看过前面文章的朋友们，应该还记得一句话，那就是prompt是应用程序跟大模型交互的唯一通道。作为与AI交流的桥梁，Prompt Engineering（提示工程）正在成为一个非常值得关注的领域。
那么，什么是提示工程呢？它的重要性何在？在业务中又是如何应用的？接下来，我们将用浅显易懂的语言，深入探讨这个概念。
什么是Prompt Engineering？
“Prompt”（提示）这个词在AI领域的含义，简单来说，“Prompt”就是你跟一个AI系统交流时所提出的请求或者指令，比如“讲个笑话”、“写首诗”。就好比你在与一个全能的助手对话时，你所提出的问题或任务是“prompt”。
而Prompt Engineering，则是关于如何设计这些“提示”，以便能够有效地指导AI生成你需要的输出。
Prompt的重要性
Prompt看起来好像很简单，Prompt的设计好坏直接影响到AI生成的结果。
好的prompt能够明确地传达你的意图，并且促使AI提供准确、相关且高质量的答案或解决方案。
可以说，Prompt是AI时代的“编程语言”，Prompt Engineering是AI时代的“软件工程”。
大家应该也听说过现在有一种职业叫“提示词工程师”，还非常吃香，我们可以理解为这就是AI时代的“软件工程师”。
因此，掌握提示的艺术，对于任何使用AI技术的人来说，都是一项非常宝贵的技能。
如何设计Prompt
设计Prompt本质上可以从以下两类来考虑：
答案指示型prompt
根据任务的目标、答案的类型设计prompt，通过prompt引出答案。
任务提示型prompt
提醒模型是要做什么任务，因为同样输入一句话，可以做的任务太多了，通过prompt让模型知道这次是要做什么任务。
优秀prompt的构成
如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，您会注意到提示词通常包含以下一些要素：
- 1、角色。发起一个提示时，先给AI定义一个当前任务的角色，比如“你是一名忧郁的诗人”、“你是一名资深的系统架构师”…
- 2、指示。对当前任务描述，高质量Prompt的核心要素：具体、丰富、少歧义。
- 3、上下文。给出与任务相关的其他背景信息，尤其是在跟AI多轮的交互中。
- 4、例子。可以举一些例子，能起到很大的作用，在学术中称为one-shot learing, few-shot learing或in-context learing。
- 5、输入。在提示词中明确的标识任务输入的信息。
- 6、输出。可以指定要输出的格式，比如Markdown、JSON、XML等。
注意，提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型，并非所有以上要素都是必须的。
几个建议
- 1、记住：把AI当人看！把AI当人看！把AI当人看！
- 2、强烈建议多看看chatGPT官方文档，中文的提示工程指南：github.com/yunwei37/Pr… ， www.promptingguide.ai/zh
- 3、chatGPT对Marhdown格式非常友好。
- 4、多尝试，有时真的需要运气，一字之差，对结果生成的概率也有很大的影响，要多做尝试才能找到更优秀的Prompt。
提示应用
生成数据
LLMs有强大的文本生成能力。使用有效的提示策略可以引导模型产生更好、更一致和更准确的回复。LLMs还可以特别有用于生成有用于运行各种实验数据。
例如，我们可以使用它生成快速样本以用于情感分类器，就像这样： 提示:
makefile 复制代码 生成6个情感分析例子。将示例归类为积极或消极。生成4个积极的示例和2个消极的示例。使用以下格式进行示例： 问: <句子>答: <情感>
输出:
makefile 复制代码 问: 我今天过得非常愉快，享受了美好的阳光和新鲜空气。 答: 积极 问: 我非常喜欢这部电影，它让我笑了很久。 答: 积极 问: 这次旅行让我感到无比放松和平静，我真的感到精神焕发。 答: 积极 问: 我刚刚得知我通过了考试，我感到非常兴奋和自豪。 答: 积极 问: 我觉得自己好像一无是处，无论我怎么做都得不到别人的认可。 答: 消极 问: 我对工作感到厌倦，每天上班都觉得沮丧和无聊。 答: 消极
PAL（程序辅助语言模型）
程序辅助语言模型（PAL）是一种使用LLMs阅读自然语言问题并生成程序作为中间推理步骤的方法。
例如，我们需要AI理解日历，下面是使用LangChain和OpenAI GPT-3的示例：
