在人工智能的疆域中，提示词工程师扮演着至关重要的角色。他们精心设计的话语，是引导AI模型理解人类需求、激发创造力的关键。如同指挥官的号令，提示词工程师的每一个提问，都让AI的潜力得到释放，让技术与智慧的对话更加精准、高效。
1、什么是提示工程
提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中一个重要的实践，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的应用中。它涉及到设计和优化输入提示（prompts），以引导AI模型生成预期的输出或行为。这些提示是用户与AI系统交互时提供的指令或问题，目的是激发AI模型提供有用、准确和相关的回答。
提示工程也叫「指令工程」
- Prompt 就是你发给大模型的指令，比如「讲个笑话」、「用 Python 编个贪吃蛇游戏」、「给男/女朋友写封情书」等。
- Prompt 是 AGI 时代的「编程语言」
- Prompt 工程是 AGI时代的「软件工程」
- 提示工程师是 AGI 时代的「程序员」
- 学会提示工程，就像学用鼠标、键盘一样，是 AGI时代的基本技能。
- 现在提示工程也是「门槛低，落地难」，所以有人戏称 prompt 为「咒语」。
- 但专门的「提示工程师」不会长久，因为每个人都要会「提示工程」，A1 的进化也会让提示工程越来越简单
1.2、提示工程的关键要素包括：
- 明确的目标：在设计提示之前，需要明确你希望AI模型完成的任务或目标。
- 清晰的指令：提示应该清晰、具体，避免模糊或多义性，以减少模型产生不相关回答的风险。
- 适当的上下文：提供足够的背景信息或上下文，帮助模型理解问题的具体情况和需求。
- 引导性问题：有时候，通过提出引导性问题，可以激发模型提供更深入或更详细的回答。
- 避免偏见：设计提示时要避免可能引入偏见的语言，确保AI模型的输出公正无偏。
- 测试和迭代：不断测试不同的提示，观察模型的响应，并根据结果进行调整和优化。
- 创造性：在艺术创作、写作或其他创意任务中，创造性地设计提示可以激发模型产生新颖和有趣的输出。
- 安全性和合规性：确保提示不会导致AI模型生成有害、不当或违法的内容。
1.3、提示工程的应用场景：
- 自动内容生成：在写作、广告、社交媒体等领域自动生成文本内容。
- 客户服务：在聊天机器人和虚拟助手中提供更自然和准确的对话体验。
- 教育和培训：设计问题和场景，帮助学生或员工学习和练习特定技能。
- 数据分析：引导模型提供对复杂数据集的洞察和解释。
- 艺术创作：在音乐、绘画、写作等领域探索AI的创造性潜力。
2、提示词工作流程
流程解释：
- 用户/开发者定义目标和需求：确定AIGC的目的和预期结果。
- 设计提示词：根据目标和需求，设计包含明确目标、清晰指令和适当上下文的提示词。
- 模型理解提示词：AI模型接收提示词，通过自然语言处理技术理解语言和意图。
- 生成内容：模型根据理解的提示词生成内容，这可能包括文本、图像、音频等。
- 迭代和调整：AI模型可能需要多次迭代和调整，以优化生成的内容。
- 输出最终内容：经过迭代和调整后，AI模型输出最终的AIGC。
- 用户/开发者评估和使用：用户或开发者评估生成的内容，并将其用于实际应用。
- 输出AIGC：最终的AIGC产品，如文章、图像、音乐等，被输出并提供给用户。
3、大模型提示词工作原理
流程解释：
- 提示词输入：用户或开发者提供给AI模型的输入，用于引导模型生成特定的输出。
- 模型接收提示词：AI模型接收到提示词，并开始处理。
- 模型处理：模型对提示词进行一系列的内部处理步骤。
- 自然语言处理：解析语言结构，识别语法和词汇。
- 确定用户意图：理解用户想要模型执行的具体任务。
- 分析上下文信息：考虑提示词中的上下文信息，以更好地理解用户的需求。
- 生成中间表示：模型将处理后的信息转换为内部表示，用于后续的搜索和推理。
- 知识库搜索：模型在内部知识库中搜索相关信息，以生成响应。
- 生成响应：基于搜索结果和中间表示，模型开始构建响应。
- 优化和调整：模型可能对生成的响应进行优化和调整，以确保质量和准确性。
- 输出最终结果：模型完成所有处理后，输出最终的响应或内容。
- 用户反馈：用户接收到输出结果，并可能提供反馈，这可以用于未来的模型训练和优化。
4、模型优化与调整环节
流程解释：
- 接收生成的响应：模型生成的初步响应被送入优化和调整阶段。
- 评估质量：对生成的响应进行质量评估，判断其是否满足预设标准。
- 输出最终结果：如果响应质量高，直接输出为最终结果。
- 识别问题所在：如果响应质量低，需要识别问题的原因。
- 调整模型参数：根据问题，调整模型的内部参数或算法设置。
- 改进提示词设计：优化提示词，使其更加清晰、具体，以引导模型生成更好的响应。
- 增加/优化训练数据：扩充或改进模型的训练数据，以提高其理解和生成能力。
- 重新生成响应：在调整后，模型再次尝试生成响应。
- 用户反馈：用户对输出结果提供反馈。
- 记录成功案例：如果用户反馈正面，记录此次成功的案例以供未来参考。
- 收集反馈信息：如果用户反馈负面，收集具体反馈信息。
- 分析反馈以优化模型：分析用户反馈，确定进一步的优化方向。
5、 调整模型参数方式
流程解释：
- 开始调整：识别需要调整模型的信号，例如性能下降或需要优化。
