近屿OJAC带你解读：AIGC核心知识点提示工程

本文主要是介绍近屿OJAC带你解读：AIGC核心知识点提示工程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

什么是提示工程（Prompt Engineering）

提示工程，也称为"Γ指令工程"。在人工智能领域，Prompt指的是用户给大型语言模型发出的指令。例如，“Γ讲个笑话”、“Γ用Python编个贪吃蛇游戏”、“Γ给男/女朋友写封情书"等。虽然看似简单，但实际上，Prompt在人工智能时代扮演着非常重要的角色。它被誉为AGI时代的"编程语言”，而提示工程则被视为AGI时代的"软件工程"。因此，掌握提示工程技能就像学会使用鼠标和键盘一样，是适应AGI时代的基本技能。目前，提示工程呈现出"门槛低，落地难"的特点，因此有人戏称prompt为"Γ咒语"。不过，专门的"提示工程师"这个职业可能不会长久存在，因为随着AI的进化，提示工程会变得越来越简单，每个人都需要掌握提示工程技能。

Prompt调优

寻找好的prompt是一个持续迭代的过程，需要不断调优。如果了解训练数据，那么参考训练数据来构造prompt是最佳方法。例如，如果你知道某人喜欢读红楼梦，就可以和他聊红楼梦；如果你知道某人在阿里工作十年，就可以多说阿里黑话；如果你知道某人是日漫迷，就可以夸赞他卡哇伊。如果不了解训练数据，那么就需要不断尝试。尝试是常用的方法，虽然存在运气因素，但这也是提示工程"门槛低、落地难"的原因之一。高质量的prompt应具备具体、丰富、少歧义的特点。我们的"群聊天"习惯与prompt背道而驰，而欧美的"群发邮件"习惯则更为有利。

Prompt的关键要素

明确性：提示应明确表达所需的输出类型或期望模型执行的任务。
上下文：提供足够的上下文信息，帮助模型更好地理解和回应提示。
简洁性：尽管需要提供信息，但应避免冗余，使提示尽可能简洁。
引导性：设计提示时，可以巧妙地引导模型朝着特定方向思考或生成内容。
迭代优化：创建初始提示后，需要通过实验和反馈进行迭代，不断优化提示的效果。
避免歧义：减少语言的模糊性，以降低生成不相关回答的风险。
安全性和伦理：确保提示不会引导模型生成有害内容，遵守伦理和安全标准。
评估和测试：定期评估模型对提示的响应，确保它们符合预期目标。

prompt的应用场景

文本生成：如文章、故事、诗歌的创作。

问答系统：设计问题以获得精确的答案。

编程辅助：生成代码片段或解决方案。

教育和研究：辅助学习和研究，提供解释和总结。

商业分析：市场趋势分析、消费者行为预测等。

提示工程是提高语言模型性能和应用范围的重要手段，但也需要实践者具备一定的专业知识、创造力和耐心。通过不断学习和实践，可以逐渐提高提示工程的技巧，从而更好地利用语言模型的强大能力。

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