Все публикации
AI Research 8 мин чтения

Prompt engineering в продакшен-масштабе

Тактики для промптов, которые выдерживают миллионы разговоров, eval-ы, version control и правило, которое спасло нас от инцидентов.

Анна Роман
Lead Researcher
Feb 28, 2026

Eval-ы, это 80% prompt-инженерии

Большинство команд пишут промпты и релизят. Мы не релизим изменение промпта без прогона его через 200-кейсовый eval suite. Продакшн-инциденты от изменений промптов упали почти до нуля с тех пор, как мы это построили.

Относитесь к промптам как к коду

Каждый промпт в git. Каждое изменение идёт через PR review. Каждое изменение имеет revert-путь. Звучит очевидно; многие команды этого не делают.

Правило, которое нас спасло

Если изменение промпта улучшает качество в среднем, но делает worst case хуже — не релизьте.

Среднее качество — это нормально, но клиенты запоминают worst-case взаимодействие. Мы оптимизируем эффективность tail, а не mean. Это правило поймало немало блестящих изменений промпта, которые выглядели бы прекрасно в eval-ах и куда хуже — в реальной жизни.

#prompts#ml#production
Анна Роман
Lead Researcher

Ведёт наш applied ML research. Много публиковалась о multi-agent системах. Считает, что хорошие eval-ы, это 80% хорошего AI.

Попробовать MyChatBot бесплатно

Настройте своего первого AI-агента за 10 минут. Тарифы и условия пробного периода — на странице тарифов.

Бесплатный пробный период