提示工程
一、提示工程的本質(zhì)
Prompt（提示）：Prompt（提示）在人工智能，特別是AGI（通用人工智能）時代，扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅是用戶與AI模型如ChatGPT交互的橋梁，更是一種全新的“編程語言”，用于指導(dǎo)AI模型產(chǎn)生特定的輸出。
Prompt（提示）
- Prompt作為AGI時代的“編程語言”
- 角色轉(zhuǎn)變：Prompt不再僅僅是簡單的輸入或查詢，它成為了一種與AI模型交互的“編程語言”。用戶通過精心設(shè)計的Prompt來“編程”AI模型，指導(dǎo)其執(zhí)行各種任務(wù)。
- 任務(wù)多樣性：這些任務(wù)的范圍非常廣泛，從簡單的問答、文本生成到復(fù)雜的邏輯推理、數(shù)學(xué)計算和創(chuàng)意寫作等。
- 即時性與互動性：與傳統(tǒng)的編程語言相比，Prompt通常更加即時和互動。用戶可以直接在AI模型的接口中輸入Prompt，并立即看到結(jié)果，而無需經(jīng)過編譯或長時間的運行過程。
提示工程（Prompt Engineering）：提示工程（Prompt Engineering）涉及到如何設(shè)計、優(yōu)化和管理這些Prompt，以確保AI模型能夠準(zhǔn)確、高效地執(zhí)行用戶的指令。
提示工程（Prompt Engineering）
- Prompt工程作為AGI時代的“軟件工程”
- 設(shè)計：Prompt設(shè)計需要仔細(xì)選擇詞匯、構(gòu)造清晰的句子結(jié)構(gòu)，并考慮上下文信息。這確保AI模型能夠準(zhǔn)確理解用戶的意圖并產(chǎn)生符合預(yù)期的輸出。
- 優(yōu)化：優(yōu)化Prompt可能涉及調(diào)整詞匯選擇、改變句子結(jié)構(gòu)或添加額外的上下文信息，以提高AI模型的性能和準(zhǔn)確性。這可能需要多次嘗試和迭代，以達(dá)到最佳效果。
- 管理：隨著AGI應(yīng)用的不斷增長和復(fù)雜化，管理大量的Prompt變得至關(guān)重要。這包括組織、存儲和檢索Prompt，以便在需要時能夠快速找到并使用它們。同時，還需要定期更新和維護(hù)這些Prompt，以適應(yīng)AI模型的改進(jìn)和變化的需求。
二、提示工程的原理
Prompt的構(gòu)成：一個完整的Prompt應(yīng)該包含清晰的指示、相關(guān)的上下文、有助于理解的例子、明確的輸入以及期望的輸出格式描述。
Prompt的構(gòu)成
- 指示（Instructions） – 關(guān)鍵詞：任務(wù)描述
- 指示是對任務(wù)的明確描述，相當(dāng)于給模型下達(dá)了一個命令或請求。它告訴模型應(yīng)該做什么，是任務(wù)執(zhí)行的基礎(chǔ)。
- 上下文（Context） – 關(guān)鍵詞：背景信息
- 上下文是與任務(wù)相關(guān)的背景信息，它有助于模型更好地理解當(dāng)前任務(wù)所處的環(huán)境或情境。在多輪交互中，上下文尤其重要，因為它提供了對話的連貫性和歷史信息。
- 例子（Examples） – 關(guān)鍵詞：示范學(xué)習(xí)
- 例子是給出的一或多個具體示例，用于演示任務(wù)的執(zhí)行方式或所需輸出的格式。這種方法在機(jī)器學(xué)習(xí)中被稱為示范學(xué)習(xí)，已被證明對提高輸出正確性有幫助。
- 輸入（Input） – 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)輸入
- 輸入是任務(wù)的具體數(shù)據(jù)或信息，它是模型需要處理的內(nèi)容。在Prompt中，輸入應(yīng)該被清晰地標(biāo)識出來，以便模型能夠準(zhǔn)確地識別和處理。
- 輸出（Output） – 關(guān)鍵詞：結(jié)果格式
- 輸出是模型根據(jù)輸入和指示生成的結(jié)果。在Prompt中，通常會描述輸出的格式，以便后續(xù)模塊能夠自動解析模型的輸出結(jié)果。常見的輸出格式包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式如JSON、XML等。
Prompt調(diào)優(yōu)：Prompt調(diào)優(yōu)是人與機(jī)器協(xié)同的過程，需明確需求、注重細(xì)節(jié)、靈活應(yīng)用技巧，以實現(xiàn)最佳交互效果。
Prompt調(diào)優(yōu)
- 一、人的視角：明確需求
- 核心點：確保清晰、具體地傳達(dá)自己的意圖。
- 策略：簡化復(fù)雜需求，分解為模型易理解的指令。
- 二、機(jī)器的視角：注重細(xì)節(jié)
- 核心點：機(jī)器缺乏人類直覺，需詳細(xì)提供信息和上下文。
- 策略：精確選擇詞匯和結(jié)構(gòu)，避免歧義，提供完整線索。
- 三、模型的視角：靈活應(yīng)用技巧
- 核心點：不同模型、情境需不同Prompt表達(dá)方式。
