AI Prompt工程师

*设计Prompt是一个结构化系统性的工程，本篇文章主要讲解一些基础性的概念

*也就是我们平时与AI对话发的指令，人类语言

*AI大模型是一座图书馆，智能体就是图书馆一种类型的书，专精某一种细化的知识，可以模拟特定场景下的任务或者角色，去更精细的完成我们的任务

*Prompt的知识点

*大模型的局限性

1.时效性差

就比如无法获取最新的消息，这是因为AI大模型的知识来自于该模型训练时候的知识，而训练知识的截止日期通常不是最新的

2.上下文记忆有限

以 Transformer 为基础的注意力机制中，固定的注意力窗口限制了模型保留输入上下文长度的能力，当输入的内容过长，较早的内容就会丢弃。

*可以分割文本，逐渐引导，表达清晰简短，明确问题

3.存在幻觉

AI大模型生成是概率性的，并且会针对性的做一些人类倾向的对齐处理，以实现让人满意的效果，满足一定的泛化能力，有一定的讨好倾向。并且AI偶尔会表现出叛逆的行为。

单项建模问题：基于前一个token去预测下一个token的单向建模方式，阻碍了大模型获取复杂知识的能力

以transformer为基础的注意力机制当中，固定的注意力窗口限制了模型保留输入上下文长度的能力

4.无法精确字数

这是由于数据噪声（数据集中的干扰数据，对场景描述不准确的数据），过拟合（应对训练数据表现的特别好，但是遇到新的数据就不行了，泛化能力很差），基于概率统计的预测方法，设计限制，输入文本长度限制，以及幻觉问题

5.内容需要合规

6.长期规划能力不足

大语言模型在遇到意外错误的时候很难调整计划，从事错中学习效果不好

明确结构化的表达需求，书写提示词，可以提高输出答案的质量

1.角色 让模型担任某个角色

2.任务 我们需要让ai完成的任务

3.格式 指定输出格式