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实用的提示工具

promplify - 提示词管理器

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1. 引言

提示工程（Prompt Engineering）是设计准确且具有上下文相关性的提示，以与生成式AI模型交互并生成符合需求输出的过程。为支持这一过程，市场上提供了多种提示工程工具。这些工具不仅适用于熟悉自然语言处理（NLP）技术的用户，也为非专业用户提供优化生成式AI模型输出的便捷方法。

本技术文档旨在介绍提示工程工具的常见功能与特点，并对几款主流工具进行详细说明。文档面向研发团队和产品经理，采用公司标准术语，按照“引言-方法-结论”结构组织内容。

2. 方法

2.1 提示工程工具的常见功能

提示工程工具提供多种功能来优化提示设计，主要包括以下几方面：

提示建议：根据输入或期望的输出，工具可提供提示建议。这些建议有助于用户构建更具有上下文的提示内容。
提示结构优化：工具指导如何设计提示，以便模型准确理解用户意图。
迭代优化：用户可基于工具返回的初始响应反复调整提示，直至找到最佳提示。
偏差缓解：提供提示设计指导，减少生成式模型输出中可能存在的偏差或不当内容。
领域特定支持：工具可帮助生成法律、医疗或技术等特定领域的提示。
预定义提示库：提供可自定义的预定义提示库，适配不同的使用场景。

2.2 主流提示工程工具解析

以下列举几款常见的提示工程工具及其主要功能。

2.2.1 IBM Watsonx.ai

平台功能：Watsonx.ai 提供一套集成工具，可用于训练、调优、部署和管理基础模型。
Prompt Lab 工具：Prompt Lab 支持用户基于不同模型实验提示，并构建定制化提示。示例用例包括总结、分类、生成和提取。
用户操作：用户可通过添加指令和示例训练模型，以创建符合需求的提示。

2.2.2 Spellbook

工具性质：Scale AI 提供的集成开发环境（IDE），适用于基于语言模型（LLM）的应用开发。
主要功能：
- 提供提示编辑器，用于编辑和测试提示。
- 支持提示模板，帮助生成结构化文本。
- 提供预构建提示实例，便于参考和定制。

2.2.3 Dust

工具特点：提供基于Web的用户界面，用于编写和链接提示。
功能亮点：
- 支持链式提示的版本管理。
- 提供自定义编码语言和标准模块，用于处理LLM输出。
- 支持API集成，便于连接其他模型或服务。

2.2.4 PromptPerfect

优化支持：可用于不同LLM或文本到图像模型的提示优化。
支持的模型：
- 文本模型：GPT、Claude、StableLM、Llama等。
- 图像模型：DALL-E、Stable Diffusion等。
核心功能：
- 提供自动完成功能，根据输入实时建议提示。
- 支持分步优化模式（Streamline Mode），用户可逐步调整提示直至满意。

2.2.5 其他资源与平台

GitHub：提供丰富的提示工程和LLM相关资源，包括示例、工具和指南。
OpenAI Playground：支持基于OpenAI模型（如GPT）的提示测试与实验。
LangChain：一款Python库，用于构建和链接提示。
PromptBase：提供提示买卖市场，支持多种生成式AI模型（如MidJourney、ChatGPT、DALL-E等）。用户既可购买提示，也可上传并售卖自定义提示。

3. 结论

提示工程工具为用户优化提示设计提供了多样化的支持功能，包括提示建议、偏差缓解、领域适配和预定义库等。这些工具降低了提示设计的技术门槛，使更多用户能够高效与生成式AI模型交互。

文档中提到的几款主流工具，如IBM Watsonx.ai、Spellbook、Dust、PromptPerfect和PromptBase，均提供了各具特色的功能，适配不同用户需求。研发团队和产品经理可根据具体场景选择合适的工具，从而提升AI模型的应用效果。

4. 示例代码块

以下演示如何使用PromptPerfect优化提示：

# 导入PromptPerfect库
from promptperfect import optimize_prompt

# 定义原始提示
original_prompt = "Generate a summary of the latest AI trends."

# 优化提示
optimized_prompt = optimize_prompt(prompt=original_prompt, model="GPT", quality="high")

# 输出优化结果
print("Original Prompt:", original_prompt)
print("Optimized Prompt:", optimized_prompt)

Prompts

提示精髓：¹ 好炼 ² 练好。