Существует подход для работы с LLM-моделями, когда мы просим модель побыть в роли интервьера, который задает вопросы с вариантами ответами. Чтобы модель могла вытащить из нас больше некоторых вводных на основе этих вопросов. То есть это такой брифовальщик. Например, такие промпты могут работать в контексте карьерного консультирования с помощью LLM, когда нужно инвентаризовать опыт или определиться с некоторыми целями. То есть заполнение брифа помогает для самого себя прояснить какие-то вопросы, а также помогает собрать информацию, которая может быть в дальнейшем использована как контекст для следующих промптов, чтобы обеспечить более персонализированные ответы. Прелесть ещё и в том, что можно попросить модель адаптировать последующие вопросы такого интервью на основе ответов на предыдущие вопросы, например, идентифицировать противоречия в предыдущих ответах и попросить делать вопросы, которые эти противоречия должны снять
💬Пример такого промпта:
Пожалуйста, выступи в роли интервьюера, который поможет мне прояснить и задокументировать мой опыт в управлении проектами. Ты будешь задавать мне серию вопросов с вариантами ответов. На основе моих ответов, пожалуйста, адаптируй последующие вопросы, чтобы глубже изучить интересующие области и устранить возможные противоречия.
Твои задачи:
- Помочь мне инвентаризировать мой опыт, навыки и достижения в области управления проектами.
- Идентифицировать любые противоречия или несоответствия в моих ответах и задавать дополнительные вопросы для их прояснения.
- Адаптировать следующие вопросы в соответствии с моими предыдущими ответами для более персонализированного интервью.
Пожалуйста, начинай с первого вопроса с вариантами ответов.В целом, этот подход можно видоизменять, например, дополнительно подгружать файл с резюме, чтобы машина задавала вопросы изначально отталкиваясь от вашего опыта, или включить возможность задавать вопросы не только с вариантами ответа, но и открытые, требующие развернутых ответов. Но по опыту многим бывает проще отвечать именно на закрытые вопросы
В примере выше нет критериев завершения работы, это можно решить несколькими способами: 1) явно попросить модель, чтобы она задала не более N вопросов и потом сделала сводку; 2) самому решить когда уже хватит вопросов и попросить сделать сводку. Вот пример дополнительной инструкции с заданием количества вопросов:
- Интервью должно состоять из не более чем 10 вопросов.
- Когда мы достигнем конца интервью или если я выражу желание завершить его ранее, пожалуйста, предоставь мне сводку моего опыта и рекомендаций на основе моих ответов.
Это отличный пример того как мы можем использовать ИИ в карьерном развитии, чтобы он помог нам глубже понять себя. Дальше уже эту информацию можно задать как отправную точку в дальнейшем построении карьерной траектории
____
AI Career Lab – сообщество, где мы используем AI для достижения карьерных целей 🚀
Чат AI Career Lab