下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
在大语言模型领域，所谓的“提示”是指那些嵌入预训练语言模型中的线索，它们的功能是增强模型对人类提出问题的理解能力。因此，如何与AI对话并设计有效的提示词，成为解决问题的关键。
提示工程，也称作提示模板工程，涉及使用人工或算法手段为不同任务寻找最匹配的模板。
大语言模型的提示工程是增强用户体验和提高工作效率的关键，随着模型规模的不断扩大和参数数量的增加，利用大语言模型执行特定任务往往需要多次尝试与调整，这不仅消耗了大量时间和资源，还可能对用户的体验和效率造成不利影响。在这样的背景下，提示工程的精心设计与实施显得尤为关键。
提示工程的主要目标是解决在使用大语言模型时遭遇的种种难题与挑战，进而提升用户的使用效率和体验。具体来说，通过提示工程，用户能够迅速定位所需的模型、调节模型参数、选取恰当的数据集等，这大幅减少了用户尝试与调整所需的时间。此外，提示工程还能为用户提供即时的反馈与建议，如错误提示和词汇推荐，使得用户能够更加精确和流畅地操控大语言模型。
提示工程涵盖了一系列关键要素，包括模型选择、参数配置、数据集筛选、错误指示以及词汇建议等。在模型选择方面，不仅要考虑模型的规模、性能和适用范围，还需要提供一个用户友好的交互界面，以便用户能够轻松做出选择。参数配置应根据具体任务和数据集进行调优，同时提供一组标准参数设置及推荐值以供参考。数据集的挑选需要综合考虑数据的规模、质量及其对特定任务的适用性，旨在为用户匹配更准确、合适的数据集。错误指示和词汇建议是提示工程的重要功能，它们不仅能帮助用户迅速识别并纠正错误，还能提供与任务紧密相关的词汇和表达方式的推荐。
为了构建并实现一个高效的提示工程，必须从多个层面进行深入思考和精心实施。首先，需要打造一个简洁、易于操作且功能全面的用户交互界面，并紧密依据用户的使用习惯和具体需求进行设计。接下来，自动化的操作流程对模型选择、参数配置和数据集筛选至关重要，同时应提供一系列常用的配置和推荐值供参考。此外，利用机器学习和自然语言处理等前沿技术来实现实时错误检测和词汇建议功能，将极大地增强用户体验。不仅如此，为用户提供详尽的教程和文档也是必要的，这将帮助用户更深入地理解并有效地应用提示工程。
综上，一个成功的提示工程应当能够满足用户的各项需求和预期，从而提升用户在使用大语言模型时的效率和准确性。
提示工程是指通过对信息的加工和处理，将大量数据转换为有用的信息，以便人们更好地理解和应用。其构成要素包括以下几个方面。
第一，提示工程需要可靠的数据来源。这些数据来源可以是各种传感器、监测设备、网络平台等，也可以是人工采集的数据。数据来源的可靠性直接决定了提示工程输出的信息的准确性和可信度。
第二，提示工程需要清晰的数据处理流程。数据处理流程包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建等环节。这些环节需要按照一定的顺序进行，以保证数据处理的完整性和正确性。
第三，提示工程需要高效的算法和模型支持。算法和模型是提示工程输出有用信息的核心。目前，常用的算法和模型包括机器学习、深度学习、神经网络等。这些算法和模型能够从大量数据中提取有用信息，并将其转化为易于理解和应用的形式。
第四，提示工程还需要有可视化技术支持。可视化技术能够将抽象的数据转化为直观的图形或图表，使人们更容易理解和应用这些信息。常用的可视化技术包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。
第五，提示工程需要良好的应用场景。良好的应用场景能够使提示工程输出的信息得到更好的应用和推广。目前，提示工程已广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通、环保等。
在问答场景中，为了提升AI语言模型的回答精准度，提示工程可以基于以下实践原则进行优化：
（1）To do and Not to do（明确任务与禁忌）。OpenAI的最佳实践文档指出，比起告诉AI不要做什么，更建议明确指示AI应该做什么。然而，在具体应用时，如果已经给出了精确的指引，需要进一步细化回答范围，适当添加“不要做什么（Not To do）”的指示可以进一步提高回答的效率。例如，初始提问是“推荐一部流行电影”，后续提问则可以加入“不要推荐印度的电影”。
（2）Example（示例引导）。在某些情况下，用户可能无法复杂地描述需求，通过向AI提供实例可以更加直观地传达意图。比如在为宠物起中文名的场景中，与其使用模糊的“起一个帅气的名字”，不如提供具体例子，如“请起一个像超人般带有英雄风格的名字”，这样更能引导AI生成符合期望的结果。
（3）Select（指令性词汇引导）。在代码生成等技术环境中，可以通过特定的指令性词汇来告知AI接下来的输出类型，比如使用Select来提示生成SQL代码，使用import来提示生成Python代码。
（4）Role（角色设定）。这一策略建议在提示中加入角色相关的背景信息，使得AI产生的内容更加贴合特定人群的需求。例如，在进行文本改写时，可以先让AI假设自己是一位擅长将复杂内容简化成适合八九岁儿童理解的小学老师。
（5）Symbol（特殊符号分隔）。无论是信息总结还是提取，在处理大段甚至多段文字输入时，可以使用引号等特殊符号来区分指令和文本内容。开发人员的测试显示，当处理多段文本时，引号的使用可以提高AI回应的准确性。
在实际应用场景中，我们可以通过提示工程来构建有效的提示信息。提示工程针对特定情境下提示的格式，通常包含三个核心要素：任务、指令和角色。
●任务：明确且简洁地表述我们希望模型生成的内容。
●指令：指导模型在产生文本时需要遵循的具体指示。
●角色：定义模型在生成文本的过程中所扮演的角色。
提示工程作为一项人工智能技术，其强大之处在于帮助用户高效地生成高品质的自然语言文本。它的核心在于利用先进的预训练语言模型，用户只需提供一些简短的提示词或短语，系统便能据此生成相应的文本。
使用提示工程极为简便——用户只需在输入界面填入关键词或短语，系统便会基于这些线索生成文本。例如，若需撰写关于人工智能的文章却不知如何开头，只需输入“人工智能的定义”或“人工智能的发展历史”等提示，即可获得相应的开篇段落。
提示工程的优势不仅在于快速产生高品质的文本，还在于不要求用户具备专业的写作能力。它的应用范围广泛，覆盖新闻报道、科技文章、小说、诗歌等多种文本类型，并能协助完成翻译、摘要、问答等任务。
提示工程的工作原理基于预训练的语言模型。在模型训练阶段，通过吸收大量的语言规则与语义知识，使其能够理解并分析用户输入的提示。根据这些提示，模型将生成相应的文本，并结合上下文进行适当调整与修正，确保内容符合用户需求。
提示工程在众多领域得到了广泛应用。新闻界借助它加速报道产出，科技界用它助力论文与文章的发表，商界则依赖它制作营销与宣传材料。此外，它还在自然语言处理、机器翻译、智能客服等领域发挥了重要作用。
尽管提示工程有诸多优势，但也存在一定的局限。首先，生成的文本可能存在误差；其次，由于依赖大量的训练数据与计算资源，实际应用可能受到限制。