[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-prompt-ensembling::ru":3,"gloss-cluster-prompt-ensembling::ru":23,"gloss-next-prompt-ensembling::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"prompt-ensembling","prompt-eng","Prompt Ensembling","Prompt ensembling («ансамбль промптов») прогоняет одну задачу через несколько разных промптов — с разной формулировкой, форматом, персоной или набором примеров — и затем агрегирует выводы: обычно голосованием большинства для классификации или слиянием для генерации. Идея заимствована из классического ансамблирования моделей: независимые и разнообразные «голосующие» гасят индивидуальные ошибки друг друга, поэтому итоговый ответ надёжнее и меньше зависит от причуд одного промпта. От self-consistency, где из одного промпта сэмплируют несколько путей рассуждения, приём отличается тем, что разнообразие исходит из самих промптов. Для SaaS-разработчиков это способ купить надёжность на дорогих решениях — модерация контента, скоринг лидов, извлечение данных, — где слепые зоны одного промпта обходятся дорого. Очевидная плата: N промптов означают N-кратные вызовы, токены и задержку, поэтому приём обычно держат для офлайн- или пакетных конвейеров, а не для реального времени, либо используют для сборки доверенного «серебряного» набора под будущую оценку. Он также усложняет управление промптами: теперь вы поддерживаете и версионируете несколько вариантов вместо одного.","Prompt ensembling прогоняет одну задачу через несколько разных промптов и агрегирует результаты: голосование для классификации, слияние для генерации.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"llm-as-judge","LLM в роли судьи (LLM-as-Judge)",{"slug":15,"name":16},"prompt-testing","Тестирование промптов (Prompt Testing)",{"slug":18,"name":19},"self-consistency","Self-consistency (самосогласованность)",{"slug":21,"name":22},"temperature","Температура (Temperature)",[24,28,31,34,38,41,44,47,50,53,56,59],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"analogical-prompting","Analogical Prompting","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"automatic-prompt-optimization","Автоматическая оптимизация промптов",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"chain-of-density","Цепочка плотности (CoD)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":37},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":39,"category":5,"name":40,"updated_at":27},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":37},"chunking","Чанкинг (Chunking)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":37},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":37},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":37},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":27},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":60,"category":5,"name":61,"updated_at":37},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)"]