通过合理的引导改变解锁人工智能的潜力
释放人工智能潜力的有效引导方法' (Effective Guidance Method to Unlock the Potential of Artificial Intelligence)
在迅速发展的技术领域中，人工智能（AI）处于前沿地位，不断重塑我们与数字系统的互动。这一进化的重要方面是大型语言模型（LLMs）的发展和完善，它们已经成为各种应用的必不可少的组成部分，从客服机器人到高级数据分析。发挥这些LLMs潜力的核心是即时工程的艺术和科学，这一领域结合了语言学、心理学和计算机科学，以与AI有效沟通。
介绍
即时工程是一种制作简洁且涵盖上下文的查询的技能，以引导AI生成相关和准确的回答。在本质上，这种实践涉及了对自然语言处理和LLMs能力的细微差别的理解。这一复杂的过程依赖于两个基本支柱：上下文设置和清晰的指导，这两者在塑造AI输出中起到至关重要的作用。
清晰的指导
清晰的指导是在提示中指定AI预期完成的具体任务。这些指导帮助塑造AI的回应内容、结构和细节。通过明确您的意图，AI可以生成更有针对性和相关性的回应。
上下文设置
提示工程中的上下文设置涉及提供给AI模型的背景信息或特定情景，以引导其回答。这就像为一次对话设定舞台，为AI提供必要的信息以理解查询的意图和范围。
以下是丰富提示上下文的几种方法：
历史或时序上下文
用途：在分析、研究或新闻汇总等领域。
示例：不要询问“分析股市趋势”，而是明确指定“分析2020年疫情爆发后的股市趋势，重点关注科技行业”。这种时间上下文有助于AI聚焦于特定时期，提供更相关的见解。
地理上下文
用途：在市场分析、旅行推荐或地方性新闻等应用中非常重要。
示例：对于提示“评估可再生能源采用情况”，添加“在东南亚地区”可以提供地理特定性，获得以地区为重点的见解。
人口统计上下文
用途：在营销、医疗保健或教育应用中非常重要。
示例：将“建议营销战略”改为“为城市地区的Gen Z消费者提供营销战略建议”可以缩小目标人口统计范围，提供更贴合的策略。
技术或领域特定上下文
用途：在医学、法律或工程等专业领域。
示例：与其使用宽泛的提示”解释机器学习算法”，更具体的提示可以是“解释自动驾驶车辆导航中使用的机器学习算法”。
情感或文化上下文
用途：在内容创作、社交媒体分析或客户服务中。
示例：将“编写产品广告”转化为“编写能吸引环保意识消费者的产品广告”加入情感/文化角度。
数据驱动或研究导向上下文
用途：用于数据分析、科学研究或学术研究。
示例：将“分析顾客反馈”改为“分析2023年第一季度在线调研收集的顾客反馈数据”。
预期受众或用户上下文
用途：在内容生成、UX/UI设计或教育材料中。
示例：将“创建一个有关使用社交媒体的教程”修改为“为小型企业主创建一个有关使用社交媒体的教程”。
上下文设置和清晰的指导共同构成提示工程的基础。它们协同作用，指导AI，确保每个查询不仅仅是在字面上理解，而且还在正确的背景和意图下进行解释，从而产生更符合用户期望和需求的输出。
提示技巧和最佳实践
提示工程利用各种技术优化与AI模型的交互。每种技术都有其特定的用途，并可通过实际示例加以说明：
零样本提示
这种技术不需要AI之前的例子或培训来回答问题。AI完全依赖于其已有的知识和培训。
用途：最适合一般查询，或在需要快速回答而无需特定上下文培训的情况下使用。
例子：向AI问：“法国的首都是哪里？” AI使用其现有的知识库提供答案。
单例示例引导
通过给AI一个单一的示例来引导其回答。这有助于AI理解所期望的答案或内容类型。
用途：当一个示例可以大大提高AI的响应的相关性或准确性时非常有用。
例子：为AI提供一个电子邮件回复的示例，然后要求其为不同的电子邮件起草类似的回复。
少例示例引导
这种方法通过提供几个示例来建立模式或上下文，帮助AI理解所期望的响应类型。
用途：对于AI需要几个示例来掌握任务，尤其是对于更复杂的查询非常有效。
例子：向AI展示多个客户评论及其情感标签的示例，然后要求其标记新的评论。
逻辑引导
通过引导AI经过一系列逻辑步骤或思考来解决问题或回答问题。
用途：非常适用于需要将复杂的多步骤问题分解为更简单组成部分的复杂问题。
例子：要求AI通过概述解决过程中的每个步骤来解决一个复杂的代数方程。
迭代引导
通过根据AI先前的回答提出后续问题，对查询进行细化或深入探索。
用途：非常适用于深入探索某个主题或澄清特定要点。
例子：在收到气候变化的一般概述后，提出关于其对海平面影响的有针对性的后续问题。
上下文引导
通过在提示中添加特定的背景信息或设置，引导AI的响应朝特定的方向发展。
用途：在提供细致入微和相关的响应方面至关重要，特别是在复杂的主题领域。
例子：询问“解释高海拔植物光合作用的过程”，以接收与特定环境条件相关的响应。
否定引导
告诉AI在其响应中不包括什么内容，设置界限或限制。
用途：在聚焦AI的回答并避免不相关或不需要的信息方面非常有帮助。
例子：“总结第二次世界大战，但不包括军事战略。”
条件引导
在提示中设置条件或假设情景，要求AI根据该情景做出回应。
用途：在根据假设情景进行规划、预测或创建回应时非常有用。
例子：“如果全球温度上升2摄氏度，可能会有什么潜在的环境影响？”
创造性引导
鼓励AI生成原创的、富有想象力的内容或想法。
用途：非常适合创意写作、头脑风暴会议或生成创新解决方案。
例子：“发明一个能帮助减少家庭能源消耗的新装置。”
基于角色的引导
给AI分配一个特定的角色或人设，引导其回复以适应该角色或专业知识。
用途：在模拟、培训场景或需要专业知识的情况下非常有效。
例子：“作为一名营养师，为糖尿病患者建议一个健康的膳食计划。”
多模态引导
将文本提示与其他数据类型（如图像或音频）结合，以提供更丰富的上下文。
用途：在多种数据类型可以带来更全面理解或更丰富回应的场景中非常实用。
例子：“根据这段城市街道的声音片段，描述可能的城市环境和正在发生的活动。”
这些技术都提升了AI产生更准确、相关和复杂的响应能力，展示了引导工程的灵活性和深度。
结论
本文深入探讨了快速工程的基本原理、策略、现实应用和新兴趋势。快速工程不仅仅是一项技术能力，它是语言、技术和认知理解交汇处的一个充满活力的领域。它需要对人工智能的优势和劣势有所了解，要求在沟通中融合创造力和分析能力。随着人工智能的不断进步，快速工程的方法和应用也会不断进步，将其确立为那些希望高效利用人工智能技术的人必备的能力。
