Понятная ментальная модель: как ИИ строит ответы в приложениях — контекст, вероятности, план действий, вызов инструментов и проверка результата.
Слово «мышление» легко вводит в заблуждение: кажется, будто ИИ понимает смысл, строит намерения и «знает ответы». На практике у языковой модели другая механика: она генерирует продолжение текста (или кода, или структуры), опираясь на то, что ей дали во входе — ваш запрос, контекст, примеры.
Эта разница особенно важна, когда вы используете ИИ не «для разговоров», а как часть продукта: от генерации текстов и требований до помощника внутри интерфейса или сборки прототипов. Например, в vibe-coding платформах вроде TakProsto.AI результат зависит не от «магии», а от того, как вы задаёте задачу в чате, какие факты подмешиваете и какие инструменты (данные/функции) подключены.
Когда модель отвечает, она не достаёт факт из внутренней энциклопедии «как человек». Она оценивает вероятности того, какой следующий фрагмент текста будет наиболее уместным после предыдущего. Поэтому ответы часто звучат уверенно даже там, где у модели недостаточно данных.
Это полезно помнить разработчикам и продуктовым командам: ИИ — не сотрудник, который «помнит, что вы обсуждали вчера», и не эксперт, который обязан ссылаться на проверенный источник. Это скорее очень сильный генератор формулировок и шаблонов, который хорошо продолжает заданную линию.
Цель — дать простую и удобную схему, которая помогает проектировать функции с ИИ в приложениях: как формулировать задачи, какой контекст подмешивать, где нужны инструменты (поиск, база данных, калькуляции), и как проверять качество результата. Такая ментальная модель экономит время и снижает количество сюрпризов на продакшене.
Сильные стороны обычно проявляются там, где есть язык и повторяющиеся паттерны:
Слабые места — там, где нужна точность без доступа к источнику:
Если держать в голове, что ИИ не «думает», а предсказывает продолжение, становится проще правильно распределять ответственность: что доверить модели, а что обязательно подкрепить данными, инструментами и проверками.
Когда говорят «ИИ подумал и решил», на практике почти всегда смешивают три разные вещи. Если разделить их, проще предсказать качество ответа и понять, что именно нужно улучшать.
Модель — это обученная нейросеть с определёнными сильными и слабыми сторонами: языки, стиль, типичные ошибки, склонность к обобщениям. Две разные модели при одном и том же запросе могут давать разные результаты просто из‑за «характера» и объёма обучения.
Контекст — это всё, что модель видит в текущем запросе: задача, ограничения, примеры, данные пользователя, фрагменты документации, история диалога. Именно контекст часто решает больше, чем «крутизна» модели: удачная формулировка и пара опорных фактов могут заметно повысить точность.
Мини‑пример: один запрос — разные ответы.
Без изменения модели вы получите два совершенно разных текста — потому что изменился контекст.
Инструменты (поиск, база данных, калькулятор, CRM, функции приложения) — способ «проверить реальность» и выполнить шаги, которые модель сама по себе делать не умеет. Модель генерирует ответ, а инструменты дают актуальные данные: статус заказа из БД, тарифы из конфигурации, расчёт скидки, наличие товара.
Именно поэтому в практических системах (включая TakProsto.AI, где приложения собираются через чат) важно не только «какая модель», но и какие источники данных и действия доступны: от чтения справочников до выполнения операций и деплоя.
Итого: качество результата — это не только модель. Это комбинация выбранной модели, правильно собранного контекста и доступных инструментов, которые подставляют факты и выполняют действия.
Когда вы пишете запрос, модель не «видит» его как цельный текст. Она превращает строку в токены — небольшие кусочки: слова, части слов, знаки препинания и даже пробелы. Например, «приложение», «прило-» и «жение» могут оказаться разными токенами — зависит от словаря модели.
Почему это важно? Потому что модель отвечает не «абзацами», а по одному токену за раз, постоянно выбирая следующий.
На каждом шаге модель строит распределение вероятностей: какой токен логичнее поставить дальше. Условно, после фразы «Сгенерируй план тестирования для…» высокие шансы у токенов вроде «функции», «API», «сценариев», а низкие — у случайных слов.
