Базовый промпт-инжиниринг для эффективного взаимодействия с LLM

Курс: MCP: Создание ИИ-агентов на практике (Python & TypeScript)12+

Мы уже разобрались с архитектурой MCP и узнали, как клиент, сервер и LLM взаимодействуют между собой. Также мы освоили основы API: теперь мы понимаем, как передаются данные через HTTP, как они структурируются в формате JSON, и как защищаются с помощью API-ключей. Эти знания — фундамент, на котором строится работа ИИ-агента.

Сейчас мы переходим к одному из самых важных элементов: промпт-инжинирингу. Именно от качества промпта зависит, насколько точно и полезно будет работать ваш агент. В MCP промпт — это не просто текст, который вы вводите в чат. Это структурированная инструкция, которую сервер формирует и передаёт LLM, чтобы получить нужный результат.

Зачем нужен промпт-инжиниринг в MCP?

LLM — это не волшебник, который «просто знает». Это мощный, но буквальный исполнитель инструкций. Если запрос сформулирован размыто, ответ будет общим, нерелевантным или трудно используемым в системе.

🔍 Важно: В MCP промпт генерируется сервером, а не вручную. Но именно вы как разработчик определяете, как он должен быть устроен. От этого зависит, сможет ли агент выполнять задачи автоматически, интегрироваться с API и возвращать данные нужного формата.

Представьте, что LLM — это новый сотрудник в вашей команде. Вы же не скажете ему: «Сделай что-нибудь полезное»? Нет — вы дадите чёткую задачу, контекст и ожидаемый результат.

То же самое с промптом.

Основные принципы эффективного промпта

Хороший промпт в MCP состоит из нескольких ключевых элементов:

Чёткая цель — что именно нужно сделать?
Контекст — какая информация уже известна?
Формат вывода — в каком виде должен быть ответ?
Ограничения и правила — что делать нельзя?

Эти элементы формируют то, что мы называем структурирование промпта — первый ключевой термин этой темы.

Пример: генерация персонального курса

Вы разрабатываете стартап по генерации персональных курсов. Допустим, вы хотите, чтобы LLM создал структуру курса по теме "Python для аналитики".

❌ Пример слабого промпта:

Напиши курс по Python для аналитики.

Такой запрос слишком общий. LLM может вернуть пространное эссе, а не структуру, пригодную для автоматической обработки.

✅ Пример структурированного промпта:

Создай структуру курса по теме "Python для аналитики" для уровня "начинающий".

Требования:
- Курс должен содержать 5 модулей.
- Каждый модуль — с названием и кратким описанием (до 2 предложений).
- Ответ должен быть строго в формате JSON.

Формат JSON:
{
  "course_title": "название курса",
  "level": "уровень",
  "modules": [
    {
      "title": "название модуля",
      "description": "описание"
    }
  ]
}

Теперь LLM знает:

Что делать (создать структуру курса),
Для кого (начинающие),
Сколько модулей,
Какой формат вывода нужен.

И самое важное — результат можно использовать в системе, например, передать в API или отобразить на фронтенде.

Few-shot prompting: подсказки через примеры

Следующий инструмент — few-shot prompting (англ. «немного примеров»). Это когда вы показываете LLM один-два примера желаемого формата до основного запроса. Это особенно полезно, если формат сложный или нестандартный.

Например, вы хотите, чтобы LLM генерировал описания модулей в определённом стиле — кратко, с акцентом на практику.

✅ Пример с few-shot prompting:

Пример 1:
{
  "title": "Введение в pandas",
  "description": "Научитесь загружать и фильтровать данные с помощью библиотеки pandas. Практика на реальных наборах."
}

Пример 2:
{
  "title": "Визуализация в Matplotlib",
  "description": "Постройте графики и диаграммы для анализа данных. Освойте основные типы визуализаций."
}

Теперь создай следующий модуль курса по теме "Анализ временных рядов":
{
  "title": "...",
  "description": "..."
}

LLM видит шаблон и воспроизводит его. Это повышает точность и согласованность вывода.