- 识别性能问题：分析模型的表现，确定性能不佳的具体方面。
- 选择参数：根据问题选择需要调整的参数，可能包括学习率、网络结构、正则化系数等。
- 调整学习率/网络结构/正则化系数/其他参数：对选定的参数进行具体的调整。
- 重新训练模型：使用新的参数设置重新训练模型。
- 评估模型性能：在验证集上测试调整后的模型，评估性能是否有所提升。
- 性能满意吗? ：判断模型的性能是否达到了预期目标。
- 部署模型：如果性能满意，将模型部署到生产环境。
- 监控模型表现：在模型部署后，持续监控其表现。
- 需要进一步优化? ：根据监控结果判断是否需要进一步优化。
- 结束调整：如果模型表现稳定且满意，结束调整流程。
5.1 如何在AI模型中调整参数
5.1.1. 确定需要调整的参数
- 分析问题：首先，分析模型性能不佳的原因，确定是哪个参数或哪组参数可能导致了问题。
- 参数选择：选择需要调整的参数，这些参数可能包括学习率、正则化系数、网络层数、神经元数量等。
5.1.2. 设定调整策略
- 调整方向：决定是增加还是减少参数值，或者是否需要完全重新设置参数。
- 调整幅度：确定调整的幅度，这通常需要基于经验和实验来进行。
5.1.3. 进行实验
- 实验设计：设计一组实验，系统地变化参数值，以观察不同参数设置下模型的性能。
- A/B 测试：在模型的两个版本之间进行比较，一个版本使用旧参数，另一个版本使用新参数。
5.1.4. 监控性能变化
- 性能评估：使用验证集或交叉验证方法来评估模型在不同参数设置下的性能。
- 记录结果：记录每次参数调整后的性能变化，以便于分析和比较。
5.1.5. 应用机器学习技术
- 超参数优化：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术来自动寻找最优参数组合。
- 自动化调整：可以使用自动化机器学习（AutoML）工具来帮助寻找最佳参数。
5.1.6. 迭代调整
- 迭代过程：根据实验结果，不断迭代调整参数，直到达到满意的性能为止。
- 验证和测试：在每次调整后，使用测试集验证模型性能，确保模型没有过拟合。
5.1.7. 考虑模型的泛化能力
- 泛化测试：确保模型在新的、未见过的数据上也能表现良好。
- 避免过拟合：通过正则化技术或增加数据集的多样性来提高模型的泛化能力。
5.1.8. 文档记录
- 记录调整：记录所有参数调整的细节，包括调整的参数、调整的值和调整后的性能变化。
- 版本控制：保持模型的不同版本，以便可以回溯和比较。
5.1.9. 部署更新
- 部署模型：一旦找到最优参数，将模型部署到生产环境中。
- 监控：在模型部署后，继续监控其性能，确保稳定性。
6、优化模型数据方式
流程解释：
- 开始优化数据：启动数据优化流程，以提高模型性能。
- 评估当前数据集：分析现有训练数据集的质量和覆盖范围。
- 是否满足需求? ：判断当前数据集是否满足模型训练的需求。
- 识别数据缺口：如果数据不满足需求，识别缺少的数据类型或领域。
- 收集新数据：根据识别的缺口，收集新的数据，这可能包括文本、图像、音频等。
- 清洗和预处理数据：对新收集的数据进行清洗，去除噪声和不相关的信息，进行必要的预处理。
- 标注和增强数据：对数据进行标注，如分类、标记等，并可能进行数据增强，以提高模型的泛化能力。
- 整合到训练集：将处理后的数据整合到现有的训练集中。
- 重新训练模型：使用更新后的训练集重新训练模型。
- 评估模型性能：评估重新训练后的模型性能，确定是否有所提升。
- 性能满意吗? ：判断模型性能是否达到预期。
- 监控模型表现：在模型部署后，持续监控其表现。
- 持续优化? ：根据模型表现和业务需求，决定是否需要继续优化数据。
- 结束优化：如果模型表现稳定且满意，结束数据优化流程。
7、大模型构建应用的4个阶段
8、Prompt典型构成
提示词的构成的格式，以确保与AI模型的交互既清晰又高效。以下是一个表格，展示了提示词的典型构成要素及其描述：
| 构成要素 | 描述 |
|---|---|
| 任务说明 | 描述AI模型需要完成的任务或目标。 |
| 指令 | 提供具体的操作步骤或行为要求。 |
| 输入数据 | 提供给模型处理或分析的数据和信息。 |
| 示例 | 提供与任务相关的示例，帮助模型理解预期输出。 |
| 格式说明 | 指定输出的格式要求，如列表、段落、表格、摘要等。 |
| 约束条件 | 列出完成任务时需要遵守的限制，如字数、风格、内容限制等。 |
| 上下文信息 | 提供背景信息，帮助模型更好地理解任务的上下文。 |
| 澄清请求 | 如果需要模型在输出中包含澄清或解释，应在提示中明确指出。 |
| 风格和语调 | 指定输出的风格和语调，如正式、幽默、友好、技术性等。 |
| 结束指示 | 指示模型在何时结束其输出，例如使用特定的结束词或标记。 |
使用这个构成要素表格可以帮助你系统地设计提示词，从而提高与AI模型交互的效果。例如，如果你需要AI模型为你写一封正式的商务邮件，你的提示词可以是：
任务说明：写一封商务邮件
指令：介绍新产品并邀请客户参加产品发布会
输入数据：产品名称、发布会日期和地点
格式说明：正式邮件格式
约束条件：不超过300字
上下文信息：目标客户群体是中小企业业主
风格和语调：专业、礼貌
结束指示：邮件结束时提供一个联系方式
这样的提示词可以帮助AI模型理解你的具体需求，并生成符合要求的输出。
