Sådan mestrer du Prompt Engineering effektivt: Praktiske færdigheder og værktøjsguide

Prompt Engineering (prompt-udvikling), som en vigtig bro, der forbinder menneskelig intention og output fra kunstig intelligens-modeller, har fået stor opmærksomhed i de seneste år. Der er dog også mange diskussioner om, hvorvidt det er "dødt" eller "forældet". Denne artikel har til formål at gennemgå de nuværende udviklingstendenser inden for Prompt Engineering og give en praktisk introduktionsguide, der hjælper læserne med at mestre de grundlæggende færdigheder og forstå relaterede værktøjer for bedre at kunne udnytte store sprogmodeller (LLM).

Hvad er Prompt Engineering egentlig?

Simpelthen er Prompt Engineering både en kunst og en videnskab. Det involverer design af effektive input-prompter, der guider LLM til at generere tekst af høj kvalitet, der opfylder de forventede resultater. En god prompt kan forbedre LLM's ydeevne markant, mens en dårlig prompt kan få modellen til at udsende forkert, irrelevant eller endda skadeligt indhold.

Er Prompt Engineering værd at lære?

Selvom der er synspunkter som "AI-agenter overgår mennesker" og "Prompt Engineering er forældet", er Prompt Engineering stadig en vigtig færdighed ud fra de nuværende praktiske anvendelser, af følgende årsager:

• Forbedre modellens outputkvalitet: Selvom LLM's evner bliver stadig mere kraftfulde, kan omhyggeligt prompt-design stadig effektivt guide modellen, så den bedre forstår brugerens hensigt og genererer mere præcise og relevante resultater.
• Kontrollere modellens adfærd: Prompt kan bruges til at begrænse modellens outputstil, tema og omfang, undgå at generere upassende indhold og sikre, at det opfylder behovene i specifikke applikationsscenarier.
• Tilpas AI-løsninger: Gennem Prompt Engineering kan udviklere tilpasse AI-modeller til specifikke opgaver og datasæt for at opnå mere personlige og effektive applikationer.
• Nye modeller er stadig afhængige af effektive prompter: Selv avancerede modeller som Claude har stadig brug for effektive prompter for at udnytte deres evner, især til komplekse opgaver, hvor der er brug for gode prompter til at guide.

Praktiske Prompt Engineering-færdigheder

Her er nogle almindeligt anvendte Prompt Engineering-færdigheder, kombineret med specifikke eksempler, der hjælper læserne med hurtigt at komme i gang:

1. Klare og tydelige instruktioner (Clear Instructions):

   • Vigtigste punkt: Kernen i prompten er at give klare og specifikke instruktioner, der tydeligt fortæller modellen det forventede outputresultat. Undgå vage og uklare beskrivelser.
   • Eksempel:
     • Dårlig prompt: "Skriv en artikel om katte."
     • God prompt: "Skriv en artikel på 300 ord, der introducerer katteracer, vaner og opdrætsmetoder, og vedlæg et sødt kattebillede."

2. Rollespil (Role-Playing):

   • Vigtigste punkt: At lade modellen spille en bestemt rolle kan effektivt guide den til at generere indhold, der er i overensstemmelse med rollens indstilling.
   • Eksempel: "Antag, at du er en erfaren rejsekonsulent, anbefal venligst en Thailand-rejserute, der er egnet til en familieudflugt, med et budget på 5000 USD og en rejse på 7 dage."

3. Få-skuds læring (Few-shot Learning):

   • Vigtigste punkt: Giv et par eksempler, så modellen kan lære mønstre og stil i målopgaven.
   • Eksempel:

     Oversæt til fransk:
     Engelsk: Hello, world!
     Fransk: Bonjour le monde!
     Engelsk: Thank you for your help.
     Fransk: Merci pour votre aide.
     Engelsk: Good morning.
     Fransk:
     

4. Tankekæde (Chain-of-Thought, CoT):* Nøglepunkter: Guide modellen til gradvist at ræsonnere, opdel komplekse problemer i flere enkle trin og nå frem til svaret til sidst.

