What Is Prompt Engineering? A Comprehensive Guide For AI

由柏拉图重新发布

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介绍

即时工程的核心是人工智能对话炼金术的艺术。在这里，精心设计的问题或指令与生成人工智能模型的世界相结合，将基本查询转化为有针对性、具体且非常有用的响应。将其视为连接人类意图与人工智能功能的语言桥梁。这种战略纪律不仅仅是提出问题，而是提出问题。这是关于询问右中的问题右的方式来获得 最有效 答案。

即时工程源于自然语言处理 (NLP) 领域，其目的是发现那些能触发人工智能最想要的响应的神奇单词或短语。这就像知道摩擦神灯的确切方法一样——在这种情况下，神灯是像 DALL-E 这样的先进人工智能，经过编程可以生成你能想象到的任何图像。但这不仅仅是图像。无论是文本到文本、文本到图像，甚至文本到音频，提示工程的技巧都涉及调整、细化和优化输入，以实现不仅准确，而且与我们的意图紧密结合的输出。复杂的人类需求和业务目标。

什么是即时工程？

即时工程类似于视频游戏中的作弊代码，但用于人工智能交互。这是关于以如此精确和清晰的方式构建提示（思考指令或查询），使人工智能不仅能够理解，而且能够提供切中要害的响应。专业的提示工程师每天都在这里度过——实验、分析并弄清楚是什么让人工智能与人类意图保持一致。但是，嘿，这不是一个专属俱乐部！任何曾经要求 Siri 设置闹钟或使用 Google Assistant 搜索菜谱的人，本质上都练习过一些即时工程。

在大型语言模型或文本到图像模型等人工智能模型领域，即时工程可以是简单的查询，例如“什么是费马小定理？”诸如“写一首关于秋叶的诗”之类的创造性命令。它涉及措辞、指定风格、上下文，甚至为人工智能分配角色。见过那些让你完成单词序列的语言学习提示吗？这就是行动中的即时工程，采用小样本学习等技术通过示例来教授人工智能。

就人工智能响应的质量而言，好提示和坏提示之间的差异可能是天壤之别。精心设计的提示可以带来快速、准确和相关的答案，而构造不当的提示可能会导致模糊、偏离目标甚至无意义的反应。这种区别在专业环境中至关重要，因为效率、速度和准确性至关重要。

快速工程的好处

有效的提示不仅仅在于得到正确的答案，还在于得到正确的答案。这也是为了更快地到达那里。在时间就是金钱的商业环境中，及时的工程设计可以大大减少从人工智能模型中提取有用信息所需的时间。对于将人工智能集成到时间敏感的应用程序中的公司来说，这种效率改变了游戏规则。

此外，快速工程并不是一劳永逸的小马。一个经过深思熟虑的单一提示可以是通用的，可以适应各种场景，从而增强人工智能模型的可扩展性。对于希望扩展人工智能功能而无需为每个新应用程序重新发明轮子的企业来说，这种适应性至关重要。

最后但并非最不重要的一点是，定制是即时工程真正发挥作用的地方。通过根据特定业务需求或用户偏好定制人工智能响应，即时工程可提供独特的个性化体验。对于旨在使人工智能输出与其精确业务目标保持一致的组织来说，这种定制非常宝贵。

那么，我们准备好深入研究这个令人着迷的即时工程世界了吗？让我们探讨一下这项技术如何重塑我们与人工智能的互动，使它们更加有效、高效，并根据我们的需求量身定制。

两个提示的故事：电子商务聊天机器人的案例

想象一下，您正在经营一家专门从事户外装备的电子商务企业。您决定集成一个生成式人工智能聊天机器人来帮助客户在您的网站上查找产品。这个场景完美地说明了提示工程中构造良好的提示与构造不良的提示的重要性。

场景 1：误导性提示

假设聊天机器人的提示设计得很糟糕。一位顾客问：“露营时如何保暖？”现在，精心设计的提示应该会引导聊天机器人推荐隔热睡袋、便携式加热器或保暖服等产品。然而，由于提示的模糊性和误导性，人工智能可能会从更一般的意义上解释“保持温暖”。因此，聊天机器人会给出有关保暖的一般提示，例如四处走动或喝热饮料 - 并没有真正满足客户在您的网站上查找相关产品的需求。

