提示词工程 (Prompt Engineering)

古希腊的AI岛主 2025-03-22 22:42:30

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提示词工程 (Prompt Engineering)	提示词工程 (Prompt Engineering)对与AI学习至关重要

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学习应用程序开发的提示工程最佳实践，发现使用LLM的新方法，包括如何构建您自己的自定义聊天机器人，使用 OpenAI API亲自练习编写和迭代提示。在ChatGPT Prompt Engineering for Developers 中，您将学习如何使用大型语言模型 (LLM) 快速构建新的强大应用程序。使用 OpenAI API，您将能够快速构建学习创新和创造价值的功能，而这在以前是成本高昂、技术含量高或根本不可能的。这门短期课程由 Isa Fulford (OpenAI) 和 Andrew Ng (DeepLearning.AI) 教授，将介绍 LLM 的工作原理，提供即时工程的最佳实践，并展示如何在应用程序中使用 LLM API 来执行各种任务，包括：总结（例如，为了简洁而总结用户评论）推断（例如，情感分类、主题提取）转换文本（例如翻译、拼写和语法纠正）扩展（例如，自动撰写电子邮件）此外，您还将学习编写有效提示的两个关键原则，如何系统地设计良好的提示，并学习构建自定义聊天机器人。所有概念都通过大量示例进行说明。

任务定义与数据准备在开始Prompt Engineering之前，首先需要明确NL2SQL的任务定义，并准备相应的数据集。数据集应包含自然语言查询和对应的SQL语句，用于训练和优化模型。基础Prompt设计设计基础Prompt是Prompt Engineering的第一步。基础Prompt应包含足够的上下文信息，使模型能够理解查询的意图。例如，可以设计一个包含查询关键词、表名、字段名等信息的Prompt模板。 Prompt优化策略（1）添加语义信息：在Prompt中加入更多语义信息，如实体识别、关系抽取等，有助于模型更好地理解查询意图。（2）使用模板化方法：设计一系列模板化的Prompt，覆盖不同类型的查询场景，提高模型的泛化能力。（3）引入外部知识：结合领域知识库或外部资源，为Prompt提供额外的背景信息，提升模型的准确性。

ChatGPT研究资料

提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的健壮和有效的提示技术。提示工程不仅仅是设计和开发提示。它包含了对与LLM交互和开发有用的广泛技能和技术。这是接口、构建和理解llm功能的一项重要技能。您可以使用prompt engineering来提高llm的安全性并构建新的功能，例如用领域知识和外部工具增强LLM。

内容概要：本文详细介绍了提示词工程（Prompt Engineering），涵盖了Prompt的基本原理、重要性、编写原则及技巧。GPT模型处理Prompt时，会将输入文本转换为词向量并通过自回归生成过程逐个生成回答中的词汇。有效的Prompt能提升AI模型答案质量、提高效率、减少误解。编写原则包括明确目标、具体指导、简洁明了、适当引导和迭代优化。针对不同类型的任务，选择通用模型或推理模型至关重要。此外，本文还提供了具体的示例，如文本摘要生成、客户服务对话、图片生成等任务的具体指导方式，强调了任务、上下文、示例、角色、格式和语气的重要性排序。编写技巧方面，包括限制输出格式、使用分隔符、提供样例、运用CoT思维工具以及面向不同角色进行讲解。最后，通过实际案例展示了如何设置API Key、调用大模型完成任务、优化Prompt等操作。适合人群：对AI技术有一定了解，希望深入掌握如何构建高效Prompt以优化与AI交互的研发人员、工程师及相关从业者。使用场景及目标：①提高与AI交互的效率和准确性；②根据不同任务需求设计最优的Prompt；③掌握Prompt编写的核心原则与技巧；④通过实例学习如何调用API并优化Prompt。其他说明：学习过程中，建议结合实际案例进行反复练习，不断调整和优化Prompt，以获得最佳的AI交互效果。同时，理解大模型的工作机制有助于更好地制定策略，确保Prompt的有效性。

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