   • Eksempel: "Xiao Ming har 5 æbler, han spiste 2, og købte 3 mere. Hvor mange æbler har han nu? Ræsonner gradvist og giv det endelige svar."
   • Modeloutput: "Først har Xiao Ming 5 æbler, spiste 2, og der er 5 - 2 = 3 æbler tilbage. Så købte han 3 æbler, og nu har han 3 + 3 = 6 æbler. Så Xiao Ming har nu 6 æbler."

5. Kontekstualisering (Contextualization):

   • Nøglepunkter: Giv tilstrækkelig kontekstinformation for at hjælpe modellen med bedre at forstå brugerens hensigt.
   • Eksempel: "Opsummer venligst hovedindholdet af denne nyhedsrapport: [Nyhedsrapportens indhold]. Brug et kortfattet sprog til at udtrække de vigtigste informationspunkter."

6. Brug af nøgleord (Keywords):

   • Nøglepunkter: Tilføjelse af vigtige nøgleord i Prompt kan hjælpe modellen med bedre at fokusere på målopgaven.
   • Eksempel: "Generer en populærvidenskabelig artikel om kunstig intelligens, rettet mod unge mennesker, med fokus på begreberne maskinlæring og dyb læring."

7. Tilføjelse af begrænsninger (Constraints):

   • Nøglepunkter: Begræns modellens outputformat, længde, stil osv. for at opfylde specifikke behov.
   • Eksempel: "Beskriv efterårets landskab i form af et trelinjers digt."

8. Invers prompt (Negative Prompting):

   • Nøglepunkter: Fortæl tydeligt modellen, hvilket indhold eller adfærd du ikke ønsker skal forekomme.
   • Eksempel: "Skriv en artikel om rumforskning, men undgå at nævne noget om rumvæsner."

Anbefalede praktiske værktøjer

Her er nogle værktøjer, der kan hjælpe dig med bedre at udføre Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Disse er de mest populære LLM'er i øjeblikket og kan bruges direkte til at teste og iterere Prompts.
• PromptBench (Microsoft): Et open source Prompt-evalueringsframework, der kan hjælpe dig med at evaluere effekten af forskellige Prompt Engineering-metoder. Det kan evaluere metoder som CoT, EP, Zero/Few Shot osv., understøtter adversarial prompting og dynamisk evaluering og understøtter flere datasæt og modeller.
• Zapier, Make, Notion: Disse værktøjer kan bruges til at automatisere Prompt Engineering-workflows, såsom automatisk generering af Prompts, test af Prompts, analyse af resultater osv.
• NirDiamantAI GitHub repo: Et gratis Prompt Engineering-tutorial-ressourcebibliotek, der indeholder forskellige emner fra enkle til avancerede.

Fremtiden for Prompt Engineering

Selvom synspunkter som "AI-agenter overgår mennesker" og "Prompt Engineering er forældet" er dukket op, er Prompt Engineering stadig i konstant udvikling. Fremtidige udviklingsretninger kan omfatte:

• Automatisk Prompt-generering: Brug af AI-teknologi til automatisk at generere mere effektive Prompts, hvilket reducerer menneskelig indgriben.
• Prompt-optimeringsværktøjer: Udvikling af mere kraftfulde Prompt-optimeringsværktøjer, der hjælper udviklere med hurtigt at finde de bedste Prompts.
• Kombination med AI-agenter: Kombination af Prompt Engineering med AI-agenter for at opbygge mere intelligente applikationer.
• Fremkomsten af Context Engineering: Fokus på modellens kontekstforståelsesevne og forbedring af modellens ydeevne gennem Context Engineering.

KonklusionPrompt Engineering er en kontinuerlig lærings- og praksisfærdighed. Ved at mestre de teknikker og værktøjer, der introduceres i denne artikel, og ved konstant at udforske og praktisere, vil du bedre kunne udnytte LLM og bygge mere intelligente applikationer. Selv om AI's evner konstant forbedres, er det stadig meget vigtigt at mestre de grundlæggende principper for Prompt Engineering, da det giver dig mulighed for bedre at kommunikere med AI og opnå mere tilfredsstillende resultater. Og evalueringen af Prompt's effekt kan hjælpe dig med at optimere Prompt's kvalitet og opnå mere effektive applikationer.