Краевые случаи и проверяемость

Надёжный промпт описывает не только «счастливый путь», но и что делать с пустотой, мусором и неоднозначностью на входе.

Краевой случай — нетипичный вход (пустой, противоречивый, вне темы, на другом языке), на котором плохо спроектированный промпт ломается.

Почему о крае надо думать заранее

На демо-примерах промпт работает, а в проде приходит: пустая строка, текст на другом языке, оскорбление, две задачи в одном сообщении, нерелевантный вопрос. Если поведение для таких входов не задано, модель импровизирует — и часто неудачно. Опишите правила для края явно.

Классифицируй обращение в один из классов:
оплата, доставка, возврат, прочее.

Правила краевых случаев:
- Пустой или бессмысленный текст -> класс «прочее».
- Несколько тем сразу -> выбери основную.
- Текст на другом языке -> сначала пойми смысл, потом классифицируй.
- Оскорбление без сути -> класс «прочее».

Обращение: """{текст}"""

Теперь у модели есть детерминированное поведение на нештатных входах, а не догадки.

Типовые краевые случаи

Вход	Что задать в промпте
Пустой/мусорный	Дефолтный класс или «нет данных»
Несколько задач сразу	Как выбрать или обработать все
Вне темы	Вежливый отказ/перенаправление
Двусмысленный	Задать уточняющий вопрос или дефолт
Слишком длинный	Что урезать/на чём фокус

Проверяемость вывода

Хороший вывод можно проверить — программно или человеком. Приёмы:

Строгий формат (фиксированные классы, JSON) — легко валидировать в коде.
Самооценка уверенности: «добавь поле confidence от 0 до 1» — отсекаем слабые ответы порогом.
Опора на источник: цитата/ссылка на фрагмент — проверяет человек.
Контроль допустимых значений: «класс — строго из списка; ничего иного».

Верни JSON: {"class": один из [оплата, доставка, возврат, прочее],
"confidence": число 0..1}. Класс — строго из списка, иначе «прочее».

В коде потом легко проверить, что class в допустимом множестве, а confidence выше порога — иначе отправить на ручную проверку.

Итог

Описывайте поведение на пустом, мусорном, неоднозначном и нерелевантном вводе заранее.
Дайте детерминированные правила для края вместо импровизации.
Делайте вывод проверяемым: строгий формат, допустимые значения, поле уверенности, опора на источник.
Порог по confidence отправляет слабые ответы на ручную проверку.