快速工程解說：打造更好的人工智慧交互

隨著 ChatGPT 和 Claude 等生成式人工智慧工具變得更加強大和廣泛使用，與它們有效互動的能力已成為一項基本技能。這就是即時工程發揮作用的地方。透過學習製作精確、結構良好的提示，您可以顯著提高 AI 生成的輸出的品質 - 無論是解決問題、創建內容還是回答問題。在本指南中，我們將分解即時工程的基礎知識，解釋其重要性，並分享實用技術，以幫助您掌握與人工智慧模型溝通的藝術。

目錄

• 什麼是即時工程？
• 為什麼即時工程很重要？
• 基本的快速工程技術
• 製作有效提示的技巧
• 即時工程的常見挑戰
• 即時工程的應用
• 用於快速工程的工具和資源
• 即時工程的未來

什麼是即時工程？

即時工程是一種指導和改進 AI 模型（例如 GPT 或其他大型語言模型 (LLM)）產生的回應的技術。提示工程的核心包括製作清晰有效的提示，以幫助模型更好地理解您希望它執行的任務。這樣，即時工程可以被視為人類意圖和人工智慧能力之間的橋樑，幫助人們與法學碩士更有效地溝通，以實現高品質、相關且準確的輸出。

精心設計的提示對於釋放人工智慧的全部潛力至關重要。無論您是在尋找精確的答案、創造性的建議還是逐步的解決方案，結構良好的提示都可以顯著增強模型響應的實用性。

什麼是提示？

提示是您提供給 AI 模型的自然語言文字輸入，用於指定您希望其完成的任務。提示的範圍可以從幾個單字到複雜的多步驟說明，其中包括範例和上下文的附加資訊。

如果您使用 Claude 或 ChatGPT 等工具，提示就是您在聊天框中鍵入的內容。在開發人員環境中，提示可作為指導 AI 模型回應應用程式內的使用者查詢的指令。

為什麼即時工程很重要？

即時工程提高了法學碩士的有效性，無需更改底層模型或進行額外培訓。改進模型對輸入的反應方式使法學碩士能夠適應新任務，使它們更加通用和有效率。

從本質上講，提示工程是一個迭代過程，涉及設計、測試和改進提示，直到實現所需的輸出。這種方法有助於解決法學碩士傳統上面臨的挑戰。例如，雖然這些模型本質上並不是為了邏輯推理（例如解決數學問題）而構建的，但多步驟、結構化的提示可以指導他們將複雜的任務分解為可管理的步驟，以獲得更準確的結果。

人工智慧面臨的最大挑戰之一——可解釋性，通常被稱為「黑盒子」問題——也可以透過精心設計的提示來解決。例如，思想鏈（CoT）提示要求模型逐步展示其推理，使決策過程更加透明。這種清晰度在醫療保健、金融和法律等高風險領域尤其重要，在這些領域，了解模型如何得出結論可以確保準確性、建立信任並支持明智的決策。

透過突破法學碩士所能實現的界限，即時工程提高了可靠性、透明度和可用性。它將人工智慧模型轉變為更有效、更值得信賴的工具，能夠處理日益複雜的任務。

基本的快速工程技術

熟練的提示工程師使用各種方法從法學碩士那裡獲得更細緻和有用的答案。一些最常用的技術包括思維鏈提示、小樣本提示和特定角色的提示。這些技術有助於指導法學碩士產生更適合特定任務和環境的成果。

思維鏈提示（CoT）

CoT 提示是一種強大的技術，透過鼓勵法學碩士將問題分解為更小的邏輯步驟來解決複雜的推理任務。例如，CoT 提示可能包括以下內容：

“當你給出答案時，請逐步解釋你的推理。”

透過闡明其推理，模型通常比要求提供單一回應而不顯示其工作時更有可能得出正確答案。這種方法對於涉及數學、邏輯或多步驟解決問題的任務特別有價值。

零射擊提示

零樣本提示要求模型在不提供任何範例或其他上下文的情況下完成任務。例如，您可以指示模型：

“將此電子郵件翻譯成日文。”