这是提示错误的典型示例。它不仅无法满足客户的特定需求，而且还错过了引导他们进行潜在购买的机会。

场景 2：即时提示

现在，让我们翻转脚本并想象提示是精心设计的。同一个客户问同样的问题，但这一次，人工智能会根据提示进行微调，以解释和响应与产品相关的查询。了解上下文和电子商务设置后，聊天机器人会回复您网站上提供的高质量隔热露营装备的推荐，甚至可能链接到特定的产品页面。

这种响应直接满足客户的需求，增强他们的购物体验，并增加销售的可能性。它展示了精心设计的提示如何能够带来高效、相关和富有成效的交互，从而使客户和您的企业受益。

结合场景：

想象一下您正在经营一家在线电子产品商店。一位顾客发送消息说：“我收到了错误型号的耳机。我可以把正确的发送给我吗？”这是一个典型的场景，其中及时的工程可以改变您的客户满意度部门的游戏规则。

构建提示

首先，我们需要为我们的人工智能模型奠定基础。我们告诉它，“这是一个困惑的客户和一个反应灵敏、以解决方案为导向的客户服务代理之间的对话。”然后，我们按原样呈现客户的查询。这为人工智能设定了关于交互的性质及其需要扮演的角色的清晰背景。

现在，让我们指导人工智能如何开始响应。我们可能会说：“客户服务代理回复：您好，感谢您就订单事宜与我们联系。我们对造成的混乱感到非常抱歉。是的，我们可以”，表明回应应该承认问题，表达同理心，并朝着积极的解决方向迈进。

模型的反应

将此提示输入经过精心调整的 AI 模型，您可能会得到如下响应：

“是的，我们绝对可以提供帮助。您能否确认您的订单号，以便我们安排将正确的耳机发送给您？”
“是的，我们可以为您解决这个问题。我们会立即向您发送正确的型号，这是用于退回错误商品的预付费标签。”

精心构造的提示的力量

这个例子展示了即时工程中精确度的力量。通过明确定义角色、背景和期望的结果，人工智能能够生成不仅相关且有用的响应，而且还符合公司的客户服务标准。

此外，这种方法可以根据特定的公司政策和客户交互风格进行微调。通过进一步完善，这些人工智能生成的响应可以变得更加符合您的品牌声音和客户服务精神。

什么是提示？

人工智能领域的提示类似于蓝图：精确、有指导性、有方向性。它们充当人类意图和人工智能执行之间的桥梁，将我们的愿望和问题转化为人工智能模型可以理解并采取行动的任务。

最简单的是，提示是针对人工智能模型的指令或问题。但它的内涵远不止表面所见。提示是决定人工智能模型如何有效地实现其目的的秘密武器，无论是回答问题、生成文本，甚至创建图像。

指令：提示的核心

该指令是提示的心跳。它准确地告诉人工智能我们对它的期望。例如，“总结所附报告中的主要发现。”在这里，指示清晰、直接，几乎没有歧义的余地。

背景：搭建舞台

上下文是人工智能执行任务的背景。它构建了人工智能的响应，确保与当前场景的相关性和一致性。例如，在我们的指令中添加“考虑最近对气候变化的研究”，将人工智能的任务置于特定领域，从而强化其重点。

输入数据：人工智能的燃料

输入数据是人工智能使用的原材料。在我们的示例中，它是“附加报告”。该组件至关重要，因为它提供了人工智能需要处理和响应的特定内容。

输出指示器：定义响应风格

输出指标决定了人工智能响应的格式或风格。在我们的例子中，“以新闻风格呈现你的摘要”指示人工智能采用特定的语气和格式，确保输出满足我们的风格需求。

关于即时工程您应该了解的技术概念

快速工程有点像语言厨师——它不仅仅是混合原料；这是关于精心制作能够带来最佳风味的食谱。为了做到这一点，您需要了解一些核心技术概念。让我们深入研究即时工程的这些基本要素。

