生成式人工智能革命在过去一年中取得了重大进展，主要体现在大型语言模型 (LLM) 的发布上。诚然，生成式人工智能将继续存在，并在软件工程领域拥有美好的未来。虽然模型运行得非常好并产生高级输出，但我们也可以影响模型以产生我们想要的输出。让语言模型产生预期的结果/输出是一门艺术——这就是即时工程发挥作用的地方。提示在与语言模型对话中起着至关重要的作用。在本文中，我们将深入探讨您需要了解的有关即时工程的所有信息。
什么是即时工程？
及时进行工程设计是与法学硕士交谈的第一步。从本质上讲，这是为生成人工智能模型编写有意义的指令的过程，以便它们能够产生更好的结果和响应。这是通过仔细选择词语并添加更多上下文来完成的。一个例子是通过积极强化来训练小狗，使用奖励和零食来促使其服从。通常，大型语言模型会产生大量可能有偏见、幻觉或虚假的数据——所有这些都可以通过及时的工程来减少。
提示工程技术
提示工程涉及了解法学硕士的能力并制定有效传达您目标的提示。通过混合使用提示技术，我们可以挖掘无限的可能性——从生成手工制作的新闻文章到写出模仿您想要的语气和风格的诗歌。让我们深入研究这些技术并了解不同提示技术的工作原理。
零次提示
您直接向 LLM 提供提示，无需任何其他示例或信息。这最适合一般任务，您相信法学硕士有能力根据其对语言和概念的理解生成创意输出。
一次性提示
您提供所需输出的一个示例以及提示。这最适合您想要引导法学硕士走向特定风格、基调或主题的任务。
少量提示
您提供一些（通常是两到四个）所需输出的示例以及提示。这最适合需要确保一致性和准确性的任务，例如生成特定格式或域的文本。
思路提示
这侧重于将复杂的任务分解为可管理的步骤，培养推理和逻辑；考虑将数学问题分解为法学硕士的小指令。
情境增强
这涉及提供相关背景信息以提高准确性和连贯性；想象一下通过对那个时代的详细研究来丰富历史小说的提示。
元提示和提示组合
此过程涉及微调 LLM 的整体行为并混合多种提示风格；将元提示视为总体原则，同时组合利用不同的技术。
人在环
最后，这个过程整合了人类反馈并迭代完善提示以获得最佳结果；想象一下人类和法学硕士之间的协作舞蹈，每次迭代都会增强结果。
这些技术只是提示工程庞大工具箱的一瞥。请记住，实验是关键 – 根据您的具体目标定制提示并接受迭代过程。
提示工程最佳实践
提示工程的最佳实践包括了解模型的功能和局限性、制作清晰简洁的提示，以及根据模型的响应迭代测试和完善提示。无论您是人工智能开发人员、研究人员还是爱好者，这些最佳实践都将增强您与先进语言技术的交互，从而获得更准确、更高效的结果。
清晰度和特异性
通过具体说明、所需格式和输出长度明确您想要的结果。将其视为向朋友提供详细指示，而不仅仅是指出一般方向。
上下文提示
为模型提供相关上下文以了解您的请求。提供背景信息、相关示例或所需的风格和语气。将其视为为所需输出设置场景。
电源示例
通过提供所需输出的示例，帮助缩小可能性范围并引导模型实现您的愿景，从而向模型展示您想要的内容。可以将其视为向您的朋友展示目的地的照片，而不仅仅是向他们提供地址。
用词选择很重要
选择清晰、直接且明确的语言。避免使用俚语、隐喻或过于复杂的词汇。请记住，该模型是按字面解释的，因此请将其视为简单明了的表述，以确保理解。
迭代和实验
不要期望一次就能得到完美的结果。准备好修改提示、更改上下文提示并尝试不同的示例。将其视为微调食谱，直到获得完美的菜肴。
模型意识
了解您所使用的特定型号的功能和限制。例如，一些模型更擅长事实任务，而另一些模型则擅长创意写作——因此请选择适合工作的工具。
安全性和偏见
请注意提示和模型输出中的潜在偏差。避免歧视性语言或刻板印象，并使用促进包容性和道德考虑的提示。
我希望这些最佳实践可以帮助您制作有效的提示并释放大型语言模型的全部潜力！
快速工程教程
您需要 SingleStore Notebooks 来执行本教程。
首次注册时，您将获得 600 美元的免费计算资源。
现在，单击笔记本图标开始。
创建一个新笔记本并将其命名为“Prompt-Engineering-Tutorial”
让我们通过在此笔记本中运行我们的代码片段来开始了解提示工程的实际工作原理。
我们将使用 LangChain 框架创建提示模板并在我们的示例教程中使用它们。浪链新手？请查看此初学者指南，了解您需要了解的所有信息。
LangChain 提供了创建和使用提示模板的工具。
首先，安装必要的依赖项和库 – 我们需要 OpenAI 和 LangChain。
接下来，提供 OpenAI API 密钥。
按照 LangChain 文档中指定的方式创建提示模板。
设置环境并创建 LLMChain。
使用零样本提示输入运行 LLMChain。在这里，我的输入是“大型语言模型”。
这就是几次提示模板的外观。
完整的 Notebook 代码可在此 GitHub 存储库中获取。
成为快速工程师所需的技能
了解成为一名提示工程师所需的一些常见技能非常重要。作为人类意图和人工智能响应之间的桥梁，该角色需要技术和软技能的独特结合——我们在这里列出了六种您应该考虑创建有意义和有效的提示。
沟通和协作技能
对于了解用户需求和与内部团队合作至关重要，有效的沟通和协作技能使工程师能够迅速阐明复杂的想法并整合各个利益相关者的意见。他们营造了一个高效的环境，确保提示的开发符合用户意图和技术能力。
创造性和批判性思维
这些技能对于生成创新且有效的提示至关重要。创造性思维允许探索新颖的想法和方法，而批判性思维则确保提示符合逻辑、符合道德并达到预期的结果。这种创造力和审查的结合对于制作吸引用户并按预期执行的高质量提示至关重要。
基础 AI 和 NLP 知识
了解人工智能和自然语言处理的基础知识对于快速工程师至关重要。这些知识有助于掌握人工智能模型如何解释和生成语言，从而能够创建与人工智能有效沟通的提示，以产生准确且相关的响应。
写作风格
掌握各种写作风格对于提示工程非常重要，因为不同的场景需要不同类型的通信。无论是简洁的教学写作、创造性的故事讲述还是技术文档，调整写作风格以适应上下文的能力是制作有效提示的关键。
编程知识
扎实的编程基础（尤其是 Python 等语言）对于快速工程师来说是有益的。编程技能可以实现任务自动化、数据操作，甚至定制人工智能模型。这种技术熟练程度可以显着提高快速开发的效率和能力。
数据分析知识
了解数据分析对于提示工程师来说非常重要，因为它使他们能够解释用户交互和模型性能。这些知识有助于根据经验证据完善提示，确保它们针对用户参与度和准确性进行优化。数据分析技能对于持续提高及时有效性至关重要。
即时工程是一个关键且不断发展的领域，可以实现与 AI 模型更有效的交互。通过了解其核心原理、探索各种技术并遵循最佳实践，用户可以精心设计提示，从而显着提高人工智能响应的性能和相关性。提供的简单教程强调了即时工程的实用性，提供了掌握这门艺术的实践方法。随着人工智能的不断发展，熟练的即时工程的重要性日益增长——这预示着未来更加直观、高效和强大的人类与人工智能协作。