# Создание промпта
## Интерфейс редактора
Редактор промпта состоит из трёх панелей, расположенных горизонтально:
| Панель | Расположение | Описание |
| ------------------------------- | --------------------- | ------------------------------------------------------ |
| **AI Architect** | Левая (сворачиваемая) | Чат для автоматической генерации промпта |
| **Редактор кода** | Центральная | Три вкладки: системный промпт, JSON-схема, UI-конфиг |
| **Предпросмотр и тестирование** | Правая | Настройки, выбор разговора, запуск анализа, результаты |
Размеры панелей можно изменять перетаскиванием границ. Настройки размеров сохраняются между сессиями.
***
## Редактор кода
Центральная панель содержит три вкладки:
### Вкладка «Prompt»
Системный промпт — основная текстовая инструкция для LLM. Редактируется в формате Markdown. Опишите:
* Роль анализатора (например, «Ты — эксперт по контролю качества в колл-центре»)
* Критерии оценки
* Какие метрики извлекать
* На что обращать внимание в разговоре
### Вкладка «Schema»
JSON-схема ожидаемого ответа LLM. Определяет структуру результата: поля, типы данных, допустимые значения. Подробнее:
{% content-ref url="json-skhema-i-sdui" %}
[json-skhema-i-sdui](https://docs.lia.chat/docs/speech-analytics/prompty/json-skhema-i-sdui)
{% endcontent-ref %}
### Вкладка «UI Config»
JSON-конфигурация виджетов SDUI для визуализации результатов анализа. Связывает поля из схемы с виджетами отображения. Может быть пустой — в этом случае результаты отображаются как сырой JSON.
{% hint style="info" %}
При изменении схемы или UI-конфига после тестового запуска на вкладке появляется индикатор **«modified»**, сигнализируя, что результаты тестирования устарели.
{% endhint %}
***
## Настройки промпта
Настройки расположены в правой панели:
### Название промпта
Название версии промпта отображается в заголовке правой панели. Для редактирования кликните на текст названия.
### Конфигурация провайдера
Нажмите иконку ⚙️ в правой панели, чтобы открыть всплывающее окно настроек:
| Поле | Описание |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Провайдер** | LLM-провайдер: OpenAI, Anthropic, Yandex GPT, GigaChat, Gemma, DeepSeek |
| **Модель** | Конкретная модель провайдера. Рядом с каждой моделью отображается множитель стоимости (×N) |
| **Тип разговора** | `voice` (голосовые звонки) или `text` (текстовые диалоги) |
Текущие настройки провайдера, модели и типа разговора отображаются тегами в заголовке правой панели.
### Доступные модели
OpenAI
GPT-4o Mini, GPT-4o, GPT-4.1 Nano, GPT-4.1 Mini, GPT-4.1, GPT-5 Nano, GPT-5 Mini, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.2
Anthropic
Claude 3 Haiku, Claude 3.5 Haiku, Claude Haiku 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6
Yandex GPT
YandexGPT Pro 5, YandexGPT Pro 5.1, YandexGPT Lite, Alice AI LLM
GigaChat
Список моделей обновляется автоматически при выборе провайдера.
Gemma
Список моделей обновляется автоматически при выборе провайдера.
DeepSeek
Список моделей обновляется автоматически при выборе провайдера.
{% hint style="info" %}
Выбор модели влияет на стоимость анализа. Множитель стоимости (×N) рядом с названием модели показывает относительную стоимость по сравнению с базовой моделью. Для массовой обработки рекомендуются более лёгкие модели (GPT-4o Mini, GPT-4.1 Nano, GPT-5 Nano, YandexGPT Lite).
{% endhint %}
***
## Стратегия выбора модели
Рекомендуемый подход — **двухуровневый анализ:**
1. **Массовый анализ дешёвой моделью.** Настройте пайплайн с лёгкой моделью для автоматической обработки всех входящих разговоров. На этом этапе извлекайте общие метрики: тему, настроение, базовую оценку качества, теги, резюме. Это позволяет покрыть 100% трафика при минимальных затратах.