自然语言处理（NLP）

即时工程的核心是自然语言处理 (NLP)。将 NLP 想象为人工智能的语言学校，机器不仅学习“听到”人类语言，还学习理解并根据上下文做出反应。它是人工智能中的一个专业领域，它将语言转化为计算机可以消化和理解的格式。如果没有 NLP，我们的人工智能朋友将会在翻译中迷失方向！

大型语言模型 (LLM)

接下来是大型语言模型（LLM）。他们是人工智能语言世界的重量级人物，接受海量数据集的训练来预测单词序列。他们就像人工智能领域的小说家一样，试图根据之前所说的内容找出句子中的下一个单词。法学硕士对于掌握上下文和生成有意义且相关的文本至关重要。

变压器

变形金刚——不，不是伪装的机器人——是许多法学硕士的引擎，包括著名的 GPT 系列。这些是为语言量身定制的特殊类型的深度神经网络。将它们想象成人工智能的聚焦镜头，帮助它专注于句子的不同部分，以理解单词之间的关系。 Transformer 的注意力机制就像聚光灯，突出显示海量文字中的关键内容。

参数

参数是人工智能模型的旋钮和转盘，在训练过程中进行微调。虽然提示工程师不会直接调整这些，但了解它们有助于理解为什么人工智能模型可能会以某种方式响应您的提示。它们是指导人工智能语言游戏的基本规则。

令牌

令牌是人工智能语言模型的基础——它们是模型读取和理解的文本单元。将标记视为语言配方中的各个成分。它们的范围可以从单个字母（如“a”）到整个单词（如“apple”）。在制作提示时，重要的是要知道法学硕士只能处理一定数量的代币，这就像你的搅拌碗的大小。

多式联运

最后，还有多模态。这就是人工智能模型变得超级通用的地方，不仅可以处理文本，还可以处理图像、声音甚至代码。在提示工程中，这意味着您可以编写提示来生成一系列输出，具体取决于人工智能模型的功能。这就像拥有一个厨房，您可以在其中制作从蛋糕到砂锅菜的任何东西！

有了这些概念，您现在就可以更好地进入快速工程的世界。了解这些技术方面就像拥有合适的厨房工具一样——它们可以让您更高效、更有效地制作完美的人工智能提示。

即时工程中的权重

在即时工程中，“权重”的概念在指导人工智能模型的焦点和影响响应类型或生成的内容方面发挥着关键作用。将权重视为聚光灯，在提示的某些部分上发出更亮的光，使它们在人工智能的“头脑”中更加突出。

权重如何影响人工智能反应

提示中的权重并不是所有人工智能模型的统一功能，但经常出现在提示中提供一定程度定制的平台中。这些权重可以通过特殊的语法或符号来实现，指示应更加强调提示中的哪些术语或元素。

不同背景下的权重

虽然权重在图像生成任务（如 DALL-E 或 Midjourney）中经常被讨论，其中轻微的调整可能会导致截然不同的输出，但该概念同样适用于其他生成模型，例如处理文本或代码的模型。

加权的实际例子

考虑这些假设的例子来了解权重如何改变结果：

中途图像生成：在第一个提示中，人工智能可能会生成一张图像，其中海洋和日落同样呈现。然而，通过在“海洋”旁边添加权重“::”，人工智能的焦点会发生变化，它可能会生成一幅图像，其中海洋是主要元素，而日落可能扮演更次要的角色。
- 提示：“海洋，日落”
- 改变提示的权重：“海洋::，日落”
基于文本的模型：在加权提示中，人工智能会更多地关注巫师在故事中的观点或角色，这可能会导致巫师的行为、想法或背景比龙的更详细的叙述。
- 提示：“写一个关于巫师和龙的故事。”
- 改变重量提示：“写一个关于巫师：和龙的故事。”

加权的影响

权重的添加可以显着改变输出。例如，在图像生成器的背景下，调整权重可以将场景从宁静的海滩日落转变为以日落为背景的戏剧性的、以海洋为主的景观。同样，在文本生成中，它可能会改变有关某些角色或主题的叙述焦点或细节深度。