- 策略：通過實踐找到最佳詞匯、結(jié)構(gòu)和技巧，適應(yīng)模型特性。
三、提示工程的應(yīng)用
提示技術(shù)：提示技術(shù)是引導(dǎo)AI模型進(jìn)行深度思考和創(chuàng)新的有效工具，其中Chain-of-Thought Prompting注重逐步推理，Knowledge Generation Prompting強(qiáng)調(diào)知識生成，而Tree of Thoughts Prompting則通過樹狀結(jié)構(gòu)清晰展現(xiàn)思維過程。
- Chain-of-Thought Prompting（鏈?zhǔn)剿伎继崾荆?/strong>
- 一、概念介紹Chain-of-Thought Prompting，即鏈?zhǔn)剿伎继崾?，是一種在人工智能模型中引導(dǎo)逐步推理的方法。通過構(gòu)建一系列有序、相互關(guān)聯(lián)的思考步驟，模型能夠更深入地理解問題，并生成結(jié)構(gòu)化、邏輯清晰的回答。
- 二、核心特點有序性：鏈?zhǔn)剿伎继崾疽髮栴}分解為一系列有序的步驟，每個步驟都建立在前一個步驟的基礎(chǔ)上，形成一條清晰的思考鏈條。關(guān)聯(lián)性：每個思考步驟之間必須存在緊密的邏輯聯(lián)系，以確保整個思考過程的連貫性和一致性。逐步推理：模型在每個步驟中只關(guān)注當(dāng)前的問題和相關(guān)信息，通過逐步推理的方式逐步逼近最終答案。
鏈?zhǔn)剿伎继崾荆–OT）
- Knowledge Generation Prompting（生成知識提示）
- 一、概念介紹Knowledge Generation Prompting，即生成知識提示，是一種利用人工智能模型生成新知識或信息的方法。通過構(gòu)建特定的提示語句，引導(dǎo)模型從已有的知識庫中提取、整合并生成新的、有用的知識內(nèi)容。
- 二、核心特點創(chuàng)新性：生成知識提示旨在產(chǎn)生新的、原創(chuàng)性的知識內(nèi)容，而非簡單地復(fù)述或重組已有信息。引導(dǎo)性：通過精心設(shè)計的提示語句，模型被引導(dǎo)去探索、發(fā)現(xiàn)并與已有知識進(jìn)行交互，從而生成新的見解或信息。知識整合：該過程涉及對多個來源、多種類型的知識進(jìn)行融合和整合，以形成更全面、深入的理解。
生成知識提示
- Tree of Thoughts Prompting（思維樹提示）
- 一、概念介紹Tree of Thoughts Prompting，即思維樹提示，是一種將復(fù)雜思維過程結(jié)構(gòu)化為樹狀圖的方法。它通過逐級分解主題或問題，形成具有邏輯層次和關(guān)聯(lián)性的思維節(jié)點，從而幫助用戶更清晰地組織和表達(dá)思考過程。
- 二、核心特點層次性：思維樹提示將思考過程分解為多個層次，每個層次代表不同的思維深度和廣度。關(guān)聯(lián)性：各思維節(jié)點之間存在緊密的邏輯聯(lián)系，形成一個相互關(guān)聯(lián)、互為支撐的思維網(wǎng)絡(luò)。可視化：通過將思維過程以樹狀圖的形式展現(xiàn)，思維樹提示增強(qiáng)了思考過程的可視化和直觀性。
思維樹提示（TOT）
提示應(yīng)用：提示工程應(yīng)用于代碼生成，利用機(jī)器學(xué)習(xí)，將自然語言提示自動轉(zhuǎn)為符合要求的代碼，提升開發(fā)效率。
- Generating Code（代碼生成）
- 將注釋轉(zhuǎn)換成代碼將注釋轉(zhuǎn)換成代碼意味著您需要理解注釋中的描述或說明，并將其實現(xiàn)為可執(zhí)行的代碼。例如：
- 在這個例子中，注釋“計算兩個數(shù)的和”被轉(zhuǎn)換為了一個名為add_numbers的函數(shù)，該函數(shù)接受兩個參數(shù)并返回它們的和。
- 完成功能或繼續(xù)下一行這通常意味著您需要編寫缺失的代碼行以完成某個功能。例如，如果您有一個未完成的函數(shù)：
- 這個函數(shù)已經(jīng)完成了基本的問候功能，并且還包含了一個特殊情況的處理：如果名字是”Alice”，則打印一條特殊的問候語。
- MySQL查詢語句生成生成MySQL查詢語句需要根據(jù)您的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和您想要檢索的數(shù)據(jù)來決定。以下是一個簡單的查詢示例，它從名為employees的表中選擇所有員工的信息：
如果您想根據(jù)某些條件篩選員工，比如選擇所有薪資超過50000的員工，您可以這樣寫：
解釋代碼
解釋代碼意味著您需要理解代碼的功能和工作原理，并能夠用自然語言描述它。例如，對于以下Python代碼：
您可以解釋這段代碼為：“這是一個計算階乘的函數(shù)。它接受一個參數(shù)n，并檢查n是否等于0。如果n等于0，函數(shù)返回1。否則，它返回n乘以n-1的階乘的結(jié)果。這是一個遞歸函數(shù)，因為它在自己的定義中調(diào)用了自己?！?/p>
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