--- title: "Prompt и контекст" source: "https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Prompt_и_контекст" language: "ru" categories: - "Категория:Prompt инжиниринг" - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 170 wiki_created_at: 2026-09-06T22:04:47Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:04:47Z downloaded_at: 2026-09-07T22:18:00Z --- # Prompt и контекст **Промпт** и **контекст** являются фундаментальными понятиями в [промпт-инжиниринге](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3 "Prompt инжиниринг") для [больших языковых моделей (LLM)](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели"). Контекст является критически важным компонентом промпта, определяющим способность LLM генерировать точные, релевантные и полезные ответы. Эффективный промпт-инжиниринг в значительной степени заключается в искусстве сбора, фильтрации, структурирования и представления правильного контекста модели в нужный момент, преодолевая при этом ограничения современных LLM. ## Определение Промпта **Промпт** (англ. *prompt*) — это полный набор входных данных, предоставляемый LLM для генерации ответа. Это не просто вопрос или команда, а структурированный текст, который может включать в себя: - **Инструкции:** Прямые указания модели о том, что нужно сделать, в каком формате, стиле или тоне. - **Основной запрос (Query):** Непосредственный вопрос пользователя или описание основной задачи. - **Контекст:** Дополнительная информация, необходимая для правильного выполнения запроса. - **Примеры (Few-shot examples):** Демонстрация желаемого формата или стиля ответа на аналогичных задачах. Качество и полнота промпта напрямую определяют релевантность, точность и полезность ответа LLM. ## Определение Контекста **Контекст** в рамках промпт-инжиниринга — это любая информация **внутри [промпта](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt "Prompt")**, которая помогает модели лучше понять задачу, специфику ситуации или ожидания пользователя, но **не является** частью её исходных обучающих данных. Контекст предоставляет ситуационные детали, необходимые для генерации адекватного ответа. Контекст может включать: - Историю предыдущего диалога (в чат-ботах). - Данные, извлеченные из внешних источников (документы, базы данных, веб-страницы) — основа [RAG](https://systems-analysis.info/wiki/Retrieval%E2%80%91Augmented_Generation_(RAG) "Retrieval‑Augmented Generation (RAG)"). - Информацию о пользователе (профиль, предпочтения). - Специфические детали текущей задачи или ситуации. - Примеры выполнения аналогичных задач (как часть few-shot prompting). Важно отличать контекст, предоставляемый в промпте, от общих знаний, полученных моделью во время её предварительного обучения. Промпт-инжиниринг фокусируется на эффективном предоставлении именно **ситуационного** контекста. ## Взаимосвязь и Влияние **Промпт и контекст** – фундаментальные понятия при работе трансформеров, определяющие, как модель воспринимает входные данные и на основе чего генерирует результат. Архитектурно трансформер не различает специально «промпт» и «контекст» – оба являются частями входной последовательности [токенов](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен"), которые преобразуются в эмбеддинги, обогащаются позиционной информацией и совокупно обрабатываются слоями самовнимания. Промпт и контекст неразрывно связаны: **контекст является составной частью промпта**. - **Контекст формирует промпт:** Инженер подбирает и структурирует релевантный контекст для включения в промпт. - **Контекст направляет модель:** Предоставленная информация позволяет LLM сузить пространство возможных ответов, сфокусироваться на релевантных аспектах и избежать [галлюцинаций](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%93%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D1%8E%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8_%D0%BD%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BE%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%82%D1%8B_LLM "Галлюцинации и некорректные ответы LLM"). - **Качество контекста определяет качество ответа:** Недостаточный, нерелевантный или противоречивый контекст приводит к неточным, общим или ошибочным ответам. Точный и полный контекст повышает специфичность и полезность генерации. - **Влияние на интерпретацию инструкций:** Контекст может уточнять или изменять интерпретацию общих инструкций в промпте. Эффективность промпта во многом зависит от того, насколько успешно инженер смог собрать, отфильтровать и представить релевантный контекст модели. ## Типы Контекста Контекст можно классифицировать по разным признакам: **По источнику:** - Предоставленный пользователем: Явный ввод пользователя, его вопрос или описание задачи. - Из истории диалога: Предыдущие сообщения пользователя и ассистента (краткосрочная память). - Извлеченный (Retrieved): Данные из внешних источников (документы, БД, веб) с помощью [RAG](https://systems-analysis.info/wiki/Retrieval%E2%80%91Augmented_Generation_(RAG) "Retrieval‑Augmented Generation (RAG)"). - Из профиля/базы знаний: Долгосрочная информация о пользователе или домене. - Статический/Инструктивный: Информация, заложенная инженером в шаблон промпта (инструкции, примеры, определения ролей). **По динамичности:** - Статический контекст: Неизменная часть промпта (инструкции, определения, примеры). Определяет общую задачу. - Динамический контекст: Информация, изменяющаяся