在快速發展的技術領域，人工智慧 (AI) 處於前沿，不斷重塑我們與數位系統的互動。這一演變的一個關鍵方面是大型語言模型 (LLM) 的開發和完善，它在從客戶服務機器人到高級資料分析的各種應用中變得不可或缺。利用這些法學碩士的潛力的核心是提示工程的藝術和科學——這個領域融合了語言學、心理學和電腦科學，以便與人工智慧進行有效的溝通。
提示工程是一種製作簡潔、上下文豐富的查詢的技能，指導人工智慧產生最相關和最準確的回應。這種實踐的核心涉及理解自然語言處理的細微差別和法學碩士的能力。這個複雜的過程取決於兩個基本支柱：背景設定和清晰的指令，兩者在塑造人工智慧輸出方面都發揮關鍵作用。
清晰的指令是提示中的指令，準確指定人工智慧預期執行的操作。這些指令有助於塑造人工智慧在內容、結構和細節上的反應。透過明確表達你的需求，人工智慧可以產生更有針對性和相關性的回應。
提示工程中的上下文設定涉及為人工智慧模型提供背景資訊或指導其回應的特定場景。這就像為對話奠定基礎，為人工智慧提供必要的資訊來理解查詢的意圖和範圍。
以下是豐富提示上下文的幾種方法：
歷史或時間背景
#用途：用於分析、研究或新聞聚合等領域。
範例：不要詢問“分析股市趨勢”，而是具體說明“分析 2020 年疫情爆發後的股市趨勢，重點關注科技板塊”。這種時間背景有助於人工智慧專注於特定時期，提供更相關的見解。
地理環境
用途：在市場分析、旅遊推薦或地區新聞等應用程式中不可或缺。
例如：對於「評估再生能源採用情況」之類的提示，添加「在東南亞」可以提供地理特異性，從而獲得以地區為中心的見解。
人口背景
用途：在行銷、醫療保健或教育應用中很重要。
範例：將「建議行銷策略」更改為「為城市地區 Z 世代消費者建議行銷策略」可縮小目標人群範圍，以製定更具針對性的策略。
技術或特定領域的背景
#用途：用於醫學、法律或工程等專業領域。
範例：與「解釋機器學習演算法」這樣的寬泛提示不同，更具體的提示可以是「解釋自動車輛導航中使用的機器學習演算法」。
情緒或文化背景
用途：用於內容創建、社群媒體分析或客戶服務。
範例：將“撰寫產品廣告”轉變為“撰寫吸引具有生態意識的消費者的產品廣告”，納入了情感/文化角度。
資料驅動或研究導向的背景
用途：用於資料分析、科學研究或學術研究。
範例：將「分析客戶回饋」更改為「分析從 2023 年第一季進行的線上調查收集的客戶回饋資料」。
目標受眾或使用者背景
使用：用於內容生成、UX/UI 設計或教育材料。
範例：將「建立有關使用社群媒體的教學」修改為「為小型企業主建立有關使用社群媒體的教學」。
上下文設定和清晰的指示共同構成了提示工程的支柱。它們協同工作來指導人工智慧，確保每個查詢不僅能從字面上理解，而且能在正確的參考框架和意圖下得到解釋，從而產生更符合用戶期望和需求的輸出。
提示工程利用各種技術來優化與人工智慧模型的互動。每種技術都有其特定用途，可以透過實際範例進行說明：
零樣本提示
該技術不需要預先的範例或訓練來讓人工智慧回應查詢。人工智慧僅依賴其預先存在的知識和訓練。
用途：最適合一般查詢或需要快速回應而無需特定上下文培訓的情況。
範例：詢問人工智慧「法國的首都是哪裡？」 人工智慧利用其現有的知識庫來提供答案。
一鍵提示
涉及為人工智慧提供一個範例來指導其回應。這有助於人工智慧理解預期的答案或內容的類型。
用途：當單一範例可以顯著提高人工智慧回應的相關性或準確性時非常有用。
範例：向 AI 提供一個電子郵件回覆範例，然後要求其針對另一封電子郵件起草類似的回覆。
少發提示
這種方法為人工智慧提供了一些範例來建立模式或上下文，幫助其理解所需的回應類型。
用途：當人工智慧需要多個範例來掌握任務時有效，特別是對於更複雜的查詢。
範例：向人工智慧展示多個客戶評論範例及其情緒標籤，然後要求其標記新評論。
思維鏈提示
涉及引導人工智慧透過一系列邏輯步驟或思維來解決問題或回答問題。
用途：非常適合需要分解為更簡單元件的複雜、多步驟問題。
範例：要求人工智慧透過概述求解過程中的每個步驟來求解複雜的代數方程式。
迭代提示
包括根據人工智慧先前的回答提出後續問題、完善查詢或深入研究該主題。
用途：對於深入探索主題或澄清特定要點很有用。
範例：在了解氣候變遷的整體概況後，有針對性地提出有關其對海平面影響的後續問題。
情境提示
包括在提示中加入特定的背景資訊或設置，引導AI朝某個方向做出反應。
用途：對於提供細緻且相關的回應至關重要，尤其是在複雜的主題領域。
範例：詢問「解釋高海拔植物的光合作用過程」以獲得針對特定環境條件的反應。
負面提示
指示人工智慧不應在其回應中包含哪些內容，設定邊界或限制。
用途：有助於集中人工智慧的回應並避免不相關或不必要的資訊。
範例：「寫出第二次世界大戰的摘要，但不包括軍事戰略。」
#條件提示
在提示中設定條件或假設情況，要求AI 根據該情況做出回應。
用途：可用於根據假設情況進行規劃、預測或建立回應。
範例：「如果全球氣溫上升2 度，潛在的環境影響是什麼？」
#創意提示
鼓勵人工智慧產生原創的、富有想像力的內容或想法。
用途：非常適合創意寫作、腦力激盪會議或產生創新解決方案。
範例：「發明一種可以幫助減少家庭能源消耗的新小工具。」
#基於角色的提示
為人工智慧分配特定的角色或角色，指導其回應以適應該角色或專業知識。
用途：在模擬、訓練場景或需要專業知識時有效。
範例：「身為營養師，為病患者建議健康的飲食計畫。」
多模式提示
將文字提示與其他資料類型（例如影像或音訊）相結合，以提供更豐富的上下文。
用途：適用於多種資料類型可以導致更全面的理解或回應的場景。
範例：「根據一段城市街道的聲音片段，描述可能發生的城市環境和活動。」
這些技術中的每一項都增強了人工智慧產生更準確、相關和複雜響應的能力，展現了提示工程的靈活性和深度。
結論
本文深入探討了提示工程的基本原理、策略、實際用途和新興趨勢。 提示工程超越了單純的技術能力，成為語言、技術和認知理解融合的一個充滿活力的領域。它需要掌握人工智慧的優點和缺點，需要在溝通中融合創造力和分析能力。隨著人工智慧的不斷進步，提示工程的方法和用途也將不斷進步，使其成為那些旨在有效利用人工智慧技術的人的關鍵能力。
以上是透過提示工程釋放人工智慧的潛力的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
