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Lesson 6 — 提示工程， 與AI溝通的藝術
Prompt Engineering, The Art of Communicating with AI

 

 

圖靈學院/科楠/2024年8月8日

 

    提示工程（Prompt Engineering）是一種與生成式AI進行有效溝通的技術，通過設計精確的輸入來獲得所需的輸出。在這部分，我們將介紹提示工程的基本概念、技巧和實踐方法，幫助讀者提高與AI模型互動的效果。

為什麼稱為“提示工程”？

提示工程這個術語之所以被使用，是因為它強調了設計和構建高品質提示的技術性和創造性過程。這一名稱反映了以下幾個方面：

1.精確性：提示工程需要設計精確的輸入，這些輸入必須清晰、具體，以確保AI模型能夠準確理解並生成期望的回應。

2.技術性：這是一項需要技術專業知識的工作，包括對生成式AI模型的理解、語言處理技能以及對輸入輸出關係的把握。

3.創造性：提示工程也包含了創造性的部分，設計者需要靈活運用語言和結構來引導AI生成理想的結果。

4.迭代性：這是一個反覆試驗和優化的過程，需要不斷調整和改進提示以獲得最佳效果。

提示工程的基本概念

 

提示工程的核心是設計和構建高品質的提示（prompts），這些提示是輸入給AI模型的文本，旨在引導模型生成符合預期的輸出。生成式AI模型（如GPT-4）依賴於提示來理解用戶的需求並生成相應的回應。設計良好的提示可以顯著提高模型的性能和輸出品質。

 

為什麼提示工程重要？

 

提示工程的重要性在於：

1. 提高準確性：設計精確的提示可以幫助模型更準確地理解用戶需求，生成更相關的回應。

2. 節省時間：通過高效的提示設計，用戶可以更快地獲得所需的輸出，減少反覆調整和嘗試的時間。

3. 增強控制力：用戶可以通過提示工程更好地控制生成式AI的行為，使其更符合預期。

 

提示工程的技巧

 

以下是一些提示工程的技巧，幫助用戶設計高品質的提示：

 

1. 明確目標（Clarify Objectives）

在設計提示時，首先要明確目標。了解你希望AI模型完成什麼任務或回答什麼問題。例如，如果你希望生成一篇關於氣候變化的文章，提示可以是「請撰寫一篇關於氣候變化原因和影響的文章。」

 

2. 提供上下文（Provide Context）

提供足夠的上下文信息可以幫助模型更好地理解提示。例如，如果你希望AI模型回答某個具體問題，可以提供相關背景訊息：

「氣候變化是由於溫室氣體排放引起的，這些氣體主要來自化石燃料的燃燒。請解釋氣候變化對海洋生態系統的影響。」

 

3. 使用具體指令（Use Specific Instructions）

具體且明確的指令可以幫助模型生成更精確的回應。避免使用模糊或過於寬泛的提示。例如，與其說「寫一篇文章」，不如說「寫一篇500字的文章，討論氣候變化的三個主要影響。」

 

 4. 分步指令（Use Step-by-Step Instructions）

對於複雜任務，可以將提示分解為多個步驟。這樣可以逐步引導模型完成任務，確保每一步都符合預期。例如：

 

「1. 介紹氣候變化的原因。 2. 討論氣候變化的主要影響。 3. 提供應對氣候變化的解決方案。」

 

5. 提供範例（Provide Examples）

提供範例可以幫助模型理解期望的格式和風格。例如：

 

「這是一篇關於氣候變化的範例文章：
氣候變化是當今全球面臨的重大問題之一。其主要原因是溫室氣體的排放，這些氣體主要來自於化石燃料的燃燒和工業活動。氣候變化對生態系統和人類社會產生了深遠的影響，包括極端天氣事件的增加、海平面上升和生物多樣性的減少。」

 

提示工程的實踐方法

 

 

掌握提示工程的技巧後，還需要通過實踐來提高與AI模型互動的效果。以下是一些實踐方法：

 

1. 迭代優化（Iterative Optimization）

提示工程是一個迭代過程。初始設計的提示可能不完美，需要通過多次嘗試和調整來優化。在每次調整後，觀察模型的輸出並進行相應修改，直到獲得滿意的結果。

 

2. 測試多種提示（Test Multiple Prompts）

對於同一任務，可以設計多種不同的提示來測試模型的反應。比較這些輸出的質量和相關性，選擇效果最佳的提示。例如：

 

「請寫一篇關於氣候變化的文章。」
「撰寫一篇500字的文章，討論氣候變化的原因和影響。」
「請描述氣候變化對全球生態系統的影響。」

 

3. 利用模型反饋（Utilize Model Feedback）

生成式AI模型的反饋是改進提示的重要參考。觀察模型的輸出，分析其錯誤和不足之處，然後調整提示。例如，如果模型的輸出過於籠統，可以增加更多具體的指令和細節。

 

4. 結合其他資源（Combine Other Resources）

提示工程不僅限於單獨使用生成式AI模型，還可以結合其他資源來提高效果。例如，可以使用預先準備的數據集、範文或模板來輔助提示設計，確保輸出的質量和一致性。

 

提示工程的應用場景

 

 

提示工程在許多應用場景中都有廣泛的應用，以下是一些典型的例子：

 

1. 內容創作（Content Creation）

在內容創作中，提示工程可以幫助生成高質量的文章、報告和故事。通過設計精確的提示，用戶可以快速生成滿足需求的文本。例如：

 

「請寫一篇關於氣候變化的500字文章，涵蓋以下要點：原因、影響和應對措施。」

 

2. 教育和學習（Education and Learning）

在教育和學習領域，提示工程可以用來生成教學材料、測試題目和學習指南。通過設計適當的提示，教師和學生可以獲得高質量的教育資源。例如：

 

「請生成一組關於氣候變化的選擇題，每題包含一個正確答案和三個錯誤答案。」

 

3. 客服和技術支持（Customer Service and Technical Support）

在客服和技術支持中，提示工程可以用來生成常見問題的回答和解決方案。這樣可以提高客服效率，提供更好的用戶體驗。例如：

 

「請提供一個關於如何解決無法連接到WiFi問題的步驟指南。」

 

4. 創意寫作（Creative Writing）

在創意寫作中，提示工程可以幫助生成故事、詩歌和劇本。通過設計有創意的提示，用戶可以探索不同的故事情節和角色。例如：

 

「請撰寫一個關於外星人首次接觸地球的短篇故事，描述外星人和人類之間的互動。」

 

結語

 

提示工程是一種與生成式AI進行有效溝通的技術，通過設計精確的輸入來獲得所需的輸出。通過掌握提示工程的基本概念、技巧和實踐方法，用戶可以顯著提高與AI模型互動的效果，從而在內容創作、教育、客服和創意寫作等領域發揮出色的應用。隨著生成式AI技術的進步，提示工程將成為與AI高效溝通和合作的關鍵技能。

 

 

*本文之插圖均由DALL-E 3依小編的提示內容生成*

 

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