Промт-инженер для оптимизации LLM в Telegram-боте

О проекте:
Мы разрабатываем WhisperBot – Telegram-бота, который помогает пользователям работать с аудиофайлами. Бот использует STT для обработки речи: сначала он транскрибирует аудио, с помощью STT а потом помощью LLM генерирует summary и отвечает на вопросы по тексту расшифровки – Q&A. У нас есть промпты для генерации summary и ответов на Q&A, но они не оптимальны. 

Задача:
Основная задача – переписать с нуля существующие наборы промптов для генерации summary и Q&A на русском и английском языках. Мы внедряем новую, более быструю модель Groq Cloud OSS 120B и хотим обеспечить её корректную работу наравне с GPT-5 и Claude 4 Sonnet (OSS 120B Имеет больше hallucinations)

Что нужно будет сделать:
Проанализировать текущие промпты и ошибки: Мы предоставим вам наши 4 промпта (RU/EN для summary и Q&A) и документацию от тестировщиков с детальным описанием ошибок, примерами некорректной работы и ожидаемым результатом.

Переписать все 4 промпта: Разработать новые версии промптов для повышения стабильности, точности и качества генерации.

Провести тестирование и проверить эффективность новых промптов на моделях:
• GPT-4o mini
• Claude 4 Sonnet
• GroqCloud OSS-120B

Обеспечить кросс-языковую консистентность: Гарантировать, что модель строго придерживается языка оригинала.

Ключевые требования к результату:
Главный принцип – точность и верность оригиналу. Модель не должна быть «креативной» или додумывать информацию. Её задача – точно и структурированно извлекать и обобщать смысл из предоставленного текста.

Что должна делать модель:
• Точно обобщать: Создавать краткое содержание, отражающее ключевые моменты текста без искажения смысла.
• Корректно отвечать на вопросы: Давать точные ответы, основанные исключительно на информации из транскрипта.
• Следовать языку оригинала: Генерировать вывод только на том языке, на котором был предоставлен исходный текст.
• Структурировать вывод: Форматировать текст для лучшей читаемости (например, использовать списки, выделять ключевые тезисы).

Чего модель НЕ должна делать (критически важно):
• Не изменять факты: Не заменять, не добавлять и не удалять информацию, которая меняет смысл сказанного.
• Не перефразировать до неузнаваемости: Сохранять основной стиль и терминологию оригинала.

Не добавлять ничего от себя: В итоговом тексте должен быть только контент, основанный на транскрипте (В кратких содержаниях ничего нельзя добавлять. В Q&A модели может добавлять какие-то пункты от себя, но надо давать пользователю понять, что это external knowledge)..