Как эффективно освоить Prompt Engineering: практические навыки и руководство по инструментам\n\nPrompt Engineering (инженерия подсказок) в качестве ключевого моста, соединяющего намерения человека и результаты, выдаваемые моделями искусственного интеллекта, в последние годы привлекает большое внимание. Однако, дискуссии о том, * Ключевые моменты: Направляйте модель к постепенному рассуждению, разбивая сложные задачи на несколько простых шагов, чтобы в конечном итоге получить ответ.

• Пример: "У Сяомина было 5 яблок, он съел 2, а затем купил 3. Сколько у него сейчас яблок? Пожалуйста, рассуждайте шаг за шагом и дайте окончательный ответ."
• Вывод модели: "Сначала у Сяомина было 5 яблок, он съел 2, осталось 5 - 2 = 3 яблока. Затем он купил 3 яблока, теперь у него 3 + 3 = 6 яблок. Итак, у Сяомина сейчас 6 яблок."

5. Контекстуализация (Contextualization):

   • Ключевые моменты: Предоставьте достаточно контекстной информации, чтобы помочь модели лучше понять намерения пользователя.
   • Пример: "Пожалуйста, подытожьте основное содержание этого новостного репортажа: [Содержание новостного репортажа]. Пожалуйста, используйте простой язык, чтобы извлечь ключевые информационные моменты."

6. Использование ключевых слов (Keywords):

   • Ключевые моменты: Добавление ключевых слов в Prompt может помочь модели лучше сосредоточиться на целевой задаче.
   • Пример: "Создайте научно-популярную статью об искусственном интеллекте, ориентированную на подростков, с акцентом на концепции машинного обучения и глубокого обучения."

7. Добавление ограничений (Constraints):

   • Ключевые моменты: Ограничьте формат, длину, стиль и т. д. вывода модели, чтобы удовлетворить конкретные потребности.
   • Пример: "Пожалуйста, опишите осенний пейзаж в форме трехстишия."

8. Обратный запрос (Negative Prompting):

   • Ключевые моменты: Четко сообщите модели, какое содержание или поведение нежелательно.
   • Пример: "Напишите статью об исследовании космоса, но не упоминайте ничего об инопланетянах."

Рекомендации по полезным инструментам

Вот несколько инструментов, которые помогут вам лучше заниматься Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Это самые популярные LLM на данный момент, которые можно использовать непосредственно для тестирования и итерации Prompt.
• PromptBench (Microsoft): Фреймворк с открытым исходным кодом для оценки Prompt, который может помочь вам оценить эффективность различных методов Prompt Engineering. Он может оценивать такие методы, как CoT, EP, Zero/Few Shot, поддерживает состязательные подсказки и динамическую оценку, а также поддерживает различные наборы данных и модели.
• Zapier, Make, Notion: Эти инструменты можно использовать для автоматизации рабочих процессов Prompt Engineering, таких как автоматическое создание Prompt, тестирование Prompt, анализ результатов и т. д.
• NirDiamantAI GitHub repo: Бесплатная библиотека учебных материалов по Prompt Engineering, содержащая различные темы от простых до продвинутых.

Будущее Prompt Engineering

Несмотря на появление точек зрения, что "AI Agents превосходят людей" и "Prompt Engineering устарел", Prompt Engineering продолжает развиваться. Будущие направления развития могут включать:

• Автоматическое создание Prompt: Использование технологий ИИ для автоматического создания более эффективных Prompt, уменьшая ручное вмешательство.
• Инструменты оптимизации Prompt: Разработка более мощных инструментов оптимизации Prompt, чтобы помочь разработчикам быстро найти оптимальный Prompt.
• Сочетание с AI Agents: Объединение Prompt Engineering с AI Agents для создания более интеллектуальных приложений.
• Появление Context Engineering: Сосредоточение внимания на способности модели понимать контекст, улучшение производительности модели с помощью Context Engineering.

ЗаключениеPrompt 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.