操作实践
提示工程迭代五步法
对于复杂任务，可使用”专家组合”技术——先让AI作为不同领域专家分别处理问题的各个方面，再作为集成专家综合各部分结果。这种方法通常能提升复杂任务的处理质量。
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基准提示创建 创建包含任务描述、约束条件和预期输出格式的初始提示。这一步应尽可能明确，但不必追求完美。 示例：”分析以下销售数据并提供主要发现。数据格式为CSV。”
- 效果评估
根据以下多维度标准评估AI输出质量：
- 相关性：输出是否回答了核心问题
- 准确性：信息是否准确无误
- 完整性：是否涵盖所有必要信息
- 格式：是否符合要求的结构和样式
- 问题诊断
明确定位提示中的问题，可能属于以下类型：
- 指令不明确
- 缺乏上下文
- 格式说明不清
- 角色定义模糊
- 约束条件不足
- 参数设置不当
- 提示优化
针对性修改提示，常用优化技术包括：
- 添加示例（增加少样本学习）
- 细化指令（”逐步思考”等指令）
- 明确角色（”作为数据科学家”）
- 调整参数（如降低temperature提高确定性）
- 添加格式模板（提供精确的输出结构） 优化示例：”作为数据分析专家，分析以下销售数据并提供主要发现。数据格式为CSV。请按照以下结构输出：1)关键指标摘要，2)环比增长分析，3)前三大问题，4)改进建议。”
- 验证与记录 测试优化后的提示，记录改进效果和经验教训。建立提示库，形成组织知识资产。对特别有效的提示模式进行标准化，便于团队复用。
阅读材料
提示工程是编写高效提示词的技术，目的是引导AI模型生成一致且突出的输出结果。近两年，随着生成式AI的兴起，提示工程成为一个重要研究领域。
提示工程的核心在于理解如何引导大型语言模型，以获得我们期望的响应。有效的提示需要具备思路清晰、上下文充分，并明确列出所需特性。
提示工程的基本要素：
- 思路清晰
- 上下文充分
- 特性明确
2. 提示工程的核心技术
2.1 提示技术分类
- 零样本提示(Zero-shot Prompting)：直接要求模型执行任务，不提供示例。这是目前Chat GPT用户最常用的方式。
- 单样本提示(One-shot Prompting)：提供一个格式示例，帮助模型理解输出格式要求。这种方式使模型能更好地格式化输出内容。
- 少样本提示(Few-shot Prompting)：提供两到三个示例。值得注意的是，示例不必内容准确，但格式必须正确。
- 思维链(Chain of Thought)：引导模型按步骤思考，帮助模型保持思路清晰。适用于复杂任务处理。
2.2 提示工程参数设置
提示工程不仅涉及提示内容本身，还包括控制模型行为的参数：
- 温度(temperature)：控制生成内容的随机性
- top-k：限制模型考虑的候选词数量
- top-p：控制词汇分布的累积概率阈值
这些参数可以调整模型的创造性和限制性，使其输出更符合特定需求。
提示工程最佳实践 1. 明确指定任务 2. 提供足够上下文 3. 使用角色扮演(“作为JavaScript专家…”) 4. 迭代改进提示 5. 使用适当的参数设置
3. 提示工程常用工具
业内已开发多种工具帮助用户进行提示工程实践：
IBM Watson Studio Prompt Engineering Lab：提供练习和开发特定应用提示的专业工具。 OpenAI指南：提供编写高质量提示的详细指南和最佳实践。 Microsoft Copilot提示指南：包含如何编写有效提示的技术文档。
这些工具不仅提供编写提示的框架，还能帮助用户验证提示效果，减少试错成本。
4. 实际应用案例
工作流分析案例
一位用户与ChatGPT合作分析工作流程。他首先询问：”我想让你分析工作流，什么格式最适合我提供给你？”ChatGPT回应并建议了一个结构化格式。用户按照该格式创建了提示，结果实现了精确的一对一匹配，大大提高了分析效率。
这个案例展示了先询问最佳输入格式的重要性，可以显著提升AI输出质量。
模型特定语法的重要性
不同模型可能有特定的提示语法要求。例如，Llama2模型有其特定语法规则，不遵循这些规则会导致输出质量下降。
⚠️ 注意：虽然不遵循特定语法仍能获得输出，但为了节省时间、金钱和资源，掌握正确的提示方法至关重要。
5. 结论与建议
提示工程是生成式AI应用中的关键环节。正如与人交流一样，向AI提出正确问题才能获得正确答案。提示工程不仅能提高AI输出质量，还能节省时间和资源。它是一项容易学习但价值极高的技能。
建议：
- 投入时间学习提示工程基础知识
- 了解所使用AI模型的特定语法要求
- 通过角色提示提高输出相关性
- 对复杂任务使用思维链提示
- 持续迭代优化提示质量