Как дать ChatGPT актуальную информацию в текущем чате

Быстрые ссылки

• Ограничения знаний ChatGPT по умолчанию
• Как дать ChatGPT брифинг
• Как подать исходные материалы в ChatGPT
• Способы обхода лимитов ввода ChatGPT

Краткое содержание

В этой статье подробно объяснено, как дать ChatGPT дополнительный контекст, недостающий из-за устаревшей обучающей выборки. Пошаговые рекомендации помогут подготовить и подать большие объёмы информации, сократить использование токенов, сохранить согласованность в рамках сессии и повысить качество выходных результатов модели.

Важно: ChatGPT не «запоминает» ваши данные вне текущей сессии — всё, что вы вводите, действует только в рамках конкретного чата и пока сессия активна.

Ограничения ChatGPT по умолчанию

ChatGPT — это языковая модель семейства GPT-3.5 (в контексте этой статьи) с набором знаний, завершённым в сентябре 2021 года. Это значит:

• Модель не знает событий и новшеств после этой даты, если вы явно не добавите их в чат.
• Глубина экспертности варьируется: в широких темах ответы могут быть полезными, но в узких областях модель не заменит профильного специалиста.
• Качество ответа сильно зависит от точности и полноты запроса.

Определение: «Контекст в чате» — текст, который вы вставляете в окно обмена сообщениями; модель учитывает его при генерации ответов.

Пример: если вы подготовили список изменений в продукте за 2023 год и вставите его в чат, модель будет учитывать эти изменения при написании релиз-нотов или плана коммуникации.

Когда модель может ошибаться:

• Если вопрос требует проверяемых фактов после сент. 2021 — модель не знает их сама.
• Если запрос расплывчат, модель может сделать допущения или выдать общий ответ.

Примечание: Для математических расчётов и строгих проверок лучше использовать специализированные инструменты или дополнительно проверять результаты вручную.

Дайте ChatGPT брифинг

Ключевая идея: чем больше релевантного контекста вы даёте, тем точнее и полезнее будет ответ. Бриф — это структурированная передача необходимых фактов, требований и ограничений.

Шаблон брифа (мини-методология):

1. Цель: одно предложение — чего вы ждёте.
2. Аудитория: кто будет пользоваться результатом.
3. Ограничения: сроки, формат, тон, длина.
4. Входные материалы: ссылки, фрагменты текста, данные.
5. Критерии приёмки: как понять, что задача выполнена.

Пример брифа (вставляйте этот текст в чат):

“Цель: подготовить 800–1000 слов для внутреннего релиз-нонта нового функционала. Аудитория: сотрудники поддержки и менеджеры продукта. Ограничения: нейтральный тон, не более 1000 слов, включить 3 ключевых преимущества и шаги миграции. Входные материалы: см. ниже (вставляю текст). Критерии приёмки: есть заголовок, 3 преимущества, пошаговая инструкция миграции, язык без жаргона.”

Роль-based чек-лист для брифинга (для разных ролей):

• Менеджеру продукта: указать цели, приоритеты и важные дедлайны.
• Техническому писателю: дать целевые форматы, стиль и примеры.
• Аналитику: приложить метрики и ключевые показатели.

Совет: не ограничивайтесь одним предложением. Полный бриф из 5–10 чётко структурированных предложений приносит лучшие результаты, чем короткий неструктурированный запрос.

Как подать исходные материалы в ChatGPT

Если информация новее обучения модели, её нужно явно вставить в чат. Возможные форматы:

• Полные статьи или их фрагменты (копипаст).
• Таблицы и CSV (как текстовые блоки).
• Краткие тезисы или конспекты.

Метод: вставьте пояснение перед текстом, чтобы модель понимала цель. Пример подсказки:

“Пожалуйста, прочитай следующий текст и учти его в следующих вопросах этого чата. Текст начинается после двоеточия:”

Далее вставляйте материал.

Рекомендации по безопасности и конфиденциальности:

• Не вставляйте в открытый чат личные данные или коммерчески чувствительную информацию без политики конфиденциальности.
• Если нужно работать с конфиденциальной информацией, используйте внутренние сервисы с локальным хранением или API с контрактом о защите данных.

Краткая методика подготовки материалов (мини-SOP):

1. Оцените объём исходного текста.
2. Если текст большой — разбейте на логические блоки.
3. Нумеруйте блоки и вставляйте по порядку.
4. Попросите модель консолидировать ключевые факты в краткую сводку.
5. Повторно загрузите сводку в новый чат при необходимости.

Способы обхода лимитов ввода ChatGPT

Ограничения по объёму: GPT-3.5 Turbo обычно обрабатывает примерно 3000 слов за один раз (включая вопрос и ответ). GPT-4, если доступен у вас как подписчика ChatGPT Plus, может обрабатывать до 25 000 слов (данный параметр отражён в момент написания статьи).

