Каталог курсов
Основы промптов и LLM
Пишите ясные промпты и получайте структурированные ответы, которым можно доверять.
- Начальный
- 16 уроков
- 2 проекта
- Около 2.5 ч
- EN · UZ · KO · RU · ES · FR · DE · AR
- Информация об инструментах проверена не ранее 5 октября 2026 г.
Работа с промптами стала базовым навыком. Сегодня каждому разработчику важно понимать, как большая языковая модель (LLM) читает текст и как получить ответ именно в той структуре, которая нужна приложению. Сначала разберём, как модель видит промпт: токены, контекстное окно, системные и пользовательские сообщения. Затем научимся писать ясные, конкретные промпты с примерами. Освоим структурированные ответы: почему обычный режим JSON даёт сбои, как схемы и ограниченное декодирование обеспечивают нужные поля и как проверять результат и повторять запрос. В конце начнём работать с промптами как с кодом: кэшировать, тестировать и улучшать по результатам evals.
Программа курса
Раздел 1
Как модель читает промпт
Токены, контекстное окно и сообщения, которые на самом деле видит модель.
- Токены и контекстное окно
- Системные и пользовательские сообщения
- Температура и случайность
- Чего модель не видит
Раздел 2
Как писать работающие промпты
Конкретика, примеры, формат и роли.
- Пишите конкретно
- Показывайте примеры (Few-Shot)
- Задавайте формат
- Роли и ограничения
Раздел 3
Структурированные ответы
Добейтесь, чтобы модель возвращала именно те поля, которые нужны приложению.
- Почему обычный режим JSON даёт сбои
- Схемы: Pydantic и Zod
- Ограниченное декодирование
- Проверяйте и повторяйте
Раздел 4
Промпты на практике
Работайте с промптами как с кодом: кэшируйте, тестируйте, улучшайте.
- Промпты как код
- Кэширование промптов
- Улучшайте промпты с evals
- Частые ошибки
Учебные треки
Оживите свою идею. Начните за 60 секунд.
7 дней бесплатно на любом тарифе для новых участников · Отмена в любой момент
Начать