Kuidas tõhusalt omandada Prompt Engineering: praktilised tehnikad ja tööriistade juhend

Prompt Engineering (viipade projekteerimine) on viimastel aastatel pälvinud suurt tähelepanu kui peamine sild inimeste kavatsuste ja tehisintellekti mudelite väljundi vahel. Kuid arutelud selle üle, kas see on * Põhipunkt: Juhendage mudelit järkjärguliseks arutluskäiguks, jagades keerulised probleemid mitmeks lihtsaks sammuks, et lõpuks jõuda vastuseni.

• Näide: "Xiaomingil on 5 õuna, ta sõi 2 ära ja ostis 3 juurde. Mitu õuna tal nüüd on? Palun arutlege järkjärgult ja andke lõplik vastus."
• Mudeli väljund: "Esiteks on Xiaomingil 5 õuna, ta sõi 2 ära, seega jäi talle 5 - 2 = 3 õuna. Seejärel ostis ta 3 õuna juurde, nüüd on tal 3 + 3 = 6 õuna. Seega on Xiaomingil nüüd 6 õuna."

5. Kontekstualiseerimine (Contextualization):

   • Põhipunkt: Pakkuge piisavalt kontekstiinfot, et aidata mudelil paremini mõista kasutaja kavatsusi.
   • Näide: "Palun võtke kokku selle uudisloo peamine sisu: [uudisloo sisu]. Palun eraldage võtmepunktid lühidalt."

6. Kasutage märksõnu (Keywords):

   • Põhipunkt: Märksõnade lisamine Prompt'i aitab mudelil paremini keskenduda eesmärgile.
   • Näide: "Genereerige teadusartikkel tehisintellekti kohta, mis on suunatud noortele, keskendudes masinõppe ja süvaõppe kontseptsioonidele."

7. Lisage piiranguid (Constraints):

   • Põhipunkt: Piirake mudeli väljundi vormingut, pikkust, stiili jne, et vastata konkreetsetele vajadustele.
   • Näide: "Palun kirjeldage sügise maastikku kolmerealise luuletuse vormis."

8. Vastupidine vihje (Negative Prompting):

   • Põhipunkt: Selgelt öelge mudelile, millist sisu või käitumist te ei soovi.
   • Näide: "Palun kirjutage artikkel kosmoseuuringute kohta, kuid ärge mainige midagi tulnukate kohta."

Kasulikud tööriistade soovitused

Siin on mõned tööriistad, mis aitavad teil Prompt Engineering'uga paremini hakkama saada:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Need on praegu kõige populaarsemad LLM-id, mida saab otse Prompt'i testimiseks ja itereerimiseks kasutada.
• PromptBench (Microsoft): Avatud lähtekoodiga Prompt'i hindamisraamistik, mis aitab teil hinnata erinevate Prompt Engineering meetodite mõju. See suudab hinnata CoT, EP, Zero/Few Shot jne meetodeid, toetab vastandlikke vihjeid ja dünaamilist hindamist ning toetab mitmeid andmekogumeid ja mudeleid.
• Zapier, Make, Notion: Neid tööriistu saab kasutada Prompt Engineering töövoogude automatiseerimiseks, näiteks Prompt'i automaatseks genereerimiseks, Prompt'i testimiseks, tulemuste analüüsimiseks jne.
• NirDiamantAI GitHub repo: Tasuta Prompt Engineering õpetuste ressursside hoidla, mis sisaldab erinevaid teemasid lihtsatest kuni edasijõudnuteni.

Prompt Engineering'u tulevik

Vaatamata arvamustele, et "AI agendid ületavad inimesi" ja "Prompt Engineering on aegunud", areneb Prompt Engineering pidevalt. Tulevased arengusuunad võivad hõlmata:

• Automatiseeritud Prompt'i genereerimine: AI tehnoloogia kasutamine tõhusamate Prompt'ide automaatseks genereerimiseks, vähendades inimeste sekkumist.
• Prompt'i optimeerimise tööriistad: Võimsamate Prompt'i optimeerimise tööriistade arendamine, mis aitavad arendajatel kiiresti leida parima Prompt'i.
• Kombineerimine AI agentidega: Prompt Engineering'u kombineerimine AI agentidega, et luua intelligentsemaid rakendusi.
• Context Engineering'u tõus: Keskendumine mudeli konteksti mõistmise võimele, et parandada mudeli jõudlust Context Engineering'u kaudu.

KokkuvõtePrompt Engineering 是一项持续学习和实践的技能。通过掌握本文介绍的技巧和工具，并不断探索和实践，你将能够更好地利用 LLM，构建更加智能化的应用。 即使AI的能力在不断增强，掌握 Prompt Engineering 的基本原则仍然非常重要， 它能让你更好地与AI沟通，获得更满意的结果。而评估Prompt的效果，能够帮助你优化 Prompt 的质量，实现更高效的应用。