Лаборатория экономической психологии

Если вы хотя бы пару раз пользовались чат-ботом, то вы знаете, что независимо от версии (платная или бесплатная) и вашего промпта (запроса), он начинает путаться и выдавать неверную информацию, даже если сделал точно по алгоритму несколько раз. Давайте посмотрим в чём ваша ошибка (да-да, его ошибка — только следствие вашей).

Главная ошибка

Чат-бот — это не база данных

Да-да, задав алгоритм (читайте — запрос) и получив нужный результат (а то и не раз) мы думаем, что чат-бот — база данных. То есть теперь по умолчанию не ошибётся.

На самом деле у каждой модели есть лимит объёма информации, который она может держать в памяти одновременно. Некоторые чат-боты об этом «сообщают» (у Claude Code есть индикатор заполнения контекста), другие — нет.

Как с этим быть?

1. Указать общие настройки/инструкции (например, «нужно не твоё мнение, а научные данные» или «не задавай в конце ответа вопросы»).
2. Сделайте запрос, уточнив детали (что нужно, как обрабатывать информацию, для какой аудитории, в каком формате и так далее). Дополните нужными деталями, пока ответ вас не удовлетворит.
3. Если чат или проект продолжительный — периодически пересобирайте тот самый контекст. То есть в буквальном смысле повторяйте условия, которые должен выполнять чат (например, вы просили не делать таблиц, а создавать списки, повторяйте эту фразу время от времени).
   В формате проекта с несколькими чатами можно сделать один чат с кратким резюме, обязательно спросить у модели, как на этот чат указывать, чтобы ей было понятно, что ссылаются именно на него.
4. Отдельно запишите короткие шаблоны, которые актуальны не всегда, но часто. (Например, «не переписывай текст, но найди ошибки и перечисли» — в случае если вы до этого писали текст с чатом, то он его писал и переписывал, но когда уже сделана итоговая версия, и нужно только проверить ошибки — можно дополнить запрос этой фразой).