python 复制代码 import openai from datetime import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta import os from langchain.llms import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # API configuration openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # for LangChain os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 设置实例模型 llm = OpenAI(model_name='text-davinci-003', temperature=0) # 设置提示 question = "2024年的第一天是星期一，今天是2024年的第9个星期二，请问今天的日期是什么？格式为YYYY/MM/DD。“ DATE_UNDERSTANDING_PROMPT = """ # Q：2015还有36小时就要到了。从今天算起一周后的日期是什么（以MM/DD/YYYY的格式呈现）？ # 如果2015年还有36小时就要到了，那么今天就是36小时前。 today = datetime(2015, 1, 1) - relativedelta(hours=36) # 从今天算起一周后， one_week_from_today = today + relativedelta(weeks=1) # 用%m/%d/%Y格式呈现的答案是 one_week_from_today.strftime（'%m /% d /％Y'）。 """代码生成
chatGPT是很擅长写代码的。
简单例子
与OpenAI的所有聊天模型一样，如：
复制代码 请用python写一度啊代码，询问用户他们的名字并向他们说“你好”。
那么chatGPT回复如下：
python 复制代码 # 询问用户的名字并向他们打招呼 name = input("你叫什么名字？ ") print("你好，" + name + "！")将注释转换成代码
举例，提示：
python 复制代码 请将下面注释转成python代码 """ 创建一个电影名称列表 创建这些电影的评分列表 组合他们并创建一个包含10部电影及其评级的json对象 """
输出：
ini 复制代码 import json # 创建电影名称列表 movies = [ "阿凡达", "泰坦尼克号", "复仇者联盟", "星球大战", "盗梦空间", "少年派的奇幻漂流", "哈利波特与魔法石", "指环王", "美丽心灵", "当幸福来敲门" ] # 创建电影评分列表 ratings = [ 9.2, 8.8, 9.0, 8.7, 8.9, 8.5, 8.6, 9.1, 8.4, 8.7 ] # 组合电影名称和评分并创建JSON对象 movie_data = [] for i in range(len(movies)): movie = { "电影名称": movies[i], "评分": ratings[i] } movie_data.append(movie) json_data = json.dumps(movie_data, ensure_ascii=False, indent=4) print(json_data)Function calling
前面的文章讲过，通过Function calling可以让用户能够高效的使用外部工具、外部API进行交互，来实现一些基础大模型无法完成的推理。 后面我们将专门写一篇文章来介绍如何使用Function calling，这里就不做多的说明了。
如何进行Prompt调优
Prompt调优是一种艺术与科学的结合。一开始，你的prompt可能不够完美。但通过不断实践和调整，你可以提高其效能。
以下是一些调优的基本步骤：
- 明确目标： 确定你想要AI完成什么任务，你期待的输出是什么样的。
- 逐步迭代： 开始时用一个基本的prompt，然后根据AI的反馈逐步调整。
- 简化清晰： 确保你的prompt简单明了，避免使用复杂或含糊的语言。
- 测试不同的变体： 实验不同的措辞和结构，看看哪种效果最好。
- 分析结果： 检查AI的输出，决定哪些部分已经满足需求，哪些需要改进。
- 使用数据： 如果可能的话，收集数据分析哪些类型的prompt产生了最好的结果。
- 获取反馈： 让用户或其他团队成员对AI的响应给出反馈，进一步完善你的prompt。
Prompts精选
最后，推荐一个中文prompts精选：github.com/yzfly/wonde…
这是一个《ChatGPT 中文指南》的作者优化、精选的系列中文ChatGPT Prompts，有上百个高质量prompt，并提供图文使用示例，让大家能够更好的学习使用 ChatGPT。
其实，Prompt Engineering并不神秘，在你掌握了基本的原则和技巧后，你就可以开始有效地与AI进行交流了。就像学习一门新语言一样，越多的练习和实践，你的技能就会越精湛。
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四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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- L3.1 Agent模型框架
- L2.1 API接口