Prompt Engineering 最佳实践：打造高效人机交互

Prompt Engineering，即提示工程，已成为有用利用大型语言模型（LLM）的关键。它指的是经心设计输入提示，引导模型天生更准确、更符合预期、更具创造性的输出。本文将深入探究 Prompt Engineering 的最佳实践，助您更好地驾驭 LLM，最大化其潜力。

一、 明确目标，精准表达
清晰的目标是乐成的一半。在开始构建提示之前，首先要明确您的预期输出。您希望模型天生什么类型的文本？是总结、翻译、创作故事，照旧进行问答？明确目标后，利用轻便、详细的语言表达您的需求，制止含糊不清或含糊其词的形貌。

• 糟糕的提示： 写点关于狗的东西。
  
• 好的提示： 写一篇关于金毛寻回犬性格特点和训练技巧的 200 字短文。
  

二、 提供上下文，引导输出
LLM 缺乏现实世界的知识和上下文明白。为了得到更相关的输出，您需要在提示中提供足够的上下文信息，比方背景知识、目标受众、期望的语气风格等。

• 例子： 假设您想让模型天生一封邮件：
  
  
  
  • 糟糕的提示： 写一封邮件。
    
  • 好的提示： 以市场司理的身份，写一封邮件给贩卖团队，庆贺他们上季度业绩出色，并鼓励他们在本季度继承努力。
    
  
  

三、 利用指令，控制输出格式
通过利用明确的指令，您可以控制模型输出的格式、长度和布局。比方，您可以要求模型以列表、表格、代码或特定文风进行输出。

• 例子：
  
  
  
  • “用 Markdown 格式列出学习 Python 的五个步骤。”
    
  • “以莎士比亚的风格写一首关于爱情的十四行诗。”
    
  
  

四、 迭代优化，不停改进
Prompt Engineering 是一个迭代的过程。第一次实验很少能得到完美的输出。通过不停实验差别的提示、调讲授话、添加或删除信息，您可以渐渐改进提示，终极得到理想的结果。

• 建议： 保留每次实验的记录，分析差别提示的结果，找出最佳实践。
  

五、 Few-shot learning，示例引导
对于复杂的任务，可以采用 Few-shot learning 的方法，在提示中提供一些示例，引导模型明白您的期望。

• 例子： 翻译英文短语到中文：
  
  
  
  • Input: Hello World. Output: 你好，世界。
    
  • Input: How are you? Output: 你好吗？
    
  • Input: Good morning. Output: 早上好。
    
  • Now translate: Thank you.
    
  
  

六、 思考限制，规避风险
LLM 并非完美，存在天生禁绝确、不恰当乃至有害内容的风险。在设计提示时，需要思量这些限制，并采取步伐规避风险。比方，可以明确要求模型制止天生特定类型的内容，或对输出进行人工审核。
七、 连续学习，把握最新技巧
LLM 技术日新月异，Prompt Engineering 的最佳实践也在不停发展。连续学习新的技巧和方法，关注社区的最新动态，才能保持竞争力。

结语:
Prompt Engineering 是一门艺术，需要不停实践和探索。把握以上最佳实践，将帮助您更好地利用 LLM 的强大能力，开启人机交互的新篇章。 希望本文能为您提供有代价的参考，祝您在 Prompt Engineering 之路上取得乐成！

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。