По сообщению Forbes, в инженерии промптов появилась новая методика, которая позволяет получать от языковых моделей значительно более глубокие и комплексные ответы. Герменевтический промптинг заставляет ИИ работать в циклическом режиме анализа, переходя от деталей к общей картине и обратно.
Суть герменевтического подхода
Герменевтика — философская дисциплина, изучающая интерпретацию текстов. Мартин Хайдеггер, один из ключевых философов XX века, разработал концепцию «герменевтического круга» — идею о том, что понимание целого зависит от понимания частей, а понимание частей — от понимания целого.
В контексте работы с ИИ это означает переход от традиционного однонаправленного анализа промпта к циклическому процессу, когда модель многократно пересматривает вопрос, углубляясь в детали и контекст.
Практические шаблоны для промптинга
Для применения герменевтического подхода предлагаются два варианта промптов:
- Короткая версия: «Я хочу, чтобы ты применил теорию герменевтического круга Хайдеггера для интерпретации и ответа на следующий вопрос»
- Длинная версия: «Я хочу, чтобы ты применил теорию герменевтического круга Хайдеггера для интерпретации и ответа на следующий вопрос. Переходи между частями и целым ситуации, рассматривая, как понимание каждой детали зависит от более широкого контекста, и как общий смысл возникает через это взаимодействие. Убедись, что твой ответ практичен и дает прямой ответ на вопрос»
Длинная версия особенно полезна для моделей, которые могли не обучаться на философских концепциях, и обеспечивает более предсказуемый результат.
Научное обоснование метода
Исследование «Prompting Meaning: A Hermeneutic Approach To Optimizing Prompt Engineering With ChatGPT» Лии Хенрикссон и Альберта Мероньо-Пеньюэлы (AI & Society, 2025) подтверждает эффективность подхода. Авторы отмечают, что ИИ способен более точно и «почти хирургически» выполнять требования хайдеггеровского анализа при использовании герменевтических промптов.
Герменевтический промптинг — это не просто очередная модная техника из длинного списка методов инженерии промптов. Это фундаментальное изменение подхода к взаимодействию с ИИ, заставляющее модель работать как настоящий аналитик, а не как быстрый поисковик. Ирония в том, что для получения качественных ответов от искусственного интеллекта приходится обращаться к философским концепциям столетней давности — словно Хайдеггер предвидел наши современные проблемы с пониманием машинного мышления.
Почему это важно для разработчиков
Обычная обработка промптов языковыми моделями происходит в однонаправленном режиме — слева направо, что часто приводит к поверхностным или неполным ответам. Герменевтический подход заставляет ИИ:
- Многократно пересматривать вопрос и контекст
- Обнаруживать скрытые нюансы и связи
- Формировать более комплексные ответы
- Учитывать как детали, так и общую картину
Методика проверена на основных языковых моделях, включая ChatGPT, GPT-5, Claude, Grok, Llama и Gemini, демонстрируя устойчивые улучшения качества ответов.
Для профессиональных пользователей ИИ, которые платят за использование моделей, точность промптов становится финансовым вопросом — неправильно сформулированный запрос означает оплату нерелевантного ответа.
Герменевтический промптинг может стать тем инструментом, который превращает ИИ из простого генератора текста в настоящего аналитического партнера, способного на глубокое осмысление сложных вопросов.