在這種情況下，法學碩士僅依靠其預先訓練的知識庫來產生回應。零樣本提示對於模型已經熟悉的簡單任務特別有用，因為它不需要詳細的說明或範例。這是利用法學碩士來完成常見任務的快速有效的方法。

少鏡頭提示

少樣本提示建立在零樣本提示的基礎上，透過提供少量範例（通常是兩到五個）來指導模型的回應。這種技術可以幫助法學碩士更有效地適應新的任務或格式。

例如，如果您想要一個模型來分析產品評論的情緒，您可以包含一些標籤的範例，如下所示：

範例 1：“這個產品效果非常好！” →積極 範例 2：“兩天後就壞了。” →陰性

一旦您向其提供樣本，法學碩士就可以更好地理解該任務，並可以將相同的邏輯應用於新的輸入。

特定於角色的提示

針對特定角色的提示指示法學碩士在回應時採用特定的觀點、語氣或專業程度。例如，如果您正在建立教育聊天機器人，您可能會提示模型：

“以耐心的高中老師的身份向初學者解釋這個概念。”

這種方法有助於模型根據特定受眾自訂其回應，結合適當的詞彙、語氣和詳細程度。特定於角色的提示還可以包含該角色中的人員所擁有的特定領域的知識，從而提高回應品質和相關性。

然而，必須謹慎使用針對特定角色的提示，因為它可能會引入偏見。例如，研究表明，要求法學碩士回答「作為男性」與「作為女性」可能會導致內容細節上的差異，例如更深入地描述男性角色的汽車。意識到這些偏見是負責任地應用特定角色提示的關鍵。

製作有效提示的技巧

為了最大限度地發揮上述技術的有效性，精確、清晰地製作提示非常重要。以下五種經過驗證的策略可協助您設計提示，指導法學碩士提供高品質、適合任務的產出：

1. 明確且具體。透過包含輸出格式、語氣、受眾和上下文等詳細訊息，明確定義您要尋找的內容。將指令分成編號清單可以讓模型更容易遵循。
2. 測試變化。嘗試提示的多個版本，看看細微的變化如何影響輸出。比較結果有助於確定最有效的措詞。
3. 使用分隔符號。使用 XML 標籤（例如 <example> 和 <instructions>）或視覺分隔符號（如三引號 (“””)）建立提示。這有助於模型理解並區分輸入的各個部分。
4. 分配角色。指導模型採用特定的視角，例如「網路安全專家」或「友善的客戶支援代理」。這種方法提供了有用的背景，並調整了回應的語氣和專業知識。
5. 提供例子。包括範例輸入和輸出以闡明您的期望。範例對於需要特定格式、風格或推理過程的任務特別有效。

快速工程的常見挑戰

在製定有效的提示時，重要的是要考慮法學碩士的局限性。製作提示時需要注意的一些問題包括令牌限制、範例中缺乏平衡造成的偏差以及為模型提供過多資訊。

代幣限制

大多數法學碩士對輸入大小都有限制，其中包括提示和您為模型提供的任何附加信息，例如電子表格、Word 文件或 Web URL。此輸入以標記（透過標記化建立的文字單位）來衡量。令牌可以短至一個字符，也可以長至一個單字。輸入越長，計算成本就越高，因為模型必須分析更多資訊。這些限制從幾百到幾千個令牌不等，有助於管理運算資源和處理能力。

範例中的偏差

在少樣本學習任務中，您提供模型進行學習的範例類型可能會導致模型在回應中與範例過於匹配。例如，如果您要求模型執行情緒分類任務，但給它五個正例和僅一個負例供學習，則模型可能很可能將新範例標記為正例。

資訊超載

在單一提示中提供太多資訊可能會使模型感到困惑，並使其無法識別最相關的資訊。過於複雜的提示可能會導致模型過於狹隘地關注所提供的範例（過度擬合）並失去有效泛化的能力。

