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在如今的人工通用智能(AGI)时代,提示工程(Prompt Engineering)成了一项非常重要的技能。虽然看起来简单,但它的影响非常深远。本文将帮助大家了解什么是提示工程、如何释放其能力、使用Prompt的两种主要目的,以及如何优化和构建一个好的Prompt。
提示工程,也叫“指令工程”,就是给像ChatGPT这样的大型语言模型发指令。例如,你可以让它“讲个笑话”、“用Python编个贪吃蛇游戏”或者“给男/女朋友写封情书”。虽然这些指令看起来很简单,但在AGI时代,提示相当于一种“编程语言”,提示工程就是“软件工程”,提示工程师就是“程序员”。
学会提示工程,就像学会使用鼠标和键盘一样,是AGI时代的基本技能。虽然现在提示工程的门槛不高,但实际操作起来并不容易,所以有人戏称它为“咒语”。但随着AI技术的发展,这种技能会变得越来越简单,最终每个人都需要掌握。
提示就是你发给大模型的指令。尽管看似简单,但意义重大。掌握提示工程,如同掌握AGI时代的“编程语言”,是一项基本技能。目前,提示工程门槛低但落地难,因此被戏称为“咒语”。但随着AI进化,这项技能会变得越来越简单,每个人都需要掌握。
使用Prompt主要有两种目的:
获得具体问题的具体答案:比如“我该学java还是#?”、“python为什么是最好的语言?”等。这类问题一般通过像ChatGPT、ChatALL这样的界面来解决。
把一套Prompt固化到程序中,成为系统功能的一部分:比如“每天生成公司的简报”、“AI客服系统”或“基于公司知识库的问答”。这类应用需要一些编码工作,我们将重点关注这一部分,因为它不仅更有挑战性,而且掌握后能轻松应对前一种目的。
找到一个好的Prompt是一个持续优化的过程,需要不断调整。如果知道模型的训练数据是什么样的,可以参考这些数据来构造Prompt。例如:
你知道对方爱读《红楼梦》,就和他聊《红楼梦》;
你知道对方在阿里巴巴工作了十年,就多用阿里的行话;
你知道对方是日漫迷,就夸他“卡哇伊”。
如果不知道训练数据,可以通过以下方法:
看模型是否主动提供提示信息。例如,已知OpenAI GPT对Markdown格式友好,Claude对XML格式友好。
不断尝试。虽然这种方法有运气成分,但却是常用的方法,因此提示工程被认为“门槛低,落地难”。
高质量Prompt的核心要点是具体、丰富、少歧义。我们的“群聊”习惯与高质量Prompt背道而驰,而欧美的“群发邮件”习惯更有优势。需要思考的是,如果底层大模型换了,Prompt是否需要重新调优。
一个典型的Prompt通常包括以下几部分:
角色:定义AI的角色,比如“你是一位软件工程师”或“你是一位小学老师”。
指示:描述任务。
上下文:提供与任务相关的背景信息,尤其在多轮对话中。
例子:必要时提供示例,这对输出正确性有帮助。
输入:明确任务的输入信息。
输出:描述输出的格式,以便后续模块自动解析结果,比如JSON、XML等。
提示工程在AGI时代非常重要,是每个人都需要掌握的基本技能。通过不断优化和调整Prompt,我们可以充分利用大模型的能力,提高工作效率和生活质量。随着AI技术的发展,提示工程将变得更加简单和普及。掌握这项技能,不仅能帮助我们更好地与AI互动,还能为我们的生活和工作带来更多便利和机遇。
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