[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-rephrase-and-respond::ru":3,"gloss-cluster-rephrase-and-respond::ru":23,"gloss-next-rephrase-and-respond::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"rephrase-and-respond","prompt-eng","Переформулируй и ответь (RaR)","Rephrase and Respond (RaR, «переформулируй и ответь») — простая техника промптинга, где вы просите модель переформулировать и расширить вопрос своими словами, прежде чем на него отвечать. Идея (Deng et al., 2023) в том, что человеческие формулировки часто расплывчаты, недоопределены или полны допущений, которые модель прочтёт неверно, — поэтому если сначала дать ей переписать вопрос в более ясную, явную форму, снижаются молчаливые недопонимания и улучшается ответ. Это может быть один шаг («Переформулируй вопрос, добавь нужные детали, затем ответь») или два промпта, где более сильная модель переписывает, а другая отвечает. Приём дёшев, не зависит от модели и стыкуется с Chain-of-Thought. Для разработчиков он полезнее всего на коротких пользовательских вводах — строках поиска, тикетах поддержки, однострочных командах, — где намерение легко истолковать неверно. Бонус: переформулированный вопрос — полезный отладочный сигнал, показывающий, как именно модель поняла запрос. Оговорка: на и без того ясных, хорошо очерченных промптах он в основном добавляет токены и задержку ради малой выгоды, поэтому берегите его для действительно «грязного» ввода.","Rephrase and Respond просит модель переформулировать и расширить вопрос своими словами перед ответом — дешёвая страховка от расплывчатых формулировок.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)",{"slug":15,"name":16},"self-ask-prompting","Self-Ask Prompting",{"slug":18,"name":19},"step-back-prompting","Step-Back Prompting",{"slug":21,"name":22},"zero-shot-prompting","Zero-shot-промптинг (промптинг без примеров)",[24,28,31,34,36,39,42,45,48,51,54,57],{"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":12,"category":5,"name":13,"updated_at":35},"2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"chain-of-verification","Chain-of-Verification",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"chunking","Чанкинг (Chunking)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":35},"constrained-decoding","Ограниченное декодирование (Constrained Decoding)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":35},"context-stuffing","Переполнение контекста (Context Stuffing)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"delimiter","Разделитель (Delimiter)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":27},"directional-stimulus-prompting","Directional Stimulus Prompting",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"emotion-prompting","Emotion Prompting",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"few-shot-prompting","Few-shot-промптинг (промптинг с примерами)"]