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在快速发展的技术领域，人工智能 (AI) 处于前沿，不断重塑我们与数字系统的交互。这一演变的一个关键方面是大型语言模型 (LLM) 的开发和完善，它在从客户服务机器人到高级数据分析的各种应用中已变得不可或缺。利用这些法学硕士的潜力的核心是提示工程的艺术和科学——这个领域融合了语言学、心理学和计算机科学，以便与人工智能进行有效的沟通。
介绍
提示工程是一种制作简洁、上下文丰富的查询的技能，指导人工智能产生最相关和最准确的响应。这种实践的核心涉及理解自然语言处理的细微差别和法学硕士的能力。这个复杂的过程取决于两个基本支柱：背景设置和清晰的指令，两者在塑造人工智能输出方面都发挥着关键作用。
清晰的指示
清晰的指令是提示中的指令，准确指定人工智能预期执行的操作。这些指令有助于塑造人工智能在内容、结构和细节方面的响应。通过明确表达你的需求，人工智能可以生成更有针对性和相关性的响应。
上下文设置
提示工程中的上下文设置涉及为人工智能模型提供背景信息或指导其响应的特定场景。这就像为对话奠定基础，为人工智能提供必要的信息来理解查询的意图和范围。
以下是丰富提示上下文的几种方法：
历史或时间背景
用途：用于分析、研究或新闻聚合等领域。
示例：不要询问“分析股市趋势”，而是具体说明“分析 2020 年疫情爆发后的股市趋势，重点关注科技板块”。这种时间背景有助于人工智能专注于特定时期，提供更相关的见解。
地理环境
用途：在市场分析、旅行推荐或地区新闻等应用中必不可少。
示例：对于“评估可再生能源采用情况”之类的提示，添加“在东南亚”可以提供地理特异性，从而获得以地区为中心的见解。
人口背景
用途：在营销、医疗保健或教育应用中很重要。
示例：将“建议营销策略”更改为“为城市地区 Z 世代消费者建议营销策略”可缩小目标人群范围，以制定更具针对性的策略。
技术或特定领域的背景
用途：用于医学、法律或工程等专业领域。
示例：与“解释机器学习算法”这样的宽泛提示不同，更具体的提示可以是“解释自动车辆导航中使用的机器学习算法”。
情感或文化背景
用途：用于内容创建、社交媒体分析或客户服务。
示例：将“撰写产品广告”转变为“撰写吸引具有生态意识的消费者的产品广告”，纳入了情感/文化角度。
数据驱动或研究导向的背景
用途：用于数据分析、科学研究或学术研究。
示例：将“分析客户反馈”更改为“分析从 2023 年第一季度进行的在线调查收集的客户反馈数据”。
目标受众或用户背景
用途：用于内容生成、UX/UI 设计或教育材料。
示例：将“创建有关使用社交媒体的教程”修改为“为小企业主创建有关使用社交媒体的教程”。
上下文设置和清晰的指示共同构成了提示工程的支柱。它们协同工作来指导人工智能，确保每个查询不仅能从字面意义上理解，而且能在正确的参考框架和意图下得到解释，从而产生更符合用户期望和需求的输出。
提示技巧和最佳实践
提示工程利用各种技术来优化与人工智能模型的交互。每种技术都有其特定用途，可以通过实际示例进行说明：
零样本提示
该技术不需要预先的示例或训练来让人工智能响应查询。人工智能仅依赖于其预先存在的知识和训练。
用途：最适合一般查询或需要快速响应而无需特定上下文培训的情况。
示例：询问人工智能“法国的首都是哪里？” 人工智能利用其现有的知识库来提供答案。
一键提示
涉及为人工智能提供一个示例来指导其响应。这有助于人工智能理解预期的答案或内容的类型。
用途：当单个示例可以显着提高人工智能响应的相关性或准确性时非常有用。
示例：向 AI 提供一个电子邮件回复示例，然后要求其针对另一封电子邮件起草类似的回复。
少发提示
这种方法为人工智能提供了一些示例来建立模式或上下文，帮助其理解所需的响应类型。
用途：当人工智能需要多个示例来掌握任务时有效，特别是对于更复杂的查询。
示例：向人工智能展示多个客户评论示例及其情绪标签，然后要求其标记新评论。
思维链提示
涉及引导人工智能通过一系列逻辑步骤或思维来解决问题或回答问题。
用途：非常适合需要分解为更简单组件的复杂、多步骤问题。
示例：要求人工智能通过概述求解过程中的每个步骤来求解复杂的代数方程。
迭代提示
包括根据人工智能之前的回答提出后续问题、完善查询或深入研究该主题。
用途：对于深入探索主题或澄清特定要点很有用。
示例：在了解气候变化的总体概况后，有针对性地提出有关其对海平面影响的后续问题。
情境提示
包括在提示中添加特定的背景信息或设置，引导AI朝某个方向做出反应。
用途：对于提供细致入微且相关的响应至关重要，尤其是在复杂的主题领域。
示例：询问“解释高海拔植物的光合作用过程”以获得针对特定环境条件的响应。
负面提示
指示人工智能不应在其响应中包含哪些内容，设置边界或限制。
用途：有助于集中人工智能的响应并避免不相关或不需要的信息。
示例：“写出第二次世界大战的摘要，但不包括军事战略。”
条件提示
在提示中设置条件或假设情况，要求 AI 根据该情况做出响应。
用途：可用于根据假设情况进行规划、预测或创建响应。
示例：“如果全球气温上升 2 度，潜在的环境影响是什么？”
创意提示
鼓励人工智能生成原创的、富有想象力的内容或想法。
用途：非常适合创意写作、头脑风暴会议或生成创新解决方案。
示例：“发明一种可以帮助减少家庭能源消耗的新小工具。”
基于角色的提示
为人工智能分配特定的角色或角色，指导其响应以适应该角色或专业知识。
用途：在模拟、培训场景或需要专业知识时有效。
示例：“作为一名营养师，为病患者建议健康的膳食计划。”
多模式提示
将文本提示与其他数据类型（例如图像或音频）相结合，以提供更丰富的上下文。
用途：适用于多种数据类型可以导致更全面的理解或响应的场景。
示例：“根据一段城市街道的声音片段，描述可能发生的城市环境和活动。”
这些技术中的每一项都增强了人工智能产生更准确、相关和复杂响应的能力，展示了提示工程的灵活性和深度。
结论
本文深入探讨了提示工程的基本原理、策略、实际用途和新兴趋势。提示工程超越了单纯的技术能力，成为语言、技术和认知理解融合的一个充满活力的领域。它需要掌握人工智能的优点和缺点，需要在沟通中融合创造力和分析能力。随着人工智能的不断进步，提示工程的方法和用途也将不断进步，使其成为那些旨在有效利用人工智能技术的人的关键能力。