Компания Microsoft Research представила открытый фреймворк Promptions, призванный положить конец бесконечному угадыванию «правильных» промптов для языковых моделей. Вместо того чтобы вновь и вновь переформулировать запрос, пользователь получает динамический набор элементов управления интерфейсом, которые адаптируются к контексту задачи и позволяют тонко настраивать ответ ИИ. Фреймворк доступен под лицензией MIT на Microsoft Foundry Labs и GitHub, сообщает Microsoft Research.
Проблема: промпт-инженерия как искусство угадывания
Опыт работы с современными языковыми моделями часто сводится к мучительному циклу проб и ошибок. Пользователь формулирует запрос, получает не совсем тот ответ, который ожидал, и начинает подбирать слова заново. Особенно это заметно в задачах на понимание — объяснение сложной формулы, концепции или кода. Один и тот же предмет запроса может требовать принципиально разных объяснений: краткий синтаксис для опытного разработчика, пошаговое руководство по отладке или педагогическое объяснение для коллег.
Исследователи из Microsoft в своей работе «Dynamic Prompt Middleware» выявили, что пользователи тратят непропорционально много времени не на усвоение материала, а на управление самим взаимодействием с ИИ. Связь между естественным языком и поведением системы часто непрозрачна, что делает результат непредсказуемым.
Для эффективного использования инструмента, призванного упростить понимание, требуется развивать отдельный навык — промпт-инженерию. Это похоже на необходимость изучать санскрит, чтобы прочитать инструкцию к микроволновке. Promptions — это попытка вернуть фокус с формы запроса на его суть, предоставив пользователю понятные «ручки» для настройки.
Решение: от статики к динамике
В основе Promptions лежат результаты двух исследований с участием 54 специалистов из технических и нетехнических областей. Первое исследование с 38 профессионалами выявило полезность статических опций уточнения (длина, тон, формат начала ответа), но также их главный недостаток — они не адаптировались к конкретному контенту запроса (формуле, фрагменту кода).
Второе, контролируемое исследование с 16 техническими специалистами, сравнило две системы: статическую (Static PRC) и динамическую (Dynamic PRC). Динамическая система автоматически генерировала опции уточнения на основе ввода пользователя в реальном времени.
Как работает динамическое уточнение
Процесс взаимодействия с Dynamic PRC, описанный в исследовании, выглядит так:
- Пользователь просит объяснить, например, длинную формулу Excel.
- Система динамически генерирует наборы опций для уточнения: «Уровень детализации объяснения», «Ключевые области», «Цели обучения».
- Пользователь корректирует эти параметры с помощью ползунков, выпадающих списков и других элементов UI.
- ИИ возвращает объяснение, соответствующее выбранным настройкам.
- При необходимости пользователь может добавить новый запрос на управление структурой ответа.
- На основе этого система генерирует новые наборы опций.
- ИИ выдает обновленное объяснение.
Источник: www.microsoft.com
Источник: www.microsoft.com
Результаты: контроль, исследование, рефлексия
Участники исследования единогласно отметили, что динамические элементы управления значительно упростили выражение нюансов задачи. Потребность в многократном перефразировании промптов сократилась, что позволило сфокусироваться на содержании, а не на механике формулировок.
Контекстные опции, которые пользователь, возможно, не рассмотрел бы самостоятельно, стимулировали более глубокое исследование темы. Например, параметр «Цель обучения» заставлял задуматься: нужно ли просто понять синтаксис или же научиться применять концепцию на практике.
Самое ценное в этом подходе — не просто экономия времени, а сдвиг в ментальной модели пользователя. Promptions превращает диалог с «черным ящиком» в структурированный процесс настройки. Это шаг к тому, чтобы ИИ-ассистенты стали предсказуемыми и надежными инструментами, а не источником случайных озарений или разочарований. Вопрос теперь не в том, «как правильно спросить», а в том, «какой именно ответ мне нужен».
Источник: www.microsoft.com
Источник: www.microsoft.com
Перспективы и открытый код
Promptions позиционируется как UI-фреймворк, который разработчики могут интегрировать в свои приложения, где требуется точный контроль над ответами ИИ: системы поддержки клиентов, образовательные платформы, медицинские консультанты. Его открытость под лицензией MIT — стратегически верный ход, позволяющий быстро создать экосистему вокруг идеи контекстно-зависимого управления промптами.
Этот подход может стать стандартом де-факто для интерфейсов, построенных поверх крупных языковых моделей, сделав взаимодействие с ними более интуитивным и эффективным для конечного пользователя, который не хочет быть промпт-инженером.