现在，让我们深入研究提示技术的多样化世界，每一种都是塑造人工智能反应的独特方法。

提示技巧列表

#1：零射击提示

零样本提示的美妙之处在于它的简单性和多功能性。这就像向专家提问而不需要提供背景信息。专家广泛的知识和经验使他们能够根据他们已知的知识准确地理解和做出反应。

在情感分析中的应用

让我们深入研究一个实际的例子：情感分析。假设您正在分析客户反馈，并且看到一条评论说：“我在公园度过了美好的一天。”在零样本提示中，你会直接问人工智能模型：“下面这句话‘我在公园度过了美好的一天’的情感是什么？”

语言模型利用其在理解情绪方面的广泛训练，可以准确地将这种陈述分类为积极的，即使它没有为该特定任务提供任何具体的训练示例。这种从单个句子中准确推断情感的能力展示了该模型对语言细微差别的固有理解。

零样本提示的多功能性

零样本提示不仅限于情感分析。它在一系列任务中同样有效，包括分类（如垃圾邮件检测）、文本转换（如翻译或摘要）和简单的文本生成。这种方法对于在广泛的查询中生成快速、即时的响应特别有用。

另一个例子：混合情绪分析

考虑另一种情况，您正在评估酒店评论：“房间很宽敞，但服务很糟糕。”使用零样本提示，您可以要求模型“从以下评论中提取情绪”。如果没有事先针对此特定任务进行训练，模型仍然可以处理提示并确定评论的情绪复杂：对房间的宽敞程度持积极态度，但对服务持负面态度。

这种能力对于人类来说似乎很简单，但对于人工智能来说却是非常了不起的。它不仅展示了对语言的理解，还展示了解析复杂、微妙情感的能力。

#2：少量提示

少量提示通过提供几个示例（通常是两到五个）来丰富人工智能的理解，这些示例指导模型的输出。该技术对于需要特定上下文或风格的任务特别有用，使模型能够更准确地调整其响应。

在生成押韵对联中的应用

在生成押韵对联中的应用

考虑一下制作一首关于月夜的押韵对句的任务，这是一个更具体的挑战。以下是少量提示的工作原理：

向模型输入提示：

“写一首关于向日葵的押韵的对联：
例如1：
‘向日葵的花瓣明亮，
高兴地沐浴在阳光下。”
例如2：
“向日葵在夏日的光辉中高大，
微风吹过，点头。”
现在，写一首月夜押韵的对联吧。”

在此场景中，模型给出了两个有关向日葵的对联示例。它们作为一个框架，教授人工智能输出中预期的风格和结构。当被要求写一个月夜时，该模型使用这些例子来生成一个类似风格的对联。

预期回应：

“月光洒下银光，
让世界沐浴在宁静的夜晚。”

该模型利用示例中的结构和韵律方案，将它们应用到新主题中。这说明了少镜头提示如何有效地引导模型的创作过程。

不同环境下的少量提示

少镜头提示的用途广泛，不仅限于诗歌等创造性任务。它在更结构化或技术领域同样有效。例如，在酒店收入管理等业务环境中，一些提示可能如下所示：

提示：“我为您提供了‘酒店业收入管理’主题，您为我提供了以下格式的策略列表：
策略三：动态定价
策略2：收益管理
策略三：超额预订
请继续列出这个清单。”

有了这个提示，人工智能模型将继续以相同的格式列出策略，可能包括停留时间折扣或渠道管理等选项。最初的示例充当蓝图，指导模型生成符合指定格式和主题的内容。

#3：思想链提示

思维链 (CoT) 提示彻底改变了人工智能模型通过模仿人类推理过程来解决复杂、多步骤问题的方式。这项技术将复杂的问题分解为更简单的组件，允许人工智能模型在得出最终答案之前逻辑地浏览每个阶段。它在需要详细推理的任务中特别有用，例如数学问题或复杂的决策场景。

在解决问题中的应用

考虑一个不同的多步骤数学问题，以更好地理解 CoT 提示：

提示：“爱丽丝有 15 个橙子。她吃了 2 个橙子，然后她的朋友又给了她 5 个橙子。爱丽丝现在有多少个橙子？”

在采用 CoT 提示时，我们将问题分解为更小、更易于管理的问题：

初始提示：“爱丽丝有 15 个橙子。”
中级提示：“爱丽丝吃了 2 个橙子后，有多少个？”
中间答案：“爱丽丝有 13 个橙子。”
下一个提示：“爱丽丝有 13 个橙子。”
中级提示：“爱丽丝再收到 5 个橙子后，会有多少个橙子？”
最终答案：“爱丽丝现在有 18 个橙子。”

