快速工程解释：打造更好的人工智能交互

随着 ChatGPT 和 Claude 等生成式人工智能工具变得更加强大和广泛使用，与它们有效交互的能力已成为一项基本技能。这就是即时工程发挥作用的地方。通过学习制作精确、结构良好的提示，您可以显着提高 AI 生成的输出的质量 - 无论是解决问题、创建内容还是回答问题。在本指南中，我们将分解即时工程的基础知识，解释其重要性，并分享实用技术，以帮助您掌握与人工智能模型通信的艺术。

目录

• 什么是即时工程？
• 为什么即时工程很重要？
• 基本的快速工程技术
• 制作有效提示的技巧
• 快速工程中的常见挑战
• 即时工程的应用
• 用于快速工程的工具和资源
• 即时工程的未来

什么是即时工程？

即时工程是一种指导和改进 AI 模型（例如 GPT 或其他大型语言模型 (LLM)）生成的响应的技术。提示工程的核心包括制作清晰有效的提示，以帮助模型更好地理解您希望它执行的任务。这样，即时工程可以被视为人类意图和人工智能能力之间的桥梁，帮助人们与法学硕士更有效地沟通，以实现高质量、相关且准确的输出。

精心设计的提示对于释放人工智能的全部潜力至关重要。无论您是在寻找精确的答案、创造性的建议还是分步的解决方案，结构良好的提示都可以显着增强模型响应的实用性。

什么是提示？

提示是您提供给 AI 模型的自然语言文本输入，用于指定您希望其完成的任务。提示的范围可以从几个单词到复杂的多步骤说明，其中包括示例和上下文的附加信息。

如果您使用 Claude 或 ChatGPT 等工具，提示就是您在聊天框中键入的内容。在开发人员环境中，提示充当指导 AI 模型响应应用程序内的用户查询的指令。

为什么即时工程很重要？

即时工程提高了法学硕士的有效性，无需更改底层模型或进行额外培训。改进模型对输入的响应方式使法学硕士能够适应新任务，使它们更加通用和高效。

从本质上讲，提示工程是一个迭代过程，涉及设计、测试和改进提示，直到实现所需的输出。这种方法有助于解决法学硕士传统上面临的挑战。例如，虽然这些模型本质上并不是为了逻辑推理（例如解决数学问题）而构建的，但多步骤、结构化的提示可以指导他们将复杂的任务分解为可管理的步骤，以获得更准确的结果。

人工智能面临的最大挑战之一——可解释性，通常被称为“黑匣子”问题——也可以通过精心设计的提示来解决。例如，思想链（CoT）提示要求模型逐步展示其推理，使决策过程更加透明。这种清晰度在医疗保健、金融和法律等高风险领域尤其重要，在这些领域，了解模型如何得出结论可以确保准确性、建立信任并支持明智的决策。

通过突破法学硕士所能实现的界限，即时工程提高了可靠性、透明度和可用性。它将人工智能模型转变为更有效、更值得信赖的工具，能够处理日益复杂的任务。

基本的快速工程技术

熟练的提示工程师使用各种方法从法学硕士那里获得更细致和有用的答复。一些最常用的技术包括思维链提示、小样本提示和特定于角色的提示。这些技术有助于指导法学硕士产生更适合特定任务和环境的成果。

思维链提示（CoT）

CoT 提示是一种强大的技术，通过鼓励法学硕士将问题分解为更小的逻辑步骤来解决复杂的推理任务。例如，CoT 提示可能包括以下内容：

“当你给出答案时，请逐步解释你的推理。”

通过阐明其推理，模型通常比要求提供单一响应而不显示其工作时更有可能得出正确答案。这种方法对于涉及数学、逻辑或多步骤解决问题的任务特别有价值。

零射击提示

零样本提示要求模型在不提供任何示例或其他上下文的情况下完成任务。例如，您可以指示模型：

“将此电子邮件翻译成日语。”

