Термины ИИ и работы с контентом: промпты, парсинг, рерайт и токены
Понятные объяснения терминов на примерах Kotia. Чем отличаются рерайт и парсинг, контекст и память, токены модели и баланс сервиса.
На этой странице5
Этот раздел поможет понять, какой инструмент нужен для вашей задачи и что означают его настройки. Например, парсинг получает текст по ссылке, рерайт перерабатывает изложение, а фактчекинг проверяет утверждения. Эти действия могут работать вместе, но дают разные результаты.
В каждой статье раздела есть короткое объяснение, пример и порядок работы в Kotia. Выберите вопрос, который возник сейчас.
Как поставить задачу ИИ и работать с большими материалами
| Вопрос | Что почитать |
|---|---|
| Как объяснить нейросети, какой результат вам нужен? | Промпт — задание с исходными данными и требованиями |
| Как помощник выполняет поиск и другие действия? | ИИ-агент — модель, которая использует доступные ей инструменты |
| Почему нельзя добавить в одну беседу сколько угодно текста? | Контекстное окно — объём данных, доступный модели при ответе |
| Как длина текста связана с расходом? | Токены — единицы обработки текста и их отличие от баланса Kotia |
| Как повторять несколько шагов без программирования? | No-code автоматизация — сборка цепочки из карточек |
Где брать темы и фактуру
- Ключевые слова помогают выбирать темы с учётом поисковых запросов.
- Контент-план связывает темы, форматы и порядок публикаций. Это план нескольких материалов, а не структура одной статьи.
- Парсинг страниц получает доступный текст веб-страниц для дальнейшей обработки.
- Deep Research изучает тему по источникам и готовит отчёт с выводами и ссылками.
- Фактчекинг помогает проверить утверждения в готовом материале.
Как подготовить текст под свою задачу
| Действие | Что оно даёт |
|---|---|
| Копирайтинг | Текст для конкретной аудитории и задачи бизнеса |
| Рерайт | Новое изложение существующего материала с сохранением смысла |
| Tone of voice | Манеру общения, которая делает публикации узнаваемыми |
| Дайджест | Сводку нескольких материалов с выделением главного |
Пример: подготовить пост на основе статьи из блога
Вы нашли в любимом отраслевом блоге тему, которую хотите разобрать для своей аудитории. В Kotia этот процесс можно разбить на несколько понятных шагов:
- Передайте ссылку и получите текст через парсинг. На этом этапе вы получаете исходный материал, а не новую публикацию.
- Напишите промпт: кому адресован пост, какую мысль раскрыть, какие факты сохранить и как сослаться на источник.
- Попросите ИИ подготовить текст. Если нужно переработать исходное изложение, это рерайт. Если нужен самостоятельный разбор, добавьте собственное мнение и требования к новому материалу.
- Примените нужную подачу — tone of voice — и прочитайте результат. Проверьте важные утверждения и ссылки.
- Если вы регулярно работаете по такой схеме, соберите автоматизацию, чтобы передавать результат между шагами без ручного копирования.
Пошагово настроить этот сценарий можно в статье о постах для Telegram по ссылке. Чтобы выбрать другую задачу, откройте каталог готовых автоматизаций.
Не путать похожие понятия
Контекст и память. Контекст — данные, доступные модели при конкретном ответе. Память сохраняет отдельные сведения для дальнейшей работы. Она не означает, что любой текст из старой беседы всегда находится перед моделью. Подробнее — как работает память.
ИИ-детектор и фактчекинг. Детектор оценивает признаки происхождения текста. Фактчекинг проверяет утверждения по источникам. Уверенная оценка детектора ничего не говорит о достоверности цифр в статье.
Автоматизация и публикация. Цепочка может только подготовить и сохранить материал. Для отправки на сайт или в канал нужно отдельное предусмотренное действие и его настройка.