Prompt Engineering 提示词工程最佳实践系列：提示工程的应用场景

1.背景介绍

人工智能（AI）、机器学习（ML）及其相关技术正在成为当前热点话题。相比于传统的文本处理技术，人工智能带来的巨大产业变革将推动生产效率的提高、生活质量的改善以及经济增长率的显著提升。然而，为了实现人工智能技术的落地，企业需要不断提升硬件性能、数据采集效率以及算法优化等方面的能力。越来越多的创新型企业选择了以AI为核心的研发模式，希望借助AI的强大算力以及数据的海量积累，能够在新的业务领域中获得更加优异的竞争优势。在此背景下，基于数据的社会科技产品，如搜索引擎、推荐引擎、图像识别系统、聊天机器人等的研发已经成为各行各业所关注的焦点。企业根据自己的需求和市场机遇，通过针对性的研发项目，可以利用AI技术解决很多实际问题。例如，基于深度学习、计算机视觉等人工智能技术，可开发出具有无限潜力的OCR（光学字符识别）系统；可通过自动生成模型进行营销推广策略的调整；通过分析用户画像及行为习惯等，可以研发出个性化电商系统；通过搭建语义理解模型，提升公司的品牌溢价。随着各类AI技术的快速发展，企业将面临越来越复杂的算法设计、资源调配、训练等环节，如何运用AI提升企业的竞争力、降低成本，成为一个突出的课题。

提示词工程（Prompt Engineering）是一种新兴的研究方向，它通过使用预定义的模板、关键词、或干脆直接提供输入，生成一整套适合给定任务的指导文本。这种能力对目前互联网产品的研发与部署起到了不可替代的作用。尽管它有很多成功案例，但仍存在一些技术瓶颈、无法完全适应实际业务场景的问题，比如语言模型的效果不好、生成的结果难以流畅阅读。另外，现有的提示词工程方法又受到启发性的限制，比如只能生成固定长度的句子、缺乏多样性导致信息冗余等。因此，如何建立更加高效、灵活、准确的提示词工程系统，尤其是能够更好地兼