这种方法引导人工智能解决问题的每一步，与人类处理问题的方式非常相似。通过这样做，它增强了模型解决问题的能力并加深了对复杂任务的理解。

决策思维链

让我们将 CoT 提示应用到业务决策场景中：

提示：“您管理一家书店，库存有 200 本书。您在促销期间售出了 40 本书，随后又购买了 70 本书。现在你的库存里有多少本书？”

使用CoT提示，问题划分如下：

初始提示：“你从 200 本书开始。”
中级提示：“卖掉 40 本书后还剩下多少本书？”
中间答案：“你有 160 本书。”
下一个提示：“您有 160 本书。”
中级提示：“加上 70 本书后，你有多少本书？”
最终答案：“您现在库存有 230 本书。”

增强 CoT 提示

可以通过添加“让我们一步一步思考”这句话来增强思维链提示，即使没有多个具体的问答示例，这也被证明是有效的。这种方法使得 CoT 提示可扩展且更加用户友好，因为它不需要制定大量详细的示例。

对大型语言模型的影响

当应用于 Google 的 PaLM 等大型语言模型时，CoT 提示特别有效。它显着提高了模型执行复杂任务的能力，有时甚至优于特定于任务的微调模型。该技术可以通过在 CoT 推理数据集上微调模型来进一步改进，从而增强可解释性和推理能力。

#4：迭代提示

迭代提示是提示工程中一种动态且有效的策略，对于第一次尝试可能无法产生预期结果的复杂或微妙的任务特别有用。这种方法涉及通过一系列后续提示来完善和扩展模型的输出，从而可以更深入地探索当前的主题。

在医疗保健研究中的应用

让我们将迭代提示应用于医疗保健研究项目：

初始提示：“我正在研究冥想对减轻压力的影响。您能概述一下当前的发现吗？”

假设模型的输出包括降低皮质醇水平、改善睡眠质量和增强认知功能等点。

后续提示 1：“有趣，您能否提供有关冥想如何影响皮质醇水平的更多详细信息？”

然后，该模型可能会更深入地研究生物机制，例如激活副交感神经系统，减少应激激素的产生。

后续提示 2：“改善睡眠质量如何有助于冥想者减轻压力？”

在这里，该模型可以扩展睡眠和压力之间的关系，讨论冥想如何有助于改善睡眠卫生，从而降低压力水平。

这个迭代过程允许对冥想和减压这个复杂的主题进行渐进和更彻底的探索。

产品开发中的迭代提示

另一个例子可能是在产品开发的背景下：

初始提示：“我正在开发一种新型环保包装材料。主要考虑什么？”

该模型可能会概述生物降解性、成本效益和消费者接受度等因素。

后续提示1：“您能否详细解释一下平衡生物降解性与成本效益方面面临的挑战？”

然后，该模型可以提供对材料选择、制造工艺以及环境影响和生产成本之间的权衡的见解。

后续提示2：“可以采取哪些策略来提高消费者对环保包装的接受度？”

在这里，模型可能会讨论营销策略、消费者教育以及展示新包装的环境效益的重要性。

迭代快速开发过程

迭代提示不仅仅是提出后续问题；这是一个有条不紊的过程，涉及：

创意产生： 从一个广泛的概念或问题开始。
实施： 根据您的想法创建初始提示。
实验结果： 分析 AI 模型的输出。
错误分析： 确定产出未达到预期的领域。
迭代： 细化提示，纳入具体说明或其他上下文。
重复： 重复该过程，直到达到预期的结果。

例如，如果您正在总结特定受众的产品描述，那么您的初始提示可能过于宽泛。分析结果后，您可能会意识到需要指定受众、所需的长度或格式。随后的提示可以结合这些细节，逐渐磨练出完美的总结。

#5：生成知识提示

生成的知识提示利用大型语言模型的庞大信息库来创建更明智且与上下文相关的响应。它首先涉及提示模型生成有关某个主题的基础知识，然后将其作为更具体的后续查询的基础。

历史分析中的应用

考虑一个场景，我们想要了解历史事件（例如工业革命）的影响。

初始提示：“提供工业革命的摘要。”

