AIGC 提示工程指南 | AI 使用导航教程

提示词工程师在优化文本概括、信息提取、问答以及文本分类等任务中发挥关键作用。通过精心设计的提示词，可以引导大语言模型准确理解用户需求，生成高质量的文本总结、提取关键信息、提供精准回答或进行情感分类。本文通过实例代码展示了如何使用提示词工程师的最佳实践，确保模型输出既符合预期又具有高相关性。掌握提示工程的技巧不仅能够提升模型在实际应用中的表现，还能促进大语言模型在复杂场景下的高效使用。

提示工程指南：利用提示词优化大语言模型表现

文本概括

在文本概括任务中，提示词的作用是引导大语言模型将长文本简化成精炼的总结。例如，用户可以使用提示词来要求模型提供关于“抗生素”的作用和使用方法的简明概述。在进行文本概括时，应关注提示词的简洁性和针对性，以确保模型能产出准确且易于理解的信息。

示例代码

import openai

def summarize_text(prompt, text):
    completion = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=f"请概括以下文本：\n\n{text}\n\n{prompt}",
        max_tokens=100,
        temperature=0.5
    )
    return completion.choices[0].text.strip()

text_example = "抗生素是一类广泛使用的药物，用于治疗由细菌引起的感染。它们通过抑制细菌生长或杀死细菌来发挥作用。抗生素对病毒无效。"
prompt_example = "请提供抗生素的作用和使用方式的简明概述。"
summary = summarize_text(prompt_example, text_example)
print(summary)

信息提取

信息提取任务涉及到从文本中识别和提取关键数据点。提示词在此类任务中至关重要，可以通过明确指示模型关注特定类型的信息。例如，从一篇关于人工智能的论文中提取关于技术贡献的信息。借助精确的提示词，大语言模型能够准确识别并提取所需数据。

示例代码

def extract_data(prompt, text):
    completion = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=f"从以下文本中提取人工智能技术的贡献和使用情况：\n\n{text}\n\n{prompt}",
        max_tokens=100,
        temperature=0.5
    )
    return completion.choices[0].text.strip()

text_example = "研究人员提出了一种基于强化学习的AI模型，用于自动驾驶汽车的路径规划。该模型在多个测试场景中表现出色，提高了自动驾驶的安全性和效率。"
prompt_example = "请提取该论文中关于人工智能技术的贡献和使用情况。"
data_extraction = extract_data(prompt_example, text_example)
print(data_extraction)

问答

优化提示词的格式和内容对于提高问答系统中大语言模型的响应精确度至关重要。通过提供上下文和明确问题类型，模型可以更准确地理解用户的意图并给出针对性的回答。例如，使用特定的提示词指导模型对科学问题进行回答，确保回答既详尽又准确。

示例代码

def answer_question(prompt, query):
    completion = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=f"回答这个问题：\n\n{query}\n\n{prompt}",
        max_tokens=100,
        temperature=0.5
    )
    return completion.choices[0].text.strip()

query_example = "黑洞是如何形成的？"
prompt_example = "请提供关于黑洞形成的详细解释。"
answer = answer_question(prompt_example, query_example)
print(answer)

文本分类

通过提示词，可以指导大语言模型对输入文本进行情感分类，如判断文本的情感倾向是中立、负面还是正面。这要求提示词明确指示模型识别文本中的情感元素，并给出相应的分类。

示例代码

def classify_sentiment(prompt, text):
    completion = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=f"对以下文本进行情感分类：\n\n{text}\n\n{prompt}",
        max_tokens=100,
        temperature=0.5
    )
    return completion.choices[0].text.strip()

text_example = "这部电影非常精彩，我强烈推荐给所有喜欢科幻片的观众。"
prompt_example = "请对这段文本进行情感分类。"
sentiment = classify_sentiment(prompt_example, text_example)
print(sentiment)

对话

虽然在本文中没有深入讨论，但提示词在构建对话系统中发挥着关键作用。通过使用特定的提示词和结构，可以指导模型与用户进行有效的交互，提供个性化的响应和解决方案。

后续探索

提示工程是一个持续发展的领域，旨在最大化大语言模型的能力和效率。通过不断探索和优化提示词的使用，可以从更复杂的任务和场景中获得更多价值。未来可能涉及更高级的提示工程技巧，如多轮对话管理、复杂逻辑推理任务的处理等。随着技术的进步和应用场景的多样化，提示工程将为大语言模型的应用提供更丰富的可能性和更高的效率。

通过上述示例和代码，我们可以看到提示词在指导大语言模型完成不同任务时的灵活性和重要性。学习并实践提示工程将有助于提高模型的输出质量，满足各种应用场景的需求。