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。