Урок из полного доступа, первые уроки курса бесплатно Официальный курс Anthropic Academy на русском
Урок 17 · Видео · 5 мин

Как обычно устроена оценка промптов

Урок 17 из 92 курса «Разработка с Claude API»: официальный курс Anthropic Academy (Антропик) на русском языке. Урок входит в платный доступ; первые уроки курса бесплатно.

Кадр из видеоурока

О чём урок

Разработка эффективных промптов (инструкций) для больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, — это одновременно искусство и наука. Часто инженеры промптов полагаются на интуицию, но для создания по-настоящему надежных и высокопроизводительных систем требуется более строгий подход. Именно здесь на помощь приходит систематическая оценка промптов, или eval workflow. Этот процесс позволяет объективно измерять качество ответов Claude, сравнивать различные версии промптов и целенаправленно улучшать их.

Типичный рабочий процесс оценки промптов состоит из пяти ключевых шагов, которые помогают вам методично улучшать свои промпты с помощью объективных измерений. Хотя существует множество различных способов организации этих рабочих процессов и доступных инструментов (как открытых, так и платных), понимание основного процесса поможет вам начать с малого и масштабировать его по мере необходимости.

Первый шаг в любом процессе оценки — это создание базового промпта. Это отправная точка, которую мы будем стремиться улучшить. Цель состоит в том, чтобы начать с чего-то простого, что выполняет основную задачу, а затем постепенно добавлять детали и уточнения.

Для нашего примера мы используем очень простой промпт, который просит Claude ответить на вопрос пользователя:

Этот базовый промпт послужит нашей отправной точкой для тестирования и дальнейших улучшений. Он достаточно гибок, чтобы в него можно было подставлять различные вопросы, что делает его идеальным для начальной оценки.

После того как у нас есть базовый промпт, следующим шагом является создание оценочного набора данных (Eval Dataset). Этот набор данных содержит примеры входных данных, которые представляют типы вопросов или запросов, с которыми ваш промпт будет сталкиваться в реальных условиях. Качество и разнообразие вашего Eval Dataset напрямую влияют на точность и надежность вашей оценки.

Набор данных должен включать вопросы, которые будут подставляться в ваш шаблон промпта. Для нашего примера мы можем использовать небольшой набор из трех вопросов:

  • "Как приготовить овсянку?"
  • "Как далеко находится Луна?"
  • "Сколько будет 2+2?"

В реальных оценках у вас могут быть десятки, сотни или даже тысячи записей.

Теперь, когда у…

План урока

  1. Оценка промптов: Систематический подход к улучшению взаимодействия с Claude
  2. Шаг 1: Разработка исходного промпта
  3. Шаг 2: Создание оценочного набора данных (Eval Dataset)
  4. Шаг 3: Прогон через Claude
  5. Шаг 4: Оценка ответов с помощью "Грейдера"
  6. Шаг 5: Итерация и улучшение промпта
  7. Преимущества систематической оценки промптов

Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.

Откройте полный доступ

Вы прошли бесплатные уроки. Выберите тариф, чтобы продолжить обучение.

Курсы Anthropic 1 490 ₽ Разовый платёж, навсегда
  • Все курсы от Anthropic (34 шт.)
  • Именной сертификат по каждому пройденному курсу
Оплатить
Полный доступ 4 900 ₽ Разовый платёж, навсегда
  • Все 77 курсов от 11 AI-провайдеров
  • Библиотека промптов и новые курсы
Оплатить

Безопасная оплата через Robokassa: СБП, карты, электронные кошельки. Доступ откроется в этом браузере и придёт письмом. Уже оплатили? Восстановить доступ

Урок входит в темы

Полезные гиды