在这种情况下，法学硕士仅依靠其预先训练的知识库来生成响应。零样本提示对于模型已经熟悉的简单任务特别有用，因为它不需要详细的说明或示例。这是利用法学硕士来完成常见任务的快速有效的方法。

少镜头提示

少样本提示建立在零样本提示的基础上，通过提供少量示例（通常是两到五个）来指导模型的响应。这种技术可以帮助法学硕士更有效地适应新的任务或格式。

例如，如果您想要一个模型来分析产品评论的情绪，您可以包含一些带标签的示例，如下所示：

示例 1：“这个产品效果非常好！” →积极 示例 2：“两天后就坏了。” →阴性

一旦您向其提供样本，法学硕士就可以更好地理解该任务，并可以将相同的逻辑应用于新的输入。

特定于角色的提示

针对特定角色的提示指示法学硕士在回应时采用特定的观点、语气或专业水平。例如，如果您正在构建教育聊天机器人，您可能会提示模型：

“以一名耐心的高中老师的身份向初学者解释这个概念。”

这种方法有助于模型根据特定受众定制其响应，结合适当的词汇、语气和详细程度。特定于角色的提示还可以包含该角色中的人员所拥有的特定领域的知识，从而提高响应质量和相关性。

然而，必须谨慎使用针对特定角色的提示，因为它可能会引入偏见。例如，研究表明，要求法学硕士回答“作为男性”与“作为女性”可能会导致内容细节上的差异，例如更深入地描述男性角色的汽车。意识到这些偏见是负责任地应用特定角色提示的关键。

制作有效提示的技巧

为了最大限度地发挥上述技术的有效性，精确、清晰地制作提示非常重要。以下五种经过验证的策略可帮助您设计提示，指导法学硕士提供高质量、适合任务的输出：

1. 明确且具体。通过包括输出格式、语气、受众和上下文等详细信息，明确定义您要寻找的内容。将指令分成编号列表可以使模型更容易遵循。
2. 测试变化。尝试提示的多个版本，看看细微的变化如何影响输出。比较结果有助于确定最有效的措辞。
3. 使用分隔符。使用 XML 标签（例如 <example> 和 <instructions>）或视觉分隔符（如三引号 (“””)）构建提示。这有助于模型理解并区分输入的各个部分。
4. 分配角色。指导模型采用特定的视角，例如“网络安全专家”或“友好的客户支持代理”。这种方法提供了有用的背景，并调整了响应的语气和专业知识。
5. 提供例子。包括示例输入和输出以阐明您的期望。示例对于需要特定格式、风格或推理过程的任务特别有效。

快速工程中的常见挑战

在制定有效的提示时，重要的是要考虑法学硕士的局限性。制作提示时需要注意的一些问题包括令牌限制、示例中缺乏平衡造成的偏差以及为模型提供过多信息。

代币限制

大多数法学硕士对输入大小都有限制，其中包括提示和您为模型提供的任何附加信息，例如电子表格、Word 文档或 Web URL。此输入以标记（通过标记化创建的文本单位）来衡量。令牌可以短至一个字符，也可以长至一个单词。输入越长，计算成本就越高，因为模型必须分析更多信息。这些限制从几百到几千个令牌不等，有助于管理计算资源和处理能力。

示例中的偏差

在少样本学习任务中，您提供模型进行学习的示例类型可能会导致模型在响应中与示例过于匹配。例如，如果您要求模型执行情感分类任务，但给它五个正例和仅一个负例供学习，则模型可能很可能将新示例标记为正例。

信息超载

在单个提示中提供太多信息可能会使模型感到困惑，并使其无法识别最相关的信息。过于复杂的提示可能会导致模型过于狭隘地关注所提供的示例（过度拟合）并失去有效泛化的能力。