Дальше происходит выбор: модель берёт самый вероятный вариант или иногда выбирает менее вероятный — чтобы ответ был разнообразнее.
Если ваш промпт неоднозначен («Сделай красиво», «Опиши архитектуру», «Подготовь требования»), распределение вероятностей становится «плоским»: много продолжений выглядят одинаково допустимыми. В итоге модель выбирает обобщения, клише и «безопасные» формулировки.
Чем конкретнее контекст (цель, аудитория, формат, ограничения, примеры), тем сильнее вы смещаете вероятности в нужную сторону — и тем стабильнее получаете ожидаемую структуру.
Параметр temperature регулирует, насколько модель готова уходить от самых вероятных токенов. Низкая температура делает ответы более предсказуемыми (хорошо для спецификаций, JSON, инструкций). Высокая — добавляет вариативность (полезно для идей, текстов, вариантов UX‑копирайта), но повышает риск лишних допущений и «поэтичности» там, где нужна точность.
Частая ошибка — воспринимать модель как сотрудника, который «узнал новое» из вашего чата и теперь будет помнить это всегда. На практике у LLM есть два разных режима жизни: обучение (прошлое) и использование/инференс (сейчас).
Во время обучения модель «впитывает» статистические закономерности из больших массивов данных. Это долгий и дорогой процесс, который запускается отдельно и редко. После обучения модель фиксируется в конкретной версии.
Отсюда понятие «знания до даты обучения»: модель может уверенно говорить о фактах, которые были доступны в данных до определённого момента, и при этом ошибаться в том, что появилось позже (новые тарифы, изменения в законах, свежие релизы, актуальные новости).
Когда вы задаёте вопрос, модель не «учится заново» — она генерирует ответ по текущему запросу и контексту (переписка, системные инструкции, вставленные документы).
Важно: один диалог не обновляет модель сам по себе. Максимум — ваши уточнения влияют на ответы в рамках текущего контекстного окна. В новом чате этих «воспоминаний» не будет.
Если вам нужны свежие и проверяемые данные, их надо подтягивать из источников, а не надеяться на «память» модели:
Так вы отделяете «язык и рассуждение» модели от «истины и актуальности» ваших данных — и получаете предсказуемое поведение в продукте.
ИИ в чате не «помнит» всё подряд. Он видит только то, что попало в текущее контекстное окно — ограниченный объём текста, который модель читает прямо сейчас, прежде чем сформировать ответ.
Обычно в контекст попадают несколько слоёв:
Важно: если какой-то факт не был передан в текущем контексте, модель не обязана «вспомнить» его правильно — даже если вы обсуждали это ранее.
Контекстное окно ограничено длиной. Когда переписка разрастается, система вынуждена либо обрезать старые сообщения, либо «сжимать» их. В итоге теряются детали: договорённости, определения, ограничения формата, нюансы данных.
Это проявляется как:
Рабочая практика — не тащить весь чат, а поддерживать компактную «опорную память»:
Так вы снижаете вероятность, что критичные условия «выпадут» при обрезке.
Если нужно работать с большим объёмом знаний (много документов, длительный проект, персональные настройки), лучше подключать внешнюю память вместо бесконечной переписки: базу данных, векторное хранилище, заметки проекта.
Ментальная модель простая: чат — это оперативка, а БД/векторное хранилище — долговременная память, из которой вы подгружаете ровно то, что нужно, в текущий контекст.
Модель не «угадывает ваши намерения» — она следует ближайшим и наиболее явным подсказкам в запросе. Поэтому полезно разделять то, что вы сообщаете, на понятные блоки: роль, инструкция, формат ответа и примеры.
Роль задаёт позицию: кто «говорит» (например, редактор, аналитик, саппорт). Инструкция — что нужно сделать. Формат — как именно вернуть результат. Примеры (few-shot) показывают, что считается правильным.
Ограничения работают лучше, когда они измеримы: «до 120 слов», «3 пункта», «на русском», «тон нейтральный», «без маркетинговых обещаний». Если важна структура, задайте её явно: заголовки, поля, порядок.
Если вы встраиваете ИИ в приложение, полезно договориться о контракте результата (JSON/таблица/список). Это снижает хаос в форматировании и упрощает парсинг.
