提示工程指南 | Prompt Engineering Guide

提示词编写入门是一篇系统指南，旨在阐述大语言模型（LLM）的核心组件和应用策略。文章首先对LLM进行简介，强调了它们作为深度学习技术在文本生成、问题解答与代码编写领域的广泛用途。接着，深入探讨提示词（Prompt）的定义与设计原则，包括清晰性、具体性、简洁性和灵活性，以确保与模型交互的高效性。文章通过Python代码示例演示了如何优化客户服务、改进决策制定、执行Python代码、调用API以及进行系统性测试等实际场景。最后，提供了AI与GPT相关资源、最新研究趋势和提示工程工具的比较，鼓励不断实践以提升提示工程技能。

大语言模型 (Large Language Model, LLM) 简介

大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成与输入语料库风格一致的文本。这种模型通过训练大量文本数据，学习语言的统计规律，从而能够生成连贯、多样化的文本，用于问题解答、文本生成、代码编写等多种应用场景。

提示词 (Prompt) 的定义与设计原则

提示词是引导模型生成特定类型文本的指令，是提示工程的核心。设计有效的提示词需要遵循以下原则：

1. 清晰性：指令应清晰明确，避免模棱两可，以便模型能够准确理解用户意图。
2. 具体性：提供足够的上下文和细节，减少模型的不确定性，提高输出的准确性和相关性。
3. 简洁性：指令应简洁，避免冗余信息，以减少解释成本，提高交互效率。
4. 灵活性：设计时应考虑到未来的扩展性，使提示词具有一定的通用性和适应性。

写清晰的指令

实践示例代码：

model_response = llm("请为我生成一首关于秋天的五言绝句。")

提供参考文本

实践示例代码：

prompt_with_reference = "在巴黎的艾菲尔铁塔前，有一个人在弹奏吉他，背景是黄昏的巴黎。请描述这个场景。"
response = llm(prompt_with_reference)

分解复杂任务

实践示例代码：

def complex_task_breakdown(prompt):
    tasks = ["提取关键信息", "构建故事框架", "添加具体细节", "完成文本撰写"]
    for task in tasks:
        yield llm(f"{task}：{prompt}")

for task_response in complex_task_breakdown("写一篇关于人工智能发展的短文"):
    print(task_response)

给模型时间思考

实践示例代码：

response = llm("请计算2023年7月1日是哪天的第几天？")

使用外部工具

实践示例代码：

import requests

def query_external_service(prompt):
    response = requests.get(f"http://api.example.com/query?prompt={prompt}")
    result = response.json()
    return result["answer"]

answer = query_external_service("查询纽约明天的天气预报")

系统性测试变化

实践示例代码：

def test_and_evaluate(prompt, variations):
    for variation in variations:
        response = llm(prompt.replace("示例", variation))
        evaluate_response(response)

test_and_evaluate("示例指令", ["新指令", "更明确的指令", "简化指令"])

客户服务优化

实践示例代码：

def optimize客户服务(prompt):
    response = llm(prompt)
    # 自动化回复和问题分类
    if "问题" in response:
        return "这是您的问题的解答。"
    else:
        return "抱歉，无法理解您的查询。"

optimized_response = optimize客户服务("我无法打开我的电子邮件。")

模型决策改进

实践示例代码：

def improve决策(prompt):
    response = llm(prompt)
    if "建议" in response:
        return "基于您的描述，建议采取的做法是..." + response.split("建议")[-1]
    else:
        return "无法提供决策建议。"

decision_improvement = improve决策("我应该选择Windows还是Mac作为个人电脑？")

Python代码编写与执行

实践示例代码：

def execute_python_code(prompt):
    code = prompt.split("执行代码：")[1]
    try:
        result = eval(code)
        return result
    except Exception as e:
        return f"代码执行出错：{e}"

code_execution_result = execute_python_code("执行代码：print('Hello, World!')")

API调用与代码执行

实践示例代码：

def call_API(prompt):
    import requests
    api_url = prompt.split("调用API：")[-1]
    response = requests.get(api_url)
    return response.json()

api_call_result = call_API("调用API：https://api.example.com/data")

系统性测试变化

实践示例代码：

def test_and_evaluate_changes(prompt):
    variations = ["", "的", "时候", "，例如"]
    for variation in variations:
        modified_prompt = prompt + variation
        response = llm(modified_prompt)
        print(f"变体：{variation} -> 回应：{response}")

test_and_evaluate_changes("如何提高自己的编程技能？")

基于模型的评估

实践示例代码：

def evaluate_model(prompt):
    response = llm(prompt)
    # 基于专家知识或预先定义的标准评估回答
    if "评估" in response:
        return "评估结果：" + response.split("评估")[-1]
    else:
        return "无法进行评估。"

evaluation_result = evaluate_model("请评估这段代码的效率。")

AI与GPT的相关论文与学习指南

• 慕课网：提供了一系列关于自然语言处理、机器学习和深度学习的课程，包括针对GPT系列模型的专门教程。
• GitHub：丰富的开源项目，如Hugging Face的Transformers库，提供了多种大语言模型API和示例代码。

大语言模型的最新研究与趋势

• 预训练模型：研究如BERT、GPT、T5等预训练模型在生成、问答、跨语言处理等多个领域的应用。
• 应用案例：关注AI在客户服务、内容生成、代码自动化等方面的最新应用案例。

提示工程与工具的比较分析

• LlamaIndex：一个构建基于大型语言模型的索引和查询系统的框架。
• WizardLM：一个旨在构建更人性化的交互体验的大型语言模型框架。

推荐的AI聊天机器人与AI工具

• Google AI：提供了一系列AI工具和产品，包括用于自然语言处理的API。
• Microsoft Azure：集成了一整套AI服务，包括语言理解、文本生成、对话构建等能力。

提示工程是一个不断发展且充满挑战的领域，需要不断探索和实践。通过遵循上述策略和实践示例，用户和开发者可以更有效地利用大型语言模型，提升交互效率和任务完成质量。在未来的学习和实践中，不断实践、反思和创新将是提升提示工程技能的关键。