Тактика №1 — разбиение на чанки

• Разбейте документ на логические части (введение, метод, выводы).
• Вставляйте по одному блоку и просите модель запомнить или суммировать.
• Поддерживайте нумерацию блоков и при необходимости ссылайтесь на них: “Сначала блок 1, затем блок 2…”

Тактика №2 — итеративная сводка

• Попросите модель создать краткую сводку каждого блока (3–5 предложений).
• Затем попросите объединить эти сводки в общую “мета-сводку”.
• Полученную мета-сводку используйте в новом чате как компактный контекст.

Тактика №3 — использование «continue»

• Если генерация ответов прерывается, отправьте одно слово “продолжай” или “continue” — модель продолжит с того места, где остановилась.

Тактика №4 — использование GPT-4 при наличии доступа

• Если вам доступен GPT-4 с расширенным пределом слов, используйте его для конденсации больших документов в компактные сводки.
• Затем загрузите эти сводки в GPT-3.5 Turbo, если планируете работать в стандартной модели.

Альтернативный подход — Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Храните документы в базе векторных эмбеддингов и извлекайте релевантные отрывки по запросу.
• RAG позволяет не вставлять в чат весь документ, а подсовывать только релевантные фрагменты.
• Подходит для рабочих процессов с часто обновляемыми базами знаний.

Когда этот подход не сработает

• Если нужна строгая проверка фактов или юридическая/медицинская верификация — результаты модели требуют экспертной проверки.
• Если данные слишком чувствительны и политика безопасности запрещает их передачу в облачные сервисы.

Практическая инструкция: как подготовить большой документ для ChatGPT — по шагам

1. Оцените исходный объём и структуру.
2. Разбейте на логические блоки и пронумеруйте их.
3. Для каждого блока попросите модель сделать сводку в 3–5 предложений.
4. Соберите сводки и попросите объединить в мета-сводку.
5. На основе мета-сводки сформулируйте конечную задачу (бриф) и попросите создать итоговый документ.
6. Проведите приёмочное тестирование по критериям приёмки.

Критерии приёмки

• Наличие заголовка и подзаголовков.
• Соответствие тону и длине, указанным в брифе.
• Включение всех ключевых фактов из мета-сводки.
• Отсутствие явных фактических ошибок (там, где это можно проверить).

Модель принятия решений (Mermaid)

flowchart TD
  A[Есть исходный документ?] -->|Нет| B[Сформулировать бриф]
  A -->|Да| C[Оценить объём]
  C --> D{Объём > лимит модели?}
  D -->|Да| E[Разбить на блоки и резюмировать]
  D -->|Нет| F[Вставить целиком с пояснением]
  E --> G[Собрать сводки в мета-сводку]
  F --> H[Запросить требуемый вывод]
  G --> H
  H --> I[Проверка по критериям приёмки]
  I --> J{Удовлетворяет критериям?}
  J -->|Да| K[Готово]
  J -->|Нет| L[Уточнить бриф и повторить]

Роль-based чек-листы для рабочих сценариев

Контент-менеджер:

• Подготовить бриф с целями и ограничениями.
• Приложить ключевые материалы, выделив приоритетные фрагменты.
• Проверить финальный текст на соответствие тону бренда.

Аналитик/исследователь:

• Нумеровать и сегментировать исходные данные.
• Попросить модель сводить данные в таблицы/списки.
• Проверить числовые выводы вручную.

Разработчик/инженер данных:

• Настроить RAG или векторную поисковую систему для повторного использования контекста.
• Хранить embeddings и примеры запросов для воспроизводимости.

Когда подходы неэффективны и возможные ограничения

• Очень большие двуязычные документы: конвертируйте или разделяйте по языкам.
• Специфичные отраслевые термины: предоставьте глоссарий терминов в брифе.
• Строгие юридические или медицинские тексты: привлекайте профильных экспертов для валидации.

Краткий глоссарий (1 строка)

• Токен: минимальная единица текста, используемая моделью при подсчёте объёма.
• Бриф: структурированное описание задачи и требований.
• RAG: подход, где модель дополняется извлечённой информацией из внешней базы.

Заключение

Передача контекста в ChatGPT — это навык: планируйте бриф, делите большие тексты на блоки, просите сводки и используйте итерации. Для частых рабочих процессов автоматизируйте конденсацию через GPT-4 или внедрите RAG с векторным поиском. И всегда проверяйте критические факты вручную.

Примечание: если модель «теряет» контекст, начните новый чат и загрузите компактную мета-сводку — это часто решает проблему повторяющейся информации.

Ключевые действия сейчас: подготовьте бриф (1–2 абзаца), разметьте исходный документ по блокам и попробуйте технику «сводка каждого блока → мета-сводка → финальная задача». Это даст наилучший баланс между точностью и экономией токенов.

Резюме:

• Давайте модели чёткие брифы.
• Разбивайте большие тексты и просите сводки.
• Используйте GPT-4 или RAG, если работаете с очень большими или часто обновляемыми данными.