该模型可能会生成一个响应，概述工业革命的关键方面，包括技术进步、制造业的变化和社会影响。

后续提示：“基于工业革命时期的技术进步，这一时期是如何塑造现代制造技术的？”

通过基于第一个提示生成的知识，该模型可以提供有关工业革命对现代制造业影响的更详细且针对特定背景的答案。

#6：定向刺激提示

定向刺激提示涉及向人工智能提供特定的提示或提示（通常以关键字的形式），以引导其实现所需的输出。这种技术在合并某些元素或主题至关重要的任务中特别有用。

在内容创作中的应用

想象一下，您正在创建一篇有关可再生能源的博客文章，并希望确保包含某些关键字。

初始提示：“写下可再生能源的简要概述。”

假设该模型提供了可再生能源的总体概述。

定向刺激后续提示：“现在，将关键词‘太阳能’、‘可持续性’和‘碳足迹’纳入文章的 2-4 句话摘要中。”

此提示引导模型在其摘要中包含特定关键字，确保内容与某些主题或 SEO 目标保持一致。

#7：自动提示生成

自动提示生成是人工智能领域的一种前沿方法，系统本身会创建提示或问题。可以这样想：人工智能无需人为人工智能提出具体问题或指令，而是自行生成这些提示。这就像教人工智能根据一组指导方针或目标提出自己的问题。这种方法特别有用，因为它可以节省时间、减少人为错误，并且可以让人工智能做出更准确、更相关的响应。

如何操作

自动提示生成通常涉及几个关键步骤：

目标设定： 首先，我们定义人工智能需要什么——这可能是回答问题、生成报告等。
初始数据输入： 我们向人工智能提供一些基本信息或数据作为起点。
AI 快速创建： 使用初始数据，人工智能会生成自己的一组提示或问题，以收集更多信息或阐明目标。
响应和完善： 然后，人工智能使用这些自行生成的提示来产生响应。如果需要，它可以根据以前的响应来完善或创建新的提示，以提高准确性。

医疗保健应用

现在，让我们将这个概念应用到医疗保健环境中，看看它如何改变患者护理。

第 1 步：设定目标

在医疗保健场景中，目标可能是根据患者的症状诊断患者的病情。初始输入可以是患者描述的症状列表。

第2步：AI生成诊断提示

使用初始症状列表，人工智能会自动生成特定的提示或问题来收集更详细的信息。例如，如果患者提到胸痛和呼吸急促，人工智能可能会生成诸如“询问胸痛是否随着体力活动而加剧”或“询问呼吸急促的持续时间”等提示。

第三步：收集信息并形成假设

当人工智能收到其自行生成的提示的答案时，它开始形成有关患者病情的假设。例如，它可能会根据反应考虑与心脏相关的问题或呼吸道感染。

第四步：完善和确认诊断

人工智能会根据不断变化的信息不断完善其提示。如果它怀疑心脏有问题，它可能会生成与头晕或疲劳等其他症状相关的提示。这个迭代过程有助于缩小可能的诊断范围并提出最可能的诊断。

结论：提高诊断效率

这样，医疗保健中的自动提示生成可以显着提高患者诊断的效率和准确性。它使医疗保健提供者能够快速将患者症状最可能的原因归零，并就进一步的测试或治疗做出明智的决定。这种人工智能驱动的方法不仅简化了诊断过程，还支持医疗保健专业人员提供更有效的患者护理。

#8：检索增强生成

检索增强生成 (RAG) 是一种复杂的人工智能技术，它将语言模型的强大功能与从外部数据库或知识库检索相关信息的能力结合起来。当处理需要最新信息或 AI 模型未经过训练的特定知识的查询时，此方法特别有用。

检索增强生成如何工作

查询处理： 当收到查询时，它首先被编码成向量表示。
文件检索： 使用此向量，系统搜索数据库（通常使用向量数据库）以查找最相关的文档。这种检索通常基于文档向量与查询向量的接近程度。
信息整合： 然后，检索到的文档将用作语言模型提示的一部分。
响应生成： 语言模型根据原始查询和检索到的文档中的信息生成响应。

