12 ноября, 2025

Промпт для создания чат-бота в ТГ с Domino CRM: как его правильно написать

Domino CRM известен тем, что позволяет по максимуму использовать ИИ в чат-ботах. Для этого у нас предусмотрен сценарный блок “Ассистент ИИ”. Чтобы его интегрировать, надо:

Зайти в одноименный раздел нашего конструктора чат-ботов;
Дать умному ассистенту имя;
Написать промпт для чат-бота, согласно вашей задаче;
Загрузить один или несколько файлов с базой знаний или добавить ее в формате вопрос-ответ прямо в форме настройки ИИ-ассистента;
Установить уровень “креативности” для чат-бота с ИИ в ТГ;
Сохранить настройки, а потом расположить ИИ-ассистента в нужном месте сценария.

При этом для ускорения процесса вы всегда можете доверить написание промпта для чат-бота в Телеграм самому ИИ. Однако что если вы хотите самостоятельно учесть каждую мелочь? На этот случай мы публикуем это руководство по работе с промптами для чат-ботов.

Промпт для чат-бота в ТГ: практические приемы и рекомендации

Достичь максимальной эффективности промпта для чат-бота вы можете за счет:

Проработки ролей;
Примеров в запросе;
Обратных диалогов;
Рефлексии;
Самопроверки и применения на практике.

Поговорим о каждом пункте по отдельности.

Роли в промпте для чат-бота в ТГ

Способ, к которому наиболее часто прибегают для управления ответами от языковой модели — это указать роль, от имени которой она должна действовать. Такой заход помогает добавить чат-боту контекста и экспертности, принять нужный угол зрения.

Например: “Ты бизнес-консультант с 15-летним опытом в HoReCa. Составь пошаговый бизнес-план кофейни”.

Указание роли дает модели понимание, какую позицию занять и на какой уровень детализации опираться.

Если в запросе упомянуть, что это должен быть ответ от маркетолога, преподавателя, финансового аналитика или студента, то модель адаптирует стиль и содержание под выбранную роль. Вы также можете указать роль получателя ответа, например: “Отвечай так, как будто говоришь с пятилетним ребенком”.

Соответственно, этот подход полезен, когда вы стремитесь:

Подчеркнуть профессиональный тон или уровень экспертизы;
Адаптировать выдачу под конкретную аудиторию;
Получить несколько точек зрения на одну и ту же задачу.

Совет: попробуйте сформулировать один и тот же запрос от разных ролей. Например, от лица финансового директора и маркетолога. Сравнение ответов поможет рассмотреть задачу с разных точек зрения и выбрать наиболее подходящий вариант.

Примеры в запросе для создания промпта

От того, сколько образцов вы предоставляете языковой модели, зависит, насколько точно она поймет задачу и даст нужный ответ. Существует три подхода к работе над промптом для чат-бота:

Без примеров. Модель получает только задачу и отвечает, опираясь на свои знания. Это самый быстрый способ, но результат может быть слишком общим.

Промпт: “Определи тональность отзыва как “позитивный”, “нейтральный”, “негативный”.
С одним примером. Вы показываете модели, как должен выглядеть ответ: приводите шаблон письма, формат бизнес-плана или пример нужного стиля.

Промпт: Определи тональность отзыва как “позитивный”, “нейтральный”, “негативный”.

Пример: Фильм был очень долгий, но в целом неплохой.
Тональность: позитивный
С несколькими примерами. Вы даете несколько примеров (обычно 3-5), чтобы модель уловила закономерность и воспроизводила нужный стиль и формат. Такой подход полезен, если важно учесть разные ситуации, которые модель может не понять без примеров. Например, при генерации сообщений клиентам или обучающих материалов.

Промпт: “Определи тональность отзыва как “позитивный”, “нейтральный”, “негативный”

Примеры:
Отзыв: Отличный фильм, мы в восторге!
Тональность: позитивный

Отзыв: Нормальный фильм, но на один просмотр.
Тональность: нейтральный

Отзыв: Фильм оказался скучным, а начос холодные.
Тональность: негативный

Чем больше подходящих примеров вы предоставляете, тем точнее модель “схватывает” логику и тон ответа.

Обратный диалог для создания промпта

Обратный диалог — это техника, при которой инициатива переходит к языковой модели. Она сама задает уточняющие вопросы, чтобы собрать недостающую информацию. Такой подход позволяет постепенно формировать задачу, вместо того чтобы пытаться описать ее полностью в одном промпте для чат-бота.

Например, если ИИ должен подготовить бизнес-план, можно написать: “Твоя задача — создать бизнес-план для заданного вида бизнеса. Задавай по одному вопросу, чтобы собрать необходимую информацию, и когда получишь необходимые вводные, подготовь бизнес-план.”

Важно указать, что вопросы должны поступать по одному. Без этого модель может задать сразу десяток уточнений, и диалог станет громоздким. При пошаговой схеме общение проходит плавно:

Модель спрашивает;
Вы отвечаете;
Контекст уточняется.

В любой момент можно остановить процесс и попросить выдать итоговый ответ на основе уже собранных данных. Обратный диалог особенно полезен, когда требуется структурировать идею, собрать вводные данные или выявить недостающие детали задачи.

Рефлексия при работе с ИИ

Рефлексия — прием, при котором модель оценивает и улучшает собственный ответ.

Например: “Оцени сильные и слабые стороны своего ответа по шкале от 1 до 10 и предложи улучшения для пунктов с оценкой ниже 7.”

Этот подход бывает полезно применить при общении с ИИ, но заранее заложить его в промпт не выйдет. Применить рефлексию получится на этапе общения с ассистентом. На этой стадии модель анализирует свой текст, указывает, что можно доработать, и предлагает обновленную версию. Это помогает быстро улучшать ответы без дополнительных запросов.

Самопроверка и применение на практике

Чтобы закрепить эти приемы, попробуйте сформулировать задачу для собственного чат-бота в ТГ и пройти ее с помощью описанных техник. Начните с простого запроса, затем добавьте:

Примеры, чтобы задать структуру;
Роль, чтобы уточнить контекст;
Обратный диалог, чтобы собрать недостающие данные;

И, конечно, если вы делаете ассистента для себя — как помощника для своих проектов — рефлексия поможет повысить качество ответов модели в дальнейшем.

Речь идет о настоящем проектировании мышления языковой модели. Шаг за шагом, как в живом диалоге.

В результате, на основе правильно написанного промпта для чат-бота, ассистент в Domino CRM будет давать более точные, логичные и полезные ответы.

А вы, в свою очередь, сможете использовать ИИ не просто как инструмент генерации текста, а как полноценного партнера в рабочих вопросах.