Роль: Ты — продуктовый аналитик.
Задача: Сформулируй 5 гипотез улучшения онбординга.
Ограничения: русский, без жаргона, каждая гипотеза ≤ 18 слов.
Формат (JSON):
[
{"hypothesis":"...","metric":"...","risk":"низкий|средний|высокий"}
]
Пример:
{"hypothesis":"Добавить подсказки в первый запуск","metric":"конверсия в регистрацию","risk":"низкий"}
Плохо работает «сделай красиво, кратко, профессионально, и ещё вот это…» одним полотном текста. Модель теряет приоритеты и может нарушить формат. Лучше: короткие секции, явные требования, один контракт выхода.
Даже когда вы просите «сделай быстро», модель часто пытается собрать в голове последовательность: что нужно узнать, что сгенерировать, как проверить. Просто этот план может остаться неявным — и тогда вы получаете ответ без структуры, пропуски требований или несогласованный формат.
Явный запрос плана помогает направить поведение модели в предсказуемую траекторию. Хорошая формула: цель → подзадачи → критерии качества.
Например: «Цель — написать описание фичи. Подзадачи — уточнить аудиторию и ограничения, предложить варианты, выбрать лучший. Критерии — без выдуманных фактов, в тоне бренда, до 1200 знаков». В такой постановке модель меньше импровизирует и чаще сама задаёт уточняющие вопросы.
Для продуктовых задач удобно задавать универсальный «скелет»:
Понять задачу: переформулировать запрос, перечислить допущения, запросить недостающие данные.
Собрать данные: использовать переданный контекст (документы, параметры пользователя), а при наличии инструментов — получить факты из базы/поиска.
Сгенерировать: создать результат в нужном формате (JSON, таблица, текст), следуя ограничениям.
Проверить: прогнать чек‑лист — соответствие требованиям, формат, отсутствие противоречий, источники для фактов.
В продуктовых командах полезно закреплять этот цикл в процессе разработки: в TakProsto.AI для этого удобен planning mode (планирование перед генерацией) и «снимки/откат» (snapshots/rollback), чтобы безопасно итеративно улучшать результат.
Важно не требовать раскрывать внутренние рассуждения. Вместо этого просите чек‑лист действий или «план выполнения»: какие шаги будут сделаны и какие проверки применятся. Так вы получаете управляемость и безопасность, не загоняя модель в сомнительные формулировки.
Языковая модель сама по себе «говорит текстом». Но в приложениях нам часто нужно, чтобы ИИ не только объяснял, а выполнял действия: находил записи, считал, проверял права, запускал процессы. Для этого используют вызов функций (tools/function calling): модель выбирает, когда вместо ответа пользователю нужно вызвать инструмент, получить результат и уже на его основе продолжить диалог.
Инструмент — это заранее описанная функция вашего приложения или сервиса с понятным входом и выходом. Модель видит список доступных инструментов и их схемы, а затем делает выбор: отвечать текстом или запросить выполнение операции.
Типичные примеры:
Если сумма, статус заказа или список документов должны приходить из системы — модель не должна «угадывать». Её роль — сформировать корректный вызов (например, get_order_status(order_id)), дождаться ответа и только затем объяснить результат понятным языком. Это резко снижает риск галлюцинаций и делает поведение предсказуемым.
Чтобы инструменты работали надёжно, важно «закрепить перила»:
Так ИИ становится не «магическим собеседником», а управляемым интерфейсом к вашим реальным данным и действиям.
Даже «умная» модель ошибается предсказуемо — и это хорошие новости: большинство сбоев можно заранее предусмотреть и поставить защитные поручни.
Модель подбирает наиболее вероятное продолжение текста. Если вы не дали источники или не потребовали проверяемые факты, она может уверенно «достроить» недостающие детали: придумать цифры, функции продукта, ссылки на несуществующие документы.
Практика: просите опираться только на предоставленный контекст или явно отмечать неопределённость. Например: «Если данных нет — скажи “не знаю”, предложи вопросы и перечисли, что нужно уточнить».
Две частые причины:
Практика: в промпте фиксируйте приоритеты: «Если есть конфликт, следуй правилам в порядке: (1) формат, (2) безопасность, (3) стиль». И добавляйте минимальные входные данные: кто пользователь, цель, ограничения, определения терминов.