实际应用：医学研究

想象一下医学研究背景下的场景：

一位研究人员问道：“2年后发现的2020型糖尿病的最新治疗方法是什么？”

查询编码： 问题被转化为向量。
从医学数据库检索： 该系统通过医学期刊和数据库搜索 2 型糖尿病治疗的最新发现，检索相关文章和研究。
增强提示： 然后，人工智能使用检索到的信息以及原始问题来更好地理解上下文。
生成知情响应： 最后，人工智能提供了一个答案，其中包括最新研究的见解，为研究人员提供最新且全面的信息。

检索增强生成的优点

最新信息： 对于经常出现新发展的医学或技术领域尤其有用。
知识深度： 允许人工智能通过访问大量外部资源来提供更详细和具体的答案。
减少偏差： 通过依赖外部数据源，人工智能的反应不太可能受到训练数据中存在的任何偏差的影响。

检索增强生成代表了人工智能在提供准确、知情且与上下文相关的响应方面的能力的重大进步，特别是在保持最新信息更新至关重要的情况下。这项技术确保人工智能的响应不仅基于预先存在的知识，而且还通过外部来源的最新数据进行增强。

您可以阅读我们的更多内容关于检索增强生成的博客文章.

快速工程师所需的技术技能

成为一名熟练的即时工程师或雇用一名即时工程师需要了解技术技能和非技术技能的独特结合。这些技能对于在各种应用中充分发挥人工智能和生成模型的潜力至关重要。

对NLP的深入理解： 自然语言处理算法和技术的知识至关重要。这包括理解语言、语法和语义的细微差别，这对于制定有效的提示至关重要。
熟悉大型语言模型： 熟练掌握 GPT-3.5、GPT-4、BERT 等模型是必要的。了解这些模型的功能和局限性有助于工程师充分发挥其潜力。
编程和系统集成技能： 将 AI 模型集成到系统中需要具备使用 JSON 文件的技能和对 Python 的基本了解。这些技能有助于操作和处理数据以完成快速的工程任务。
API交互： API 知识是与生成式 AI 模型集成和交互的基础，有助于不同软件组件之间的无缝通信。
数据分析和解释： 分析人工智能模型的响应、识别模式并对提示进行基于数据的调整的能力至关重要。这项技能对于完善提示并提高其有效性至关重要。
实验和迭代： 进行 A/B 测试、跟踪性能指标以及根据反馈和机器输出不断优化提示是主要职责。

即时工程中的非技术职责

有效沟通： 清晰表达想法以及与跨职能团队的有效协作至关重要。这包括收集用户反馈并将其纳入即时改进中。
道德监督： 确保提示不会产生有害或有偏见的反应至关重要。这一责任符合人工智能道德实践，并维护人工智能交互的完整性。
领域专长： 根据应用的不同，特定领域的专业知识可以显着提高提示的相关性和准确性。
创造性地解决问题： 创造性和创新性思维对于开发突破传统人工智能与人类交互界限的新解决方案是必要的。

使用纳米网简化复杂的提示技术

随着我们深入研究即时工程的世界，很明显，即时技术的复杂性可能变得相当技术性，特别是在解决复杂的问题时。这就是 Nanonets 作为游戏规则改变者介入的地方，弥合了先进的人工智能功能和用户友好的应用程序之间的差距。

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轻松简化业务流程

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纳米网效率一瞥

为了真正了解 Nanonets 的强大功能和简单性，我们有一个简短的视频演示 Nanonets Workflow Builder 的实际应用。该视频展示了如何轻松地将自然语言指令转化为有效、简化的工作流程。这是将复杂的人工智能流程转变为用户友好的应用程序的实际例证。

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结论

在这篇博文中，我们深入了解了提示工程的复杂世界，揭示了其基础知识，从对提示的基本理解到检索增强生成和自动提示设计等复杂技术。我们已经看到，及时的工程不仅涉及技术敏锐性，还涉及创造性和道德考虑。 Nanonets 弥合了这些复杂的人工智能功能和实际业务应用之间的差距，成为关键参与者。它简化了利用这些先进提示技术的过程，使企业能够有效地将人工智能集成到其工作流程中，而无需陷入技术复杂性。