Optimization of business processes through prompt engineering with large language models: methods and use cases
Year: 2025
Type: conference-abstract
Abstract: Конструювання підказок, як спеціалізована практика взаємодії з великими мовними моделями, відіграє ключову роль у впровадженні генеративного штучного інтелекту в сучасні бізнес-процеси.Цей підхід передбачає створення ретельно структурованих вхідних запитівпідказок, які спрямовують поведінку мовних моделей таким чином, щоб отримані відповіді відповідали заданим цілям, тону й контексту.На відміну від традиційного програмування на основі жорстких правил, конструювання підказок функціонує в імовірнісному, мовноконтекстуальному середовищі, де структура, словниковий запас і навіть послідовність запиту суттєво впливають на точність, креативність і надійність результатів.У міру того, як генеративні моделі стають стратегічним активом організацій у процесі цифрової трансформації, конструювання підказок набуває значення не лише як технічний інструмент оптимізації, а як ключовий елемент проєктування бізнес-процесів.Зростання значущості конструювання підказок як дисципліни, що сприяє ефективності бізнесу, співпало з активним впровадженням генеративного ШІ в різних галузях.Сфера його застосування охоплює автоматизацію маркетингу, складання юридичних документів, фінансову аналітику, обслуговування клієнтів, розробку продуктів і стратегічне планування.У маркетингу підказки використовуються для створення переконливих рекламних текстів, персоналізованих листів і брендового контенту з урахуванням цільової аудиторії та тональності.Юридичні відділи застосовують структуровані підказки для генерування проєктів договорів, перевірки на відповідність нормативам або узагальнення складних правових документів.Фінансові аналітики використовують підказки для витягування інсайтів із неструктурованих даних або моделювання сценаріїв прогнозування.Тим часом, асистенти на основі ШІ, що працюють із заздалегідь сконструйованими підказками, обробляють запити клієнтів з урахуванням контексту, знижуючи час реагування та навантаження на персонал.Успішність таких рішень залежить не лише від можливостей моделі, але й від здатності інженера підказок узгодити результати з бізнес-логікою, політиками компанії та очікуваннями користувачів.Техніки конструювання підказок розвиваються паралельно з удосконаленням архітектури мовних моделей.Найпростішим підходом є zero-shot підказки, коли моделі надається лише запит без прикладів.Цей метод ефективний для базових задач, таких як витягування фактів або прості запити.Для складніших завдань, що потребують логічного мислення чи структурованої генерації, використовується few-shot підхід, який містить кілька прикладів у самій підказці [1].Він особливо ефективний у юридичній, фінансовій чи редакторській роботі, де важлива сталість формату та тону.Інша техніка -chain-of-thoughtдозволяє моделі розмірковувати крок за кроком, що підвищує прозорість та обґрунтованість відповідей.Такий підхід корисний у сферах аудиту чи планування, де необхідна чітка логіка прийняття рішень.Подальшим розвитком цієї методики є tree-of-thought (ToT), яка дає змогу моделі розглядати декілька варіантів вирішення одночасно [2].На відміну від лінійного мислення в chain-of-thought, дерево думок структуровано як система гілок, де кожна гілка -це альтернативний шлях розв'язання задачі.Цей підхід особливо ефективний у стратегічному
Authors: Рокош, М., Rokosh, M.
Language: English
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7042274817