2. **Точечный анализ дорогой моделью.** Используйте фильтры и результаты первого этапа, чтобы выделить интересующий сегмент (например, звонки с низким качеством или негативным настроением клиента). Запустите переанализ этого сегмента с более мощной моделью и детальным промптом — для глубокого разбора, развёрнутых рекомендаций и точных оценок.
Такой подход позволяет получить обзор по всем разговорам и при этом инвестировать в качество анализа только там, где это действительно нужно.
***
## AI Architect
Левая панель редактора — чат-интерфейс **AI Architect** для автоматической генерации промпта из текстового описания.
### Как использовать
1. Выберите модель для генерации в выпадающем списке в верхней части чата
2. Опишите на естественном языке, что должен анализировать промпт
3. AI Architect сгенерирует:
* Системный промпт
* JSON-схему ожидаемого результата
* UI-конфиг для виджетов
Сгенерированный результат автоматически загружается во вкладки редактора.
### Итеративная доработка
Вы можете продолжить диалог с AI Architect для доработки: описать, что изменить, добавить или убрать. Каждое новое сообщение учитывает текущее состояние промпта, схемы и UI-конфига.
{% hint style="info" %}
Автогенерация — хорошая отправная точка. Рекомендуется просмотреть и доработать результат вручную.
{% endhint %}
***
## Предпросмотр и тестирование
Правая панель позволяет проверить промпт на реальных данных перед сохранением.
### Выбор разговора
В выпадающем списке отображаются недавние разговоры проекта, сгруппированные по типу:
* **Звонки** — с указанием даты и длительности
* **Диалоги** — с указанием источника, даты и количества сообщений
Также можно ввести ID разговора вручную, выбрав тип (звонок или диалог) в нижней части выпадающего списка.
{% hint style="info" %}
При выборе разговора тип (voice/text) автоматически переключается в соответствии с типом выбранного разговора.
{% endhint %}
### Оценка стоимости
После выбора разговора автоматически отображается:
* **Количество токенов** — оценка входных и выходных токенов (input → output)
* **Стоимость** — примерная стоимость запроса в рублях
### Просмотр полного запроса
Кнопка **⟨⟩** открывает модальное окно с полным содержимым запроса к LLM:
* **Payload** — JSON с системным промптом, транскриптом и JSON-схемой
* **Transcript** — текст разговора, который получит LLM
### Тестовый анализ
Кнопка **«Анализировать»** запускает реальный LLM-запрос на выбранном разговоре с текущими настройками (без сохранения). Результат отображается в трёх режимах:
| Режим | Описание |
| ------------ | ------------------------------------------ |
| **Widgets** | Визуализация результата через SDUI-виджеты |
| **Raw JSON** | Сырой JSON-ответ LLM |
| **Metadata** | Метаданные разговора |
Дополнительно отображаются: время обработки (в секундах) и количество использованных токенов (input/output).
### История запусков
Последние 5 тестовых запусков сохраняются в истории в верхней части панели результатов. Можно переключаться между запусками для сравнения результатов.
{% hint style="warning" %}
Тестовый анализ расходует токены LLM. Рекомендуется проверить на 3–5 разговорах разного качества перед активацией.
{% endhint %}
***
## Сохранение и черновики
### Автосохранение черновика
Состояние редактора автоматически сохраняется в черновик.
При повторном открытии страницы черновик восстанавливается автоматически. После успешного сохранения черновик очищается.
### Сохранение
Кнопка **«Сохранить»** в нижней панели создаёт новую версию промпта или обновляет существующую.
### Клонирование
Существующий промпт можно клонировать — откроется редактор с копией всех настроек и суффиксом «(copy)» в названии.
***
## Активация промпта
Для каждого типа разговоров (voice / text) в проекте может быть **один активный промпт**. Активация новой версии автоматически деактивирует предыдущую.
Активный промпт используется при:
* Загрузке новых аудиофайлов
* Импорте диалогов (с опцией автоанализа)
* Массовом переанализе (если не указана конкретная версия)