即時工程的應用

即時工程正在幫助人工智慧模型在各個行業中變得更具響應性、適應性和實用性。以下是即時工程如何增強關鍵領域的人工智慧工具：

內容生成

精心設計的提示透過產生高度具體的、上下文感知的業務通訊（例如提案、白皮書、市場研究、時事通訊、幻燈片和電子郵件），正在徹底改變內容創建。

客戶服務

更好的提示可以幫助客戶服務聊天機器人提供更相關、更富同理心和更有效的回應。透過提高回應品質和語氣，即時工程使聊天機器人能夠更快地解決問題，並在必要時將複雜的問題上報給人類專家。

教育

人工智慧工具有時很難評估教育環境中的複雜答案。然而，CoT 提示可以幫助人工智慧模型透過學生的回答進行推理，以確定他們是否正確。當學生提供不正確的答案時，這些提示可以讓人工智慧識別出錯誤的推理，並提供有用的、量身定制的回饋。

用於快速工程的工具和資源

如果您想學習設計自己的提示，可以使用許多用戶友好的資源。這裡是教學、提示庫和測試平台的集合，以便您可以閱讀更多內容、開始建立並比較提示產生的回應。

學習資源和教程

如果您想了解有關提示的更多信息，有許多很好的資源可以幫助您了解工程藝術和科學以及有效的提示：

• DAIR.AI：提供有關即時工程的免費教程
• Anthropic：提供免費的公共互動教學和練習，以學習提示工程並練習創建自己的提示
• Reddit 社群：加入 r/promptengineering 社區，探索其他人正在編寫的提示並發現開源提示庫。
• OpenAI：分享寫出更好提示的六種策略
• ChatGPT 提示產生器：當您不確定從哪裡開始時，請使用 HuggingFace 工具產生提示

提示庫和範例

您也可以使用其他人已經編寫的提示作為起點。以下是來自 Anthropic、OpenAI、Google 和 GitHub 用戶的一些免費提示庫：

• Anthropic 的提示庫：這是一個可搜尋的針對個人和商業用例的最佳化提示庫。
• ChatGPT 佇列提示：此儲存庫具有可複製貼上的提示鏈，可用於在要求 ChatGPT 完成任務之前為其建立上下文。其中包括對公司進行研究、起草承包商提案和撰寫白皮書的提示。
• 很棒的 ChatGPT 提示：這個流行的 ChatGPT 提示庫有數百個提示，其中許多都是以指示 ChatGPT 承擔特定角色（例如「行銷人員」或「JavaScript 控制台」）開始的。
• Awesome Claude Prompts：這個用戶生成的集合以 Awesome ChatGPT Prompts 為模型，雖然較小，但仍然有許多有用的提示模板，包括用於業務通信的提示模板。
• Google AI Studio：這是與 Gemini 一起使用的建議提示庫。其中許多專注於從圖像中提取資訊。
• OpenAI 提示範例：這是一個可搜尋的提示範例集合，適用於翻譯、網站建立和程式碼修訂等任務。

測試平台

一旦您有了一些想要嘗試的提示，您如何測試它們？這些工具可讓您對不同提示進行並排比較，以便評估它們的有效性：

• OpenAI Playground：您可以使用不同的 GPT 模型配置測試提示，並查看輸出結果如何比較。
• Anthropic Workbench：您可以並排比較不同提示的輸出，並使用評分功能來量化效能。
• Prompt Mixer：這是一款適用於 macOS 的開源桌面應用程序，可讓您跨不同的 AI 模型建立、測試和建立提示庫。

即時工程的未來

未來幾年，快速工程將越來越成為法學碩士與人類一起完成的任務。提示工程研究人員正在教導生成模型編寫自己的提示。例如，Google DeepMind 的研究人員創建了一種名為 Optimization by PROmpting (OPRO) 的「元提示」方法，其中法學碩士接受提示庫的訓練，然後要求產生自己的提示來回應問題。

研究人員也正在開發自我提示法學碩士的方法，以比較和評估他們產生的提示的有效性，這有可能使法學碩士在應對複雜任務時擁有更大的自主權。