💡 Совет: Few-shot особенно полезен при работе с российскими LLM, такими как GigaChat или YandexGPT. Их поведение может отличаться от западных моделей, и явные примеры помогают стабилизировать результат.

Управление поведением LLM

Третий ключевой термин — управление поведением LLM. Это не про «заставить», а про направить модель с помощью чётких инструкций.

Вы можете влиять на:

Тон ответа (формальный, дружелюбный, экспертный),
Сложность языка,
Стиль изложения,
Допустимые действия.

Например:

Отвечай как опытный преподаватель онлайн-курсов. Используй простой язык, избегай сложных терминов. Фокусируйся на практической пользе для ученика.

Такая инструкция формирует «роль» для LLM и помогает избежать излишней академичности или излишней креативности.

Также важно задавать ограничения:

Не предлагай темы, связанные с машинным обучением. Курс должен быть только по базовой аналитике.

Это помогает удерживать фокус и избегать «ухода в сторону».

Практический пример: промпт для вашего проекта

Давайте соберём всё вместе. Вот как может выглядеть полноценный промпт для вашего стартапа по генерации курсов:

Ты — эксперт по созданию образовательных программ. Твоя задача — сгенерировать структуру курса по заданной теме.

Контекст:
- Пользователь — начинающий специалист.
- Курс должен быть практико-ориентированным.
- Каждый модуль — с названием и описанием (до 2 предложений).

Пример 1:
{
  "title": "Работа с Excel",
  "description": "Научитесь строить таблицы, формулы и диаграммы. Автоматизируйте рутинные задачи."
}

Пример 2:
{
  "title": "Основы SQL",
  "description": "Пишите запросы к базам данных. Получайте нужную информацию за минуты."

Задача:
Создай структуру курса по теме "Генеративный ИИ для разработчиков" (уровень: начинающий).

Требования:
- 5 модулей.
- Ответ строго в формате JSON.
- Не используй термины без пояснений.
- Фокус на практических инструментах.

Формат:
{
  "course_title": "...",
  "level": "...",
  "modules": [
    { "title": "...", "description": "..." }
  ]
}

Такой промпт:

Чётко ставит задачу,
Даёт контекст,
Включает примеры (few-shot),
Указывает формат,
Управляет поведением LLM.

Результат будет структурированным, пригодным для автоматической обработки и легко интегрируемым в ваш фронтенд.

Упражнение: улучшите промпт

Вот пример промпта, который возвращает слишком общий ответ:

Напиши, как начать работать с MCP.

👉 Задание: Перепишите этот промпт, используя:

Чёткую цель,
Контекст (например, для разработчика на Python),
Few-shot prompting (добавьте один пример структуры шага),
Формат вывода (например, список из 5 шагов в JSON),
Управление поведением (например, "отвечай как ментор, кратко и по делу").

Вы можете написать свой вариант прямо в голове — или в редакторе. Главное — почувствовать разницу между «просто запросом» и структурированной инструкцией.

Почему это важно для MCP?

Помните: в архитектуре MCP сервер формирует промпт на основе запроса клиента, доступных инструментов и текущего контекста. Чем лучше вы понимаете, как устроен хороший промпт, тем эффективнее будет работать ваш агент.

🔐 Напоминание: Ранее мы изучали, как передавать данные через API в формате JSON. Теперь вы видите, почему это важно: структурированный вывод LLM можно сразу использовать в системе, не требуя ручной обработки.

Также вы уже знаете, как работают API-ключи. В промпте их никогда не должно быть — они передаются отдельно, через заголовки или переменные окружения. Это вопрос безопасности.

Что дальше?

Теперь, когда вы умеете формулировать эффективные промпты, самое время перейти к следующему шагу: установке MCP-сервера.

Там мы уже начнём применять эти знания на практике. Вы увидите, как сервер автоматически формирует промпты, включает в них инструменты и контекст, и как всё это превращается в работающего ИИ-агента.

Вы уже почти у цели — уже завтра вы сможете запустить своего первого агента.