от запроса к запросу (данные пользователя, результаты RAG, текущее время). Предоставляет специфические детали. **По времени хранения (Память):** - Краткосрочный контекст: История текущей сессии диалога. - Долгосрочный контекст: Сохраненные данные о пользователе или предыдущих взаимодействиях, требующие механизмов хранения и извлечения. ## Управление Контекстом Эффективное управление контекстом — ключевая задача промпт-инжиниринга, особенно в свете ограничений контекстного окна LLM. Основные методы: - **RAG:** Наиболее распространенный метод для работы с большими объемами информации. Позволяет динамически находить и включать в промпт только самые релевантные фрагменты из обширной базы знаний. Требует наличия [векторной базы данных](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 "Векторные базы данных") и эффективных механизмов поиска (лексического или семантического). - **Чанкинг (Chunking):** Разбиение больших документов на семантически связанные или фиксированного размера части для индексации и последующего извлечения через RAG. - **Суммаризация:** Сжатие длинной истории диалога или объемных документов для передачи основного смысла в ограниченном [контекстном окне](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%BE "Контекстное окно"). - **Управление Памятью (Memory Management):** Использование различных стратегий для хранения и извлечения истории диалога в чат-ботах и агентах (например, ConversationBufferMemory, ConversationSummaryBufferMemory в [LangChain](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain "LangChain")). - **Скользящее окно (Sliding Window):** Удержание только N последних сообщений диалога в контексте. - **Фильтрация и Приоритизация:** Отбор наиболее релевантных фрагментов контекста на основе их важности (например, с помощью оценок релевантности, выданных при поиске) перед сборкой финального промпта. ## Роль Контекста в Промпт-Инжиниринге - **Повышение Релевантности:** Контекст позволяет модели генерировать ответы, точно соответствующие запросу и ситуации пользователя. - **Снижение Галлюцинаций:** Предоставление фактической информации (через RAG) заставляет модель опираться на неё, а не выдумывать факты. - **Персонализация:** Контекст о пользователе (предпочтения, история) позволяет адаптировать ответы. - **Управление Состоянием:** В диалогах и многошаговых процессах контекст (история) обеспечивает преемственность и осведомленность модели о предыдущих шагах. - **Преодоление Ограничений Знаний Модели:** RAG позволяет модели отвечать на вопросы о событиях, произошедших после её обучения, или о специфических/приватных данных. ## Ограничения - Лимит Контекстного Окна: Несмотря на увеличение до 1-2 миллионов токенов у современных моделей, обработка таких объемов может быть дорогой и медленной. Требует эффективных стратегий сжатия и отбора (RAG, суммаризация). - Поиск Релевантного Контекста: Эффективность RAG зависит от качества поиска. Неправильно извлеченный контекст может сбить модель с толку ("мусор на входе - мусор на выходе"). - "Долина Безразличия" (Valley of Meh): Информация, расположенная в середине очень длинного промпта, может игнорироваться моделью. Требует структурирования промпта (например, "сэндвич-техника"). - Риск Контекстной Инъекции: Если контекст извлекается из ненадежных источников (например, веб-страниц), он может содержать вредоносные инструкции (промпт-инъекции). ## См. также - [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") - [Контекстное окно](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%BE "Контекстное окно") - [Векторные базы данных](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 "Векторные базы данных") - [LangChain](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain "LangChain") ## Литература - Lewis, P. et al. (2020). *Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks*. arXiv:2005.11401. - Wei, J. et al. (2022). *Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models*. arXiv:2201.11903. - Wang, X. et al. (2022). *Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models*. arXiv:2203.11171. - Kojima, T. et al. (2022). *Large Language Models are Zero-Shot Reasoners*. arXiv:2205.11916. - Chen, S. et al. (2023). *Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation*. arXiv:2306.15595. - Schick, T. et al. (2023). *Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools*. arXiv:2302.04761. - Besta, M. et al. (2023). *Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models*. arXiv:2308.09687. - Packer, C. et al. (2023). *MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems*. arXiv:2310.08560. - Wang, Y. et al. (2023). *Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions*. arXiv:2212.10560. - Sahoo, P. et al. (2024). *A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications*. arXiv:2402.07927. - Kim, S. H. et al. (2024). *Theanine: Revisiting Memory Management in Long-term Conversations with Timeline-augmented Response Generation*. arXiv:2406.10996. - Chen, S. et al. (2024). *StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queries*. arXiv:2402.06363. - Zhong, M. et al. (2024). *Understanding the RoPE Extensions of Long-Context LLMs: An Attention Perspective*. arXiv:2406.13282. - Han, H. et al. (2025). *Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)*. arXiv:2501.00309. - Self-Instruct (2025). *Aligning Language Models with Self-Generated Instructions*. arXiv:2212.10560.