在不断发展的世界中，技术在所有方面都占据着上风，而人工智能在每项可能的任务中的使用量明显增加是不可避免的。但是，人工智能的一个关键部分是人们开发和训练这些模型所需的信息。这种提供信息以及如何提供信息的基本循环就是提示工程。

### 提示工程是什么？

提示工程是指创建有效的提示的过程，这些提示能够使AI模型基于给定的输入生成响应。提示工程本质上是指在基于文本的Artificial Intelligence任务（更具体地说是自然语言处理（NLP）任务）中智能地编写提示。在执行此类基于文本的任务时，这些提示有助于用户和模型根据要求生成特定的输出。这些要求以提示的形式高效地添加，因此被称为提示工程。

### 提示是什么？

提示是用于为机器学习模型提供上下文和指导的简短文本。在谈到特定的文本AI任务，也称为NLP任务时，这些提示对于生成尽可能接近期望输出的相关输出是有用的。准确地讲，这些提示通过以下方式帮助生成准确的响应：

- 为模型添加一些额外的指导。

- 不要过度泛化提示。

- 确保添加的信息不要过多，因为这会使模型感到困惑。

- 确保模型清晰地了解用户意图和目的，以便仅在相关上下文中生成内容。

### 提示工程：为什么它很重要？

- 更具体的输入格式作为提示有助于更好地解释任务的要求。

- 具有详细要求解释的具体提示意味着输出与期望的输出更加匹配。

- 通过提示获得更好的NLP任务结果也意味着可以为未来的任务提供更好的训练模型。

### 提示工程的应用

本质上，使用最多的提示生成的临界区域是基于文本的建模：NLP。正如上面已经指出的那样，提示工程可以通过多种方式为提示添加更多的上下文、意义和相关性，从而产生更好的输出。

提示生成的一些关键应用是在以下任务中：

- 语言翻译：这是使用相关语言模型将一段文本从一种语言翻译成另一种语言的过程。通过仔细设计包含所需脚本、方言和其他特征等信息的提示，可以帮助模型提供更好的响应。

- 问答聊天机器人：Q/A机器人是现在最受欢迎的NLP类别之一。它被机构网站、购物网站等多个网站所使用。用于训练AI聊天机器人的提示在很大程度上会影响机器人的响应方式。一个可以添加到提示中的关键信息是添加查询的意图和上下文，这样机器人就不会混淆生成相关答案。

- 文本生成：这样的任务可以有多种应用，因此了解用户查询的确切维度也很关键。可以大大改变文章的语气、词汇和组织形式，根据文章的目的进行生成。

### 提示工程：需要记住的关键点

提示工程是一项具有多个方面和特征的任务，需要精确平衡。使用正确的提示可以很大程度上调整模型的性能。问题是我们如何确保我们的提示适合手头的任务？以下是设计AI模型提示时需要记住的一些关键点：

- 从目标和目的出发：AI模型通常仅基于手动输入工作。用于训练模型或与语言模型进行运行文本或对话的原始输入都会影响模型对下一个查询的回复。因此，在与模型交互时，即使在开始之前，也应该绝对清楚对话的目标和要通过它实现的目标。

- 相关且特定的数据识别和用途：正如清楚地说明的那样，就像每个提示及其目的应该清晰描述一样，同样，只应使用绝对相关的数据来训练模型。应该确保训练中没有不相关或不需要的数据。

- 专注于寻找相关关键词：相关关键词对于生成的响应类型有很大不同。在正确的地方正确使用关键词可以导致完全不同的结果。例如，在处理数学问题时，如果有人问一个模型：“飞机是什么？”，如果没有提到“数学”这个关键词，AI很可能会将“飞机”一词理解为飞机。因此，必要时应使用关键词！

- 确保提示简单明了：在创建提示时，通过使用简单的语言和避免过于复杂的句子结构来保持提示简单明了非常重要。这将使模型更容易生成准确的输出，并使用户更容易理解提示。

- 测试和完善提示：最后一步是使用各种测试用例来评估生成的提示的性能，并根据需要进行调整。根据测试进一步优化提示将提高模型生成的输出的准确性。

通过遵循上述最佳实践，您可以创建针对特定目标的提示，并生成准确且有用的输出。

### 提示工程的优缺点如下

**优点：**

提高准确性：相关的提示意味着AI模型可以更好地工作，这反过来又意味着可以精确模拟情境，从而得到更精确的响应。特别是在医疗保健等特定领域，这被认为是非常有用的。

增强用户体验：更好的响应意味着用户能够更容易地获得与其问题相关且满意的答复，无需太多麻烦。

成本效益：使用一个特定的、经过巧妙设计的提示，达到一次准确、令人满意的答复所需的回合数就会减少。

**缺点：**

确定特定性的困难：确定特定性和一般性之间的正确平衡是一项具有挑战性的任务，因为过于特定的提示可能会限制生成的响应范围，而过于一般的提示可能会产生不相关的响应。

### 提示工程的未来

提示工程是一项最近正在发展和兴起的的技术，因此它实际上可以成为大多数AI和NLP任务以及其他领域中至关重要的部分。以下是一些关键领域，提示工程可以帮助取得重大进展：

- AI和NLP：随着AI和NLP技术的进步，预计我们会看到提示的准确性和有效性将显著提高。随着更复杂的算法和机器学习模型的出现，提示将得到发展，并更具体地针对特定用例。

- 与其他技术集成：提示工程很可能将越来越多地与其他技术集成，例如虚拟助理、聊天机器人和启用语音的设备。这将使用户能够更无缝、更有效地与技术互动，从而提高整体用户体验。

- 提高自动化和效率：我们还可以期待看到更高级的提示所带来的过程自动化和效率的提高，从而简化提示的开发，从而提高产出。