提示工程 Prompt Engineering 简介

一、探索提示工程 Prompt Engineering

1. 介绍通用人工智能 和 专用人工智能

人工智能（AI）可以分为通用人工智能（AGI）和专用人工智能（Narrow AI）。AGI是一种能够理解、学习和执行任何人类可以完成的任务的智能。与此相对，专用人工智能是专门设计来执行特定任务或解决特定问题的系统，例如语音识别、图像分类或推荐系统。提示工程主要应用于专用人工智能，通过设计和优化提示词，提高人工智能系统的性能和准确性。

2. 理解Prompt 提示词

Prompt是与人工智能系统（如GPT-4）交互时所输入的指令或问题。有效的提示词能够引导AI生成高质量、相关性强的输出。提示词的设计和优化是提示工程的核心。

3. 什么是提示工程

提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化提示词以获取理想输出的过程。它涉及理解AI模型的行为和限制，构建精确、明确和上下文相关的提示词。

4. 掌握提示工程的优势必要性

掌握提示工程可以显著提高AI系统的效用和用户体验。有效的提示工程可以：

  • 提高输出的准确性和相关性
  • 减少人工后处理的需求
  • 增强AI系统在复杂任务中的表现

5. 提示工程目的是什么

提示工程的主要目的是通过优化提示词，最大化AI系统的性能。这包括生成更准确的回答、改进用户交互体验、提高任务完成效率等。

二、提示词组成、迭代、调优及示例

1. 提示词的组成

一个有效的提示词通常包括以下部分：

  • 问题或指令的清晰描述
  • 必要的上下文信息
  • 预期输出格式
  • 任何额外的约束或要求

2. 提示词的迭代、调优

提示词的优化是一个迭代过程，涉及以下步骤：

  • 初始提示词的设计
  • 观察AI生成的输出
  • 根据输出结果调整提示词
  • 反复迭代，直到获得满意的结果

3. 提示词基础示例

基础提示词示例如下：

prompt_1 = "列出2023年最受欢迎的编程语言。"
prompt_2 = "解释一下量子计算的基本原理。"

# 通过API调用获得响应
response_1 = ai_model.generate(prompt_1)
response_2 = ai_model.generate(prompt_2)

print(response_1)
print(response_2)

gpt4实践

  • prompt_1 = “列出2023年最受欢迎的编程语言。”
  • prompt_2 = “解释一下量子计算的基本原理。”

    4. 提示词 “ 指定输出格式 “ 示例

    指定输出格式的示例如下：
    ```python
    prompt_3 = “请以列表形式列出2023年最受欢迎的编程语言。”
    prompt_4 = “用不超过200字的段落解释量子计算的基本原理。”

response_3 = ai_model.generate(prompt_3)
response_4 = ai_model.generate(prompt_4)

print(response_3)
print(response_4)

#### GPT案例
![](https://guyueju.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Uploads/Editor/202406/20240620_72161.png)
### 5. 提示词 " 上下文语境 " 示例 - 多轮对话解决问题
上下文语境的示例如下：
```python
prompts = [
    "请解释一下机器学习和深度学习的区别。",
    "机器学习是一个广泛的人工智能领域，而深度学习是其中的一个子领域，专注于使用多层神经网络处理复杂任务。请问需要更详细的解释吗？",
    "是的，请详细说明深度学习的具体应用。"
]

for prompt in prompts:
    response = ai_model.generate(prompt)
    print(response)

GPT案例

6. 提示词 “ 增加约束 “ 示例

增加约束的示例如下：

prompt_5 = "列出2023年最受欢迎的编程语言，并简要说明每种语言的主要特点，字数不超过50字。"
prompt_6 = "用200字以内解释量子计算的基本原理，并举一个实际应用的例子。"

response_5 = ai_model.generate(prompt_5)
response_6 = ai_model.generate(prompt_6)

print(response_5)
print(response_6)

GPT案例

三、思维链 Chain of Thought

1. 思维链简介

思维链（Chain of Thought）是一种推理策略，通过逐步展开思维过程，引导AI模型生成复杂和深入的回答。

2. 思维链推理过程

思维链推理过程包括：

  • 分解复杂问题为多个子问题
  • 逐步解决每个子问题
  • 将各个部分的答案整合成最终解决方案

3. 启用思维链的提示词指令

启用思维链的提示词指令示例如下：

prompt_7 = "请详细描述如何分解并解决复杂问题的步骤。"
prompt_8 = "解释一下解决一个复杂数学问题的思维过程。"

response_7 = ai_model.generate(prompt_7)
response_8 = ai_model.generate(prompt_8)

print(response_7)
print(response_8)

GPT案例

4. 思维链原理

思维链通过模拟人类的思维过程，使AI模型能够更好地处理复杂任务。这涉及将问题分解为更小的部分，逐步解决，并在此过程中提供详细的推理步骤。

5. 思维链示例

思维链示例如下：

prompt_9 = """
如何设计一个有效的提示工程策略？
1. 确定目标：明确提示工程的具体目标（如提高回答准确性）。
2. 收集数据：分析现有提示词和输出结果，找出改进点。
3. 设计提示词：根据目标和数据，设计新的提示词。
4. 迭代优化：测试新提示词，观察效果并反复调整，直到达到预期结果。
"""

response_9 = ai_model.generate(prompt_9)
print(response_9)

GPT案例

6.总结

提示工程（Prompt Engineering）是一种用于优化人工智能系统输出的技术。它主要应用于专用人工智能，通过设计和调整提示词，使AI生成高质量、相关的回答。提示工程的目标包括提高回答准确性、改进用户体验和优化响应速度。这个过程从明确问题、收集数据、设计提示词、到迭代优化，涵盖了每一个关键步骤。具体的提示词设计需要考虑清晰描述、上下文信息、预期输出格式和额外约束。思维链（Chain of Thought）技术通过逐步展开思维过程，帮助AI处理复杂任务。通过实际示例和代码演示，文章详细介绍了提示工程的各个方面，为大家提供了系统化的提示工程入门指南。

希望通过这篇博客，大家能够清晰地理解提示工程的基本原理和实际应用方法，并能有效地设计和优化提示词，以获取理想的AI输出。这些技术和方法将显著提升人工智能系统的性能和用户体验，为各类复杂问题提供高效的解决方案。