Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一)

本文探讨了Prompt工程,即如何通过精细调整AI输入来定制化输出,以满足特定需求。文章介绍了Prompt的不同类型,如问题式、陈述式、指令式和情感传入Prompt,以及它们在实际场景中的应用。文中还提到大模型如ChatGPT在Prompt工程中的运用,并强调了Prompt工程师在优化模型输出质量和应对注入攻击的重要性。

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想象一下,你在装饰房间。你可以选择一套标准的家具,这是快捷且方便的方式,但可能无法完全符合你的个人风格或需求。另一方面,你也可以选择定制家具,选择特定的颜色、材料和设计,以确保每件家具都符合你的喜好和空间要求。

比如,选择一个特制的沙发,你可以决定其尺寸、布料类型、甚至是扶手的样式。你还可以根据房间的主题选择颜色,甚至添加一些独特的装饰,比如刺绣或特别的缝线。

这就是Prompt工程的概念。就像你通过选择不同的设计元素来定制家具一样,Prompt工程涉及对AI的输入进行精细调整,以获得更加贴合需求的结果。通过改变、添加或精确化输入的提示,你可以引导AI产生更符合特定要求或风格的输出,就像为房间挑选和定制合适的家具一样。

很多人对语言大模型的认知和理解局限于智能回答层面,将它定位为取代搜索平台的智能应答机器人。但是随着更多大模型在各个领域应用的逐渐渗入,更多企业业务落地场景也在不断挖掘,人们会逐渐意识到大模型的能力远不止仅仅的问答作用。如果我们想要开始正式深入学习大模型的应用,迈开的第一步就会了解到Prompt提示工程,本系列文章将Prompt提示工程从简入深全面讲解以及实际落地运用,赋能不限于直媒体运营、AIGC文案生成,以及语音视频合成方面的运用。

在这里插入图片描述

1.什么是Prompt工程?

在AI语境中,"Prompt"通常指的是向模型提出的一个请求或问题,这个请求或问题的形式和内容会影响模型的输出。例如:在一个文本生成模型中,提

### 关于提示工程指南或教程的内容概述 提示工程项新兴的技术领域,专注于开发和优化提示词,以便更高效地利用语言模型完成各类任务。以下是综合多个来源的信息整理而成的关于提示工程的核心内容: #### 提示工程基础概念 提示工程门跨学科技术,主要目标是设计高效的提示Prompts),从而让大型语言模型能够更好地理解和响应用户的输入[^3]。这项技术不仅适用于自然语言处理任务,还扩展到了数学推理、代码生成等多个领域。 #### 学习资源推荐 1. **《提示工程指南》中文版** 这份指南全面介绍了提示工程的基本原理及其实际应用案例。它适合从零基础入门的学习者,同时也覆盖了高级技巧和技术细节[^5]。 2. **OpenAI 提示工程指南详解** OpenAI 官方文档提供了详细的提示工程讲解,强调通过具体的设计原则提升与语言模型互动的质量。该资料特别指出,在不同场景下调整提示策略的重要性[^4]。 3. **极简教程——人工智能提示工程** 针对希望快速上手的人群,《Prompt Engineering 极简教程》是个不错的选择。此书聚焦于解决现实世界中的问题,并附带实用的例子说明如何构建有效的提示语句[^2]。 #### 实践建议 为了提高效率并达到理想效果,可以遵循以下几个方面来进行练习: - 明确目标:清楚定义想要实现的功能或者解答的问题; - 数据准备:确保训练数据干净且具有代表性; - 测试迭代:持续测试新版本直至满足性能指标为止; ```python def generate_prompt(task_description): """ Generate a prompt based on the given task description. Args: task_description (str): Description of the task to be performed by the model. Returns: str: Formatted prompt ready for submission to an LLM. """ base_template = "You are tasked with performing {task}. Please provide your response below:\n\n" formatted_task = f"{base_template.format(task=task_description)}" return formatted_task ``` 以上函数展示了创建自定义化提示个简单方式,可以根据特定的任务描述动态生成相应的询问格式。
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