即时工程的应用

即时工程正在帮助人工智能模型在各个行业中变得更具响应性、适应性和实用性。以下是即时工程如何增强关键领域的人工智能工具：

内容生成

精心设计的提示通过生成高度具体的、上下文感知的业务通信（例如提案、白皮书、市场研究、时事通讯、幻灯片和电子邮件），正在彻底改变内容创建。

客户服务

更好的提示可以帮助客户服务聊天机器人提供更相关、更富有同理心和更有效的响应。通过提高响应质量和语气，即时工程使聊天机器人能够更快地解决问题，并在必要时将复杂的问题上报给人类专家。

教育

人工智能工具有时很难评估教育环境中的复杂答案。然而，CoT 提示可以帮助人工智能模型通过学生的回答进行推理，以确定他们是否正确。当学生提供不正确的答案时，这些提示可以让人工智能识别出错误的推理，并提供有用的、量身定制的反馈。

用于快速工程的工具和资源

如果您想学习设计自己的提示，可以使用许多用户友好的资源。这里是教程、提示库和测试平台的集合，以便您可以阅读更多内容、开始构建并比较提示生成的响应。

学习资源和教程

如果您想了解有关提示的更多信息，有许多很好的资源可以帮助您了解工程艺术和科学以及有效的提示：

• DAIR.AI：提供有关即时工程的免费教程
• Anthropic：提供免费的公共交互式教程和练习，以学习提示工程并练习创建自己的提示
• Reddit 社区：加入 r/promptengineering 社区，探索其他人正在编写的提示并发现开源提示库。
• OpenAI：分享编写更好提示的六种策略
• ChatGPT 提示生成器：当您不确定从哪里开始时，使用 HuggingFace 工具生成提示

提示库和示例

您还可以使用其他人已经编写的提示作为起点。以下是来自 Anthropic、OpenAI、Google 和 GitHub 用户的一些免费提示库：

• Anthropic 的提示库：这是一个可搜索的针对个人和商业用例的优化提示库。
• ChatGPT 队列提示：此存储库具有可复制粘贴的提示链，可用于在要求 ChatGPT 完成任务之前为其构建上下文。其中包括对公司进行研究、起草承包商提案和撰写白皮书的提示。
• 很棒的 ChatGPT 提示：这个流行的 ChatGPT 提示库有数百个提示，其中许多都是以指示 ChatGPT 承担特定角色（例如“营销人员”或“JavaScript 控制台”）开始的。
• Awesome Claude Prompts：这个用户生成的集合以 Awesome ChatGPT Prompts 为模型，虽然较小，但仍然有许多有用的提示模板，包括用于业务通信的提示模板。
• Google AI Studio：这是与 Gemini 一起使用的建议提示库。其中许多专注于从图像中提取信息。
• OpenAI 提示示例：这是一个可搜索的提示示例集合，适用于翻译、网站创建和代码修订等任务。

测试平台

一旦您有了一些想要尝试的提示，您如何测试它们？这些工具允许您对不同提示进行并排比较，以便评估它们的有效性：

• OpenAI Playground：您可以使用不同的 GPT 模型配置测试提示，并查看输出结果如何比较。
• Anthropic Workbench：您可以并排比较不同提示的输出，并使用评分功能来量化性能。
• Prompt Mixer：这是一款适用于 macOS 的开源桌面应用程序，可让您跨不同的 AI 模型创建、测试和构建提示库。

即时工程的未来

未来几年，快速工程将越来越成为法学硕士与人类一起完成的任务。提示工程研究人员正在教授生成模型编写自己的提示。例如，谷歌 DeepMind 的研究人员创建了一种名为 Optimization by PROmpting (OPRO) 的“元提示”方法，其中法学硕士接受提示库的训练，然后要求生成自己的提示来响应问题。

研究人员还在开发自我提示法学硕士的方法，以比较和评估他们生成的提示的有效性，这有可能使法学硕士在应对复杂任务时拥有更大的自主权。