如果你想成为一名提示词工程师(Prompt Engineer),这款工具你不能错过

作者的新书《AndroidApp开发入门与实战》已出版,关注AI提示词工程师的重要作用,提到PromptPerfect工具的强大功能和未来发展趋势。

我的新书《Android App开发入门与实战》已于2020年8月由人民邮电出版社出版,欢迎购买。点击进入详情

前言

我们知道,如果想要通过AI得到更好更精确的答案,那么提示词Prompt的好坏至关重要。

因此,提示词工程师这个岗位应运而出。

一个提示词工程师是一位专业人士,专注于开发、完善和优化由人工智能生成的文本提示,以确保其在各种应用中都准确、引人入胜且相关。他们还与不同的团队合作,以改善提示生成过程和整体人工智能系统的性能。

提示工程师的职责包括:

  1. 开发、测试和完善人工智能生成的文本提示
  2. 与内容、产品和数据团队合作,使提示与公司目标和用户需求保持一致
  3. 持续改进提示的质量、性能和整体人工智能提示生成流程。

工具

Prompt Perfect这个工具,确实厉害,从提示词的设计、优化到部署都能一条龙搞定,可以直观地对比多模型效果,还支持 API 集成。
用下来有2个印象深刻的点:

  1. 像《西部世界》一样从上帝视角观察沙盒中的 Agents 之间互动。
    我觉得未来雇佣多个不同角色的 Host 应该比一个 All in One 的小秘书要好用,还更方便处理隐私和授权等级的问题。
  2. 提示词即服务,大模型即数据库。
    未来或许很多服务的底层核心就是一段优雅的提示词,就像一个美丽的正则表达式那样。

在这里插入图片描述

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地址

https://promptperfect.jina.ai/

成为涵盖Prompt和LangChain的全栈大模型工程师,可从以下几方面着手: - **学习基础知识**:掌握Python编程语言,因为LangChain是Python开源框架,用于构建大模型驱动的应用程序,后续的开发工作会大量使用Python [^2]。了解机器学习、深度学习基础理论,如神经网络结构、训练方法等,这有助于理解大模型的工作原理。 - **深入学习Prompt工程**:学习Prompt模板的设计与使用,参考如“玩转Prompt模板与上下文管理”相关内容,理解如何设计出能引导模型输出专业、准确答案的Prompt,使模型更好地理解业务问题并高效对话 [^1]。研究不同场景下的Prompt策略,通过不断实践和测试,优化Prompt以获得最佳效果。 - **掌握LangChain框架**:学习LangChain的核心组件,如Core、主库、LangGraph、LangServe等,了解它们如何支持集成多种大模型和数据源,以及怎样像搭积木一样构建AI应用 [^2]。参考“LangChain大模型应用开发指南”,按照其中的安装步骤进行实践,学习示例代码,掌握客服知识库搭建等实战场景以及调试部署方法,实现零基础快速上手大模型应用开发 [^2]。 - **实践项目**:参与实际的大模型应用开发项目,将Prompt和LangChain的知识应用到实际场景中,如构建智能客服系统,让AI读取内部文档、连接CRM系统、根据公司数据回答专业问题等,积累项目经验 [^3]。 - **持续学习与关注行业动态**:大模型技术发展迅速,持续关注行业最新研究成果、技术趋势和开源项目,不断更新知识体系。 ```python # 以下是一个简单的LangChain示例代码,用于演示基本的使用 from langchain.llms import OpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain # 初始化大模型 llm = OpenAI(temperature=0.9) # 定义Prompt模板 prompt = PromptTemplate( input_variables=["product"], template="请为 {product} 写一句宣传语。", ) # 创建链 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 运行链 result = chain.run("智能手机") print(result) ```
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