Когда вы ждёте строгий формат (JSON, CSV, структуру полей), модель легко добавляет пояснения, «забывает» поле или меняет тип данных.
Практика: задавайте жёсткий контракт: «Верни только JSON без комментариев», приводите пример, валидируйте ответ автоматически и при ошибке отправляйте модели текст ошибки для исправления.
Тон может звучать компетентно даже при слабой опоре на факты. Снижайте риск требованием к доказательствам: «Для каждого утверждения дай ссылку на источник из списка /docs… или пометь “без источника”». Если источников нет — лучше явные допущения, чем уверенная выдумка.
Когда вы внедряете ИИ в продукт, «нравится/не нравится» быстро перестаёт работать. Нужна система, где качество опирается на проверяемые источники и понятные правила приёмки.
Считайте ответ ИИ черновиком. Если в задаче есть факты (цены, сроки, характеристики, нормы), требуйте ссылки на источник внутри вашего контента (база знаний, справочник, документация) и делайте пост‑валидацию:
Доля корректных фактов: сколько утверждений совпало с источниками. Полезно измерять «ошибки на 100 ответов» и отдельно — критичные ошибки.
Соблюдение формата: например, валидный JSON, обязательные поля, ограничения по длине, запрет на лишние разделы.
Успех сценария: завершился ли пользовательский путь. Например, «нашёл инструкцию → применил шаги → получил результат» или «бот корректно эскалировал в поддержку».
Соберите набор тестовых запросов (golden set): типовые, крайние случаи, «провокационные» формулировки, разные роли пользователей. Прогоняйте его:
Так вы ловите регрессию раньше, чем её увидят пользователи.
Для отладки сохраняйте: запрос, ответ, версию промпта, версию модели, вызванные инструменты, коды ошибок, тайминги.
Не сохраняйте «на всякий случай» лишние персональные данные: лучше маскировать/удалять их на входе, хранить только минимально необходимое и задавать срок жизни логов. Это одновременно улучшает безопасность и снижает юридические риски.
Хороший промпт — это не «один абзац», а спецификация. Если оформить её как документ с секциями, промпты проще обсуждать в команде, хранить в репозитории, версионировать и быстро менять без побочных эффектов.
Ниже — шаблон, который удобно копировать в задачу, Confluence или README рядом с кодом:
[СИСТЕМНЫЕ ПРАВИЛА]
- Роль и тон (для кого пишем/отвечаем)
- Запреты и ограничения (что нельзя делать)
- Приоритеты (точность важнее полноты, ссылаться на источники и т.д.)
[ДАННЫЕ]
- Входные данные (вставить текст/таблицу/JSON)
- Определения терминов
- Ограничения по времени/географии/версии продукта
[ЗАДАЧА]
- Что нужно получить и зачем (1–2 предложения)
- Критичные требования (например, не выдумывать факты)
[ФОРМАТ ОТВЕТА]
- Структура (заголовки, таблица, JSON-схема)
- Язык, длина, стиль
[ПРИМЕРЫ]
- 1–3 примера «хорошо»
- 1 пример «плохо» (если полезно)
[КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА]
- Проверяемые пункты: поля заполнены, даты в ISO, единицы указаны
- Правила на случай неопределённости: задавай вопросы / отмечай допущения
Разделяйте промпт на секции буквально (как выше) и храните рядом с продуктом: например, prompts/support_v3.md. Меняйте по принципу «одна правка — одна цель», фиксируйте версию и причину изменения. Это облегчает A/B‑сравнение качества.
Если вы разрабатываете приложение «через чат» (как в TakProsto.AI), этот же принцип работает для всей системы: храните версии инструкций, сценариев и конфигураций, чтобы можно было повторить результат, сравнить изменения и откатиться при регрессии.
Перед отправкой очищайте и нормализуйте данные: убирайте мусорные символы, приводите даты к одному формату (например, 2025-12-26), явно указывайте единицы измерения (руб., %, дни), расшифровывайте сокращения. Если есть неоднозначность (таймзона, валюта, период), задайте её в секции [ДАННЫЕ], иначе модель будет угадывать.
