Как избежать галлюцинаций LLM и получать крутые результаты генераций?

Уверены, что вы знаете, как могут галлюцинировать ChatGPT и все остальные LLM ( Cursor, Grok, Manus). У этого две причины:
1) У ИИ недостаточно инфы о вашей компании и он начинает ее додумывать
2) У всех LLM есть ограничение контекстного окна и через какое-то время диалога он начинает забывать важные детали.

Что решает эти проблемы:

I. Мета промпт
Это как бриф для дизайнера или ТЗ для программиста, только для ChatGPT. Чем качественнее вы его составите, тем лучше результат получите.

В нем прописываются все ключевые данные о вашей компании, продукте и задачах. Он нужен для того, чтобы ИИ понимал контекст бизнеса и давал максимально точные ответы.

Вместо того, чтобы каждый раз объяснять ИИ, чем занимается ваша компания, кто ваши клиенты и как вы работаете, вы один раз описываете это в метапромпте под каждый проект и юзаете его как основу для любых запросов, от написания маркетинговых текстов до генерации стратегий.

Бонусом мета-промпт стандартизирует работу команды, потому что каждый сотрудник работает по одному и тому же шаблону.

Получить шаблончик можно тут

II. Кастомный агент на Cursor
Полностью решает проблему ограниченного контекстного окна LLM. Когда вы задаете вопрос или даете команду, Cursor не просто отправляет ваш текст в LLM. Он анализирует ваш запрос и автоматически подтягивает наиболее релевантные части вашего проекта.

Вот пошаговый план для сборки агента:
1. Скачайте Cursor
2. Создайте обычную папку на компе и откройте ее через Cursor. Это будет ваша рабочая директория, к которой AI будет иметь полный доступ.
3. Подготовьте базу знаний. Всю инфу про вашу компанию разбейте на подразделы (Маркетинг: аналитика ФБ, анализ креативов, вебинары и тд; Фин.модель: юнит экономика, бюджеты и тд). Важно, чтобы файлы были в удобном формате, чтобы их считывать
4. Самый важный шаг: правила для агента. Создаете отдельно в курсоре раздел rules и загружаете туда главный мета промпт (шаблон был выше) + можно добавить правила и фреймворки решения конкретных задач. Например: как конкретно он должен работать с Лендингами, теорию JTBD, книгу Хормози и тд
5. Начинайте тестить, вводите больше правил и методологий и пополняйте базу знаний

III. Для сборки негаллюцинирующего агента на n8n (попроще чем Cursor, но менее гибкая история) подрубается векторная память (Supabase или Langchain), она позволяет запоминать весь контекст и давать ответы только на его основании.

Такой агент например может за вас:
- Общаться с клиентами, самостоятельно выбирая скрипт для разговора
- Анализировать звонки сейлзов и давать рекомендации по вашим параметрам
- Составлять и отправлять персонализированные письма

Когда мы ищем себе новые сценарии для внедрения, мы пылесосим американский рынок, на котором, как правило, все самые топовые практики. И потом приносим вам самый сок, который мы нашли и протестили.

В эту среду 1октября мы позвали выступить для вас ребят из Albato, которые построили офигенный процесс по продажам на рынке США, который приводит им сотни платящих клиентов. Это реально уникальный контент, который нельзя пропускать

Покажем в лайве последние сценарии и хаки автоматизации цикла продаж и холодного аутрича с ИИ. Регайтесь по ссылке, записи не будет

🎁 Все участники получат крутые подробные фреймворки настройки AI-агентов, которые сможете внедрить у себя