提示工程指南：释放人工智能模型的潜力
提示工程是精心设计详细的输入，以从AI模型中获得所需的输出的过程。提示工程在自然语言处理(NLP)中广泛使用，它包括使用必要的细节级别来定制正确类型的提示，以提高系统根据用户输入产生有意义输出的能力。
了解不同类型的人工智能提示，并了解有效创建其的先进技术和需要避免的常见错误，将提高提示的质量并最大限度地发挥AI系统的潜力。
什么是提示工程?
提示工程是一种技能，需要将技术知识与创造性思维相结合，设计提示，引导人工智能(AI)语言模型并获得所需的响应。虽然这听起来像是一个高度技术性的概念，但提示工程的核心更多的是关于语言和交流。
当与AI模型交互时，并非每个输入都会产生有用的输出。提示工程只是一种确保查询尽可能清晰和直接的方法，将AI引导到正确的语境和意图。这个过程需要不断改进，直到得到最准确的结果。
人工智能驱动的应用和解决方案的兴起，使得提示工程成为越来越重要的技能。
创建有效提示的7个技巧
创建一个有效的提示，需要创造力、分析性思维以及对人工智能模型的优势和局限性的深刻理解。以下提示将有助于编写成功的提示，提供明确的意图并建立语境，以便AI系统能够生成相关信息或行动：
明确目标：清楚地阐明希望人工智能做什么，或者正在寻找什么信息来帮助集中提示。 提供背景信息：包括任何必要的背景信息、约束或AI需要考虑的具体细节。 清晰而精确：要直截了当，毫不含糊,避免含糊不清的措辞，以免导致混淆或误解，即使是单词选择或措辞的微小变化也可能产生不同的结果。将AI提示组织成一个逻辑流，并将复杂的任务分解成可管理的步骤，以避免混乱。 提供示例：向AI列出示例以澄清复杂的任务。通过在主提示符中加入示例输出，可以引导AI模型指向目标结果。 设置限制：设置任何限制或边界以缩小AI的响应范围。限制可以帮助AI理解要做什么和不想它做什么，减少不相关响应的风险。 预期澄清：准备好任何潜在的误解或需要提供给AI的额外信息，以便它产生更好的响应。 迭代和微调提示：测试提示并评估人工智能的响应。如果没有产生所预期的结果，那么完善提示并重新尝试。连续测试和微调将提高输出质量。9种类型的人工智能提示
有大量的人工智能提示可以应用于各个领域，从形成创意内容到帮助解决复杂问题。这些提示可以从AI系统中引出特定类型的响应，每种响应都是为了满足不同的需求和目标而构建的。知道使用什么类型的提示来生成所想要的结果，对于使用AI模型是至关重要的。
1、信息提示
这类提示从人工智能工具中获取准确的信息或数据，指导它在响应中提供事实细节。预期的输出是直接处理输入或查询的简洁且信息丰富的响应。它们通常用于获取快速、直接的信息，比如定义。
2、完成提示
这类提示为AI工具配备了部分输入，并要求它完成其余部分。AI分析给定输入的背景和内容，并添加适合其主题、语气和风格的材料。完成提示对于创造性写作和编码很有用。
3、分类提示
这类提示为AI提供原始信息，并指示它根据预定义的类别对这些信息进行分类。它们可以应用于不同的输入类型，包括文本、图像或音频，并且通常用于情感分析或数据分类。
4、创意提示
这类提示指导人工智能创造富有想象力的内容，比如诗歌、歌曲甚至图像。创意提示可以生成原创内容，并且是开放式的，允许AI做出多种可能的反应。其可以提供一个创新的想法或主题，以激发创造性的输出。
5、比较提示
这类提示人工智能系统比较和对比各种元素、对象或概念,突出异同。人工智能模型检查被比较的项目或实体的共同特征或特性。比较有助于了解差异和评估不同的选择，以帮助决策。
6、推理提示
这类提示命令AI系统展示解决问题的技能，分析情况，得出逻辑结论，并解释其推理。推理提示涉及衡量多种因素或考虑不同的观点。它们是解决问题和决策的理想选择。
7、教学提示
这类提示将任务分配给AI，并指导它创建逐步完成任务的程序。这些提示不仅仅是简单的命令，相反，它们概述了AI模型要遵循的特定过程。它们通常用于编写教程或食谱。
8、角色扮演提示
这类提示要求AI工具模拟特定的角色或人物，做出反应。这些提示包括人工智能在角色中互动的目标、动机和期望，并广泛用于交互式人工智能应用，如虚拟助手，以编写个性化的响应。
9、多模态提示
这类提示使用人工智能系统来处理和响应不同类型的输入，包括文本、图像和语音。它们为构建输出提供了更丰富的背景，并用于与理解多媒体内容相关的任务。多模态提示可以提高人工智能模型在一系列任务中的性能，包括图像字幕和手写识别。
提示工程中使用的技术
一些人工智能提示技术可以帮助调整和引导人工智能的响应，以获得更有用的输出，而且在各种任务和应用中更明显、更精确的输出。
零次提示：这给人工智能模型提出了一个它以前没有执行过的任务，没有例子或先前的背景，要求它完全依靠现有的训练来产生适当的结果。这测试了人工智能模型从训练数据中归纳的能力。 一次性提示：这为AI提供了一个如何执行任务的示例，并引导它以类似的格式响应；使用明确的参考点可以使AI响应更好。 少量提示：这通过添加一些任务示例子来扩展了单次提示的方法；与一次性提示一样，这些示例引导模型理解指导任务的模式或规则，并帮助它生成有针对性的输出。 消极提示：这会引导AI避开不希望出现的特定元素或风格；明确指出负面约束会影响AI，以更好地调整其反应，并避免不良结果。 迭代提示：这要求AI模型通过多次迭代来完善或扩展其初始响应，帮助AI通过渐进反馈来逐步调整第一个输出的质量。 思维链(CoT)提示：这种方法将复杂的任务分解为更小的步骤，模仿人类的推理，使人工智能模型的思维过程更加透明，并通过确保推理的每一步都是合理的，来提高其响应的准确性。 提示链：这种技术将一个单一的、多方面的提示分解成一系列相互关联的、更简单的提示或子任务，以模块化的方式处理复杂的任务。每个提示都以前一个提示的输出为基础，让模型一次只关注问题的一个方面，以提高精度。总结
人工智能提示工程对于持续实现优化的NLP模型是必要的。有了结构化的提示，我们就可以训练人工智能系统构建与需求相关且量身定制的输出。但是人工智能提示工程并不像输入几个关键字那么简单，所以阅读本篇提示工程指南，以找出不同情况下的特定提示类型。尝试概述的各种技术，引导人工智能模型实现目标结果。通过将正确的提示类型与适当的技术相结合，可以从AI模型中获得连贯且有用的输出。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
