002篇 - AIGC提示词工程 - 介绍（Prompt Engineering - Introduction）
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亲爱的小伙伴们！今天我们要来聊一聊提示词工程这个神奇的东东！
啥叫提示词呢？
用大白话来说，“提示词”就是向大型语言模型（LLM）提供一个小小的引导信息，在指导它生成更加精准且富有创造力的内容时起到重要作用。就像发了一条“寻宝”信息一样！
提示词本质上是一段简洁的话片断，在信息传递中向LLM 明确传达你的需求。根据需求的不同复杂度设置提示词长度与细节程度是常见的做法。
最终目标是确保信息传达清晰明确的同时让模型能够准确理解并执行指令。
其主要作用在于提供足够的上下文支持帮助构建清晰的理解基础从而实现预期的输出效果。
用简单的话说，就是给模型点灵感，让它创作出好东西来！
提示词的类型
在我们的教程里，你会看到各种各样的提示词。
咱们先从一小部分开始，看看不同类型的提示词长啥样。
- 自然语言提示词 - 模拟人类交流模式下使用自然语言指令对模型进行控制。这种方式大大简化了开发者与AI对话的过程, 使他们无需掌握任何专业术语即可完成交互。
- 系统提示词 - 这些模板由开发者提供, 指导AI按照规定的方式生成内容.类似于提供工作流程图, 让AI严格按照图示流程执行任务。
- 条件提示词 - 这相当于将AI置于特定条件下进行操作, 使其遵循既定规则生成结果.比如'如果A则B'或'给X得Y', 用户可以根据需求设定具体逻辑关系。
那么，提示词工程是怎么回事？
工程术语是一个复杂的体系，在实现过程中需要不断积累经验。在实际应用中没有通用的固定公式必须根据具体任务与模型进行相应调整不过我们应当坚持并遵循一些基本准则：
- 先明确目标：你想让LLM完成什么任务？你需要什么样的输出结果？弄清楚这些问题之后才能开始设计提示语句帮助它理解你的意图。
- 用简洁明了的语言：提示语句要让LLM明白你的意思，请使用简单易懂的语言避免使用专业术语。
- 具体化要求：建议尽可能详细地描述提示语句的具体内容这样可以使生成的内容更加相关且丰富例如不要求它"创作诗歌"而是要求"创作一首关于'失恋经历'的诗歌"会更加清晰。
- 举例说明：如果你能提供一个大型语言模型的预期输出样例会更好这样有助于LLM更好地理解你的需求从而生成更符合预期的结果。
- 持续尝试：提示词工程并不存在一种万能的方法适用于所有情况因此建议尝试不同的表达方式可能会有不同的效果哦。
评估和验证提示词
评估提示词的成效显著有助于掌握模型的表现与行为。
通过考察输出质量、关联程度以及连贯性等指标，
可以评估不同提示词的影响。
同时收集用户反馈并借助人工评估也能提高结果的质量
提示词工程中的道德考量
提示词工程不仅需要关注技术层面的问题还需要兼顾道德维度的要求以确保公平性并尽量减少偏差。开发能够促进包容性与多样性并存的提示词同样重要 同时必须防止加剧现有的偏向
仔细分析提示词的作用可能会帮助我们发现并降低非正常行为对模型运行的影响。这种做法不仅能够识别潜在的问题，还能有效降低模型行为的不当倾向。
提示词工程的优势
提示词工程是一种极具价值的技术，能够显著提升LLM 的性能水平。通过科学设计有效的提示词模板，在提高生成内容质量的同时也能增强系统的一致性和创新性。这一技术方案对各类应用场景都具有显著优势
- 问答：提示词有助于LLM系统能够更加精准地回应用户提问。
- 创意写作：通过提示词能够创作出更具想象力的作品包括诗歌、故事情节以及剧本编写等。
- 机器翻译：适当的提示词设置有助于提升翻译过程中的准确性。
- 编码：使用提示词指导生成能够产出更加精确且效率更高的代码方案。
再补一句，真的是无所不能哦！
未来方向和开放性挑战
提示词工程正处于快速发展的阶段，并且相关研究仍在深入探索其应用前景。未来可能探索的方向包括自动生成提示词以及根据用户交互动态调整提示词等技术路径，并聚焦于解决复杂任务中的技术难题。
提示词工程是一个极为有用的关键技术，并且能够调节模型的行为模式以及约束偏差。
在这一领域持续深入发展过程中
写在最后
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