跳转至

AI Prompt工程

概念 Static Badge

AI Prompt工程（AI Prompt Engineering）是指设计和优化输入提示（prompts）以使人工智能模型（如ChatGPT、DALL-E等）能够生成特定、高质量的输出的过程。它是与生成式人工智能系统交互的核心技能之一。

核心概念

  1. Prompt：是用户提供给AI模型的输入，包含指令或问题，用于引导AI生成相关的输出。
  2. 对于文本模型（如ChatGPT），prompt可能是一段问题描述或任务说明。

  3. 对于生成图像的模型（如DALL-E），prompt可能是一段描述性文字。

  4. 工程：表示通过实验、调整和优化提示，改进AI模型的表现以满足特定需求。

目标

AI Prompt工程的目的是： - 提高模型输出的质量：让模型生成更符合需求的结果。 - 减少无关或不相关的生成：通过清晰的指令减少模型生成偏差或错误。 - 优化效率：通过最少的调整获取最佳结果。

常见策略

  1. 明确目标

  2. 描述清楚任务和预期输出。例如，避免简单问：“今天的天气怎么样？” 而是说：“用简洁的方式告诉我今天纽约的天气，包括温度和降雨概率。”

  3. 提供上下文

  4. 给出足够的信息，让模型理解背景。例如：

    • 差的Prompt：解释量子力学。
    • 优化Prompt：用简单易懂的语言解释量子力学的核心概念，目标是让初中生能理解。

  5. 限制输出格式

  6. 指定输出格式以减少歧义。例如：

    • 差的Prompt：生成一份数据分析报告。
    • 优化Prompt：用Markdown格式生成一份包含标题、数据总结和结论的分析报告。

  7. 分步骤引导

  8. 将复杂任务分解为多个子任务。例如：

    • 差的Prompt：帮我写一篇2000字的文章。
    • 优化Prompt：分3段描述背景、问题、解决方案，并列出每段的要点。

  9. 实验与迭代

  10. 反复尝试和改进prompt，观察模型的反应，并调整描述。

应用领域

  • 内容创作：撰写文章、生成故事情节、起草电子邮件。
  • 数据分析：提取信息、生成代码或公式。
  • 教育与学习：解答问题、总结知识。
  • 设计：生成图像、创意设计的描述。

工具和技术

  • Few-shot Prompting：提供少量示例，帮助模型理解任务。
  • Chain-of-Thought Prompting：鼓励模型详细思考和逐步推理。
  • Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)：通过人类反馈优化模型响应。

未来发展

随着生成式AI技术的不断进步，Prompt工程的价值将更加突出。未来可能会发展出更高级的工具或平台，使非技术用户也能轻松构造高效Prompt，与AI模型协作。

应用示例

可以在GitHub网站查看我写的ai prompt。