# Промпты

**Промпт** — это версионируемая инструкция для LLM, определяющая логику анализа разговоров. Каждый промпт содержит:

* **Системный промпт** — текстовая инструкция для LLM (что анализировать, на что обращать внимание, как оценивать)
* **JSON-схема** — структура ожидаемого ответа LLM (какие поля, типы данных, допустимые значения)
* **UI-конфиг** — настройка виджетов для визуализации результатов (какие виджеты отображать, из каких полей брать данные)
* **Провайдер и модель LLM** — какую модель использовать для анализа

## Версионирование

Промпты поддерживают версионирование:

* Создавайте новые версии, не теряя предыдущие
* Каждая версия имеет описание для удобной навигации
* Для каждого типа разговоров (голосовой / текстовый) может быть **один активный промпт**

{% hint style="info" %}
Активный промпт используется автоматически при загрузке новых разговоров и при массовом переанализе.
{% endhint %}

## Типы разговоров

Промпты привязаны к типу разговора:

| Тип       | Описание                                   |
| --------- | ------------------------------------------ |
| **voice** | Голосовые звонки (LLM получает транскрипт) |
| **text**  | Текстовые диалоги (LLM получает сообщения) |

Для каждого типа активируется свой промпт. Вы можете иметь несколько версий промптов для одного типа, но активной будет только одна.

{% content-ref url="prompty/sozdanie-prompta" %}
[sozdanie-prompta](https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/prompty/sozdanie-prompta)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="prompty/json-skhema-i-sdui" %}
[json-skhema-i-sdui](https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/prompty/json-skhema-i-sdui)
{% endcontent-ref %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/prompty.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.