал о гаджетах, соответствующих определенным потребностям и бюджету.
Первый шаг — обозначить тематику
Успех взаимодействия с нейросетью во многом зависит от постановки задачи. Необходимо четко обозначить тематику, по которой предстоит работать. В нашем случае это подбор ноутбука стоимостью до 100 000 рублей для учебы и игр.
Важно, чтобы первый вопрос не включал все имеющиеся требования, в противном случае ответ будет скомканным и поверхностным. Следует зайти издалека, указав тип устройства и предполагаемые задачи.
DeepSeek способен общаться в любом формате. Это может быть простой диалог, предоставление справочной информации и анализ данных с указанных сайтов. Но раз уж мы собираемся писать статью о ноутбуке, то попросим нейропомощника выступить в роли технического специалиста. Такой подход снизит количество уточняющих запросов.
Важно начать общение с определения ролей, чтобы в дальнейшем получать подходящие ответы
Отвечая на запрос, нейросеть сразу же выдала множество сведений. Все они крайне поверхностные и не несут пользы для нашей ситуации. Например, DeepSeek собрал список процессоров, заслуживающих внимания, но в нем отсутствует классификация по моделям и годам выпуска. Это мало поможет при подборе, поскольку с каждым годом выходят новые, более мощные ЦП.
Процессоры разных поколений могут отличаться в несколько раз в рамках одной линейки
Кроме того, текст представлен в виде списков, что понравится не каждому. Если мы планируем выкладывать его на сайте, нужно обозначить конкретные требования.
Устанавливаем требования к тексту
Предположим, нам нужна публицистическая статья без списков. Об этом стоит прямо сообщить ИИ, добавив дополнительные пожелания, например, не использовать шутки и побудительные предложения.
Одно из преимуществ нейросетей — возможность «на лету» переписать текст в нужном стиле
После обработки запроса материал изменил структуру: из него пропали списки, а повествование стало более размеренным. Также появилась подробная вводная часть, подготавливающая читателя к компромиссам.
При этом текст не содержит подзаголовков, что усложняет восприятие. Нужно сразу же попросить нейропомощника добавить их.
Текст без подзаголовков
Как видно, добавленные подзаголовки не вполне уместны в тексте, чего только стоит «Ключевые компоненты: производительность».
Однако это не повод опускать руки и начинать генерацию с нуля. Мы можем попросить ИИ скорректировать заголовки, чтобы они были более содержательными и лучше воспринимались.
Запрос обработан неплохо, но появились ошибки
Задача была выполнена, но не совсем так, как ожидалось. Нейропомощник добавил числа и восточный иероглиф. Если первые — проявление инициативы, то второй — ошибка генерации. DeepSeek — мультиязыковая модель и периодически у нее возникают подобные проблемы.
Чтобы отполировать структуру и стиль, нужно попросить исправить упущения, и можно двигаться дальше.
Вводим уточняющие запросы
Привести текст к нашим требованиям помогут уточнения. Во-первых, нужно обозначить бюджет —100 000 рублей.
Корректировка суммы в задаче повлияла на содержание текста
Получив дополнительные вводные, ИИ сразу же обновил материал. Он изменил заголовок, добавил конкретные модели процессоров и типы памяти. Это увеличило полезность и информативность статьи.
Далее мы указываем сценарии использования девайса. В нашем случае это учеба и игры. Разумеется, игры могут быть разными, но так как дополнительным сдерживающим фактором выступает бюджет, в сопутствующих корректировках нет нужды.
Новое уточнение — новая корректировка
После новых указаний нейросеть скорректировала текст. Однако не обошлось без проблем. ИИ «забыл», что мы просили не использовать списки и снова вернул их. Как и в случае с числами в заголовках ситуация поправима — достаточно указать на ошибку и попросить устранить ее.
Оцениваем потребность в примерах
Опциональный вариант, если нам что-то не нравится в материале. Например, мы хотим, чтобы DeepSeek предоставил более подробную информацию о процессоре: сокете, количестве ядер, объеме кэша второго и третьего уровня. Для этого достаточно команды «Расширь описание процессоров по образцу Ryzen 7 7700 AM5, 8 x 3,8 ГГц, L2 — 8 Мбайт, L3 — 32 Мбайт».
Аналогичные запросы можно составить для видеокарты, оперативной памяти и накопителя. В результате текст станет более сложным, но и более содержательным. Однако наш потенциальный читатель не имеет особой подготовки. Он просто хочет выбрать подходящий ноутбук, не погружаясь в технические дебри. Поэтому мы не станем делать дополнительных уточнений, а ограничимся базовыми наименованиями компонентов.
Запрашиваем источники информации
Беда многих нейросетей — сочинительство. Если ИИ не находит фактов, нужных пользователю, он может выдумать их. Такая практика встречается реже в сравнении с первыми версиями, но все же имеет место.
Чтобы убедиться, что наш подручный ничего не придумал, мы просим его предоставить источники информации, используемые при написании статьи.
При запросе источников информации ИИ может начать юлить
Нейросеть решила продемонстрировать «характер». Она не предоставила реальных ссылок, а просто сообщила, что все хорошо. Алгоритм пытается «давить авторитетом», ссылаясь на проведение сравнительного анализа и использование данных с ведущих технических порталов. Мы ему не верим и настоятельно просим предоставить ссылки.
Наша настойчивость побеждает, и нейроассистент выдает ссылки
Вторая выдача содержит активные линки на площадки, с которых была взята информация. ИИ не предоставил ссылки на конкретные продукты, поскольку использовал смешанные данные из разных источников. Однако этого достаточно, чтобы удостовериться в отсутствии выдуманных процессоров и видеокарт.
Если планируется подготовка материала по сложной тематике, можно продолжать упорствовать и требовать ссылки по каждому описанному факту или предмету.
Полученный текст мы оставляем как есть, так как все предъявленные требования учтены. Остается сделать ряд финишных вычиток и устранить обороты «машинной речи».
Важность ухода от масштабных задач
Как правило, поэтапная работа с искусственным интеллектом дает неплохой результат. С ее помощью удается выбрать направление «мыслей» нейропомощника, своевременно устранить неточности и внести новые сведения в материал.
Дорабатывать текст можно до идеального результата, но стоит помнить, что каждая новая генерация может содержать ошибки, как в нашем примере с нумерацией заголовков. Если это произошло, следует своевременно поправить ИИ.
Подготовка текста объемом 7000 символов занимает около часа. Пользователю нужно не только формировать запросы, но и вычитывать все редакции материала. И если на первых порах можно обойтись беглым прочтением, то в завершении потребуется вникать в суть, проверять логические последовательности и фактические ошибки.
Использование режима диалога
Работа с ИИ не обходится лишь командами. Допускается свободный диалог с ответами на имеющиеся вопросы. Например, можно попросить предложить сопутствующие гаджеты, предоставить данные об автономности ноутбуков, их массе и размере.
Как видно, у нас получился неплохой текст, который можно использовать для наполнения блога или отправки знакомым в качестве рекомендации. Единственный минус такого материала — актуальность. Нейросеть ограничена базами 2024 года. Она не знает о новых моделях и программном обеспечении, не владеет данными о текущих ценах и тенденциях в отрасли. Для написания текстов, соответствующих сегодняшнему дню, пока еще необходим человек с экспертными знаниями.