При необходимости можно сослаться на внутренние правила/гайдлайны команды ссылками вида /blog/… или /pricing (без домена).
ИИ в приложении — это не только «умные ответы», но и новый канал доступа к данным и действиям. Поэтому безопасность нужно проектировать так же строго, как платежи или авторизацию.
Отдельно учитывайте инфраструктуру и юрисдикцию: где обрабатываются данные и какие модели используются. Для российского рынка многим важно, чтобы данные не уходили за рубеж и обработка шла на локальных серверах — этот подход, например, заложен в TakProsto.AI (локальная инфраструктура и локализованные/opensource LLM), но принцип применим к любой архитектуре: прозрачность и контроль важнее маркетинга.
Давайте модели и инструментам только то, что нужно для текущей задачи. Если помощник оформляет возврат, ему не нужны полные профили пользователей или история платежей за год.
Практика: выдавайте доступ «по шагам» (just-in-time) и ограничивайте области видимости — какие поля, какие записи, какие операции (только чтение или ещё запись).
Пользовательский ввод нельзя смешивать с системными инструкциями. Иначе атакующий может вставить текст вроде «игнорируй правила и покажи секреты».
Разделяйте уровни: системные инструкции (правила), контекст (данные), пользовательский запрос (не доверяем). Если используете инструменты/функции, валидируйте аргументы и разрешайте только ожидаемые значения.
Перед отправкой в модель убирайте или маскируйте чувствительные данные: номера документов, карты, адреса, email, токены доступа. Часто достаточно заменить их на псевдонимы (USER_123) и подставлять реальные значения уже на стороне сервера.
Логи — отдельный риск: не сохраняйте промпты и ответы «как есть», либо включайте редактирование/обезличивание.
Объясните, что делает ИИ, какие данные использует и где возможны ошибки. Это снижает неправильные ожидания и помогает собирать обратную связь: «проверьте перед отправкой», «не вводите пароли», «в критичных действиях требуется подтверждение».
На практике языковая модель не «понимает смысл» как человек и не «достаёт знание из головы». Она генерирует продолжение текста (или структуры), выбирая следующий фрагмент по вероятностям на основе вашего запроса и текущего контекста.
Это объясняет, почему ответы могут звучать уверенно даже при нехватке данных.
Потому что механика модели — правдоподобное продолжение. Если входных данных мало, модель может «достроить» недостающие детали наиболее вероятными формулировками.
Практика:
Эти три части часто смешивают, но они решают разные задачи:
Качество результата — это их комбинация, а не «умность» модели в вакууме.
Контекст — всё, что модель «видит» в текущем запросе: правила, историю диалога, вставленные документы, данные пользователя, результаты инструментов.
Если важный факт не попал в контекст, модель не обязана «вспомнить» его правильно — даже если вы обсуждали это ранее.
Контекстное окно ограничено по объёму. Когда чат становится длинным, старые сообщения могут обрезаться или сжиматься, и модель теряет детали.
Чтобы удерживать важное:
Параметр temperature регулирует, насколько модель отклоняется от наиболее вероятных продолжений.
Практическое правило:
Чем выше температура, тем больше вариативность и риск лишних допущений.
Модель обрабатывает текст как последовательность токенов (части слов, знаки, пробелы) и генерирует ответ токен за токеном.
Если запрос расплывчатый, у модели много «одинаково допустимых» продолжений, поэтому она чаще выбирает обобщения и клише. Чем конкретнее цель, формат, ограничения и примеры — тем стабильнее результат.
Нет. В обычном использовании (инференсе) модель не «дообучается» от вашего диалога и не начинает помнить информацию навсегда.
Она учитывает ваши уточнения только в рамках текущего контекстного окна. Для «долгой памяти» нужны внешние источники: база знаний, БД, векторное хранилище, профили пользователя.
Рабочая структура:
Отдельно фиксируйте приоритеты: например, «формат важнее стиля», «не выдумывать факты».
Инструменты нужны для фактов и действий: поиск, база данных, расчёты, функции приложения. Правило: модель не должна угадывать то, что обязан вернуть инструмент (статус заказа, тариф, остатки).
Для надёжности: