Hur man effektivt bemästrar Prompt Engineering: Praktiska färdigheter och verktygsguide

Prompt Engineering (promptteknik) har fått stor uppmärksamhet de senaste åren som en viktig bro mellan mänsklig avsikt och artificiell intelligensmodells output. Det har dock också förts livliga diskussioner om huruvida det är "dött" eller "föråldrat". Den här artikeln syftar till att reda ut de nuvarande utvecklingstrenderna inom Prompt Engineering och ge en praktisk nybörjarguide som hjälper läsarna att bemästra kärntekniker och förstå relaterade verktyg, för att bättre kunna utnyttja stora språkmodeller (LLM).

Vad är egentligen Prompt Engineering?

Enkelt uttryckt är Prompt Engineering både en konst och en vetenskap. Det handlar om att designa effektiva input-prompter för att guida LLM att generera högkvalitativ text som uppfyller förväntade resultat. En bra prompt kan avsevärt förbättra LLM:s prestanda, medan en dålig prompt kan leda till att modellen matar ut felaktigt, irrelevant eller till och med skadligt innehåll.

Är Prompt Engineering värt att lära sig?

Trots åsikter som "AI-agenter överträffar människor" och "Prompt Engineering är föråldrat", är Prompt Engineering fortfarande en viktig färdighet ur ett aktuellt praktiskt perspektiv, av följande skäl:

• Förbättra modellens outputkvalitet: Även om LLM:s kapacitet blir allt kraftfullare, kan noggrann promptdesign fortfarande effektivt vägleda modellen, vilket gör att den bättre förstår användarens avsikt och genererar mer exakta och relevanta resultat.
• Kontrollera modellens beteende: Prompter kan användas för att begränsa modellens outputstil, tema och omfattning, undvika att generera olämpligt innehåll och säkerställa att det uppfyller behoven i specifika applikationsscenarier.
• Anpassa AI-lösningar: Genom Prompt Engineering kan utvecklare anpassa AI-modeller för specifika uppgifter och datamängder, vilket möjliggör mer personliga och effektiva applikationer.
• Nya modeller är fortfarande beroende av effektiva prompter: Även avancerade modeller som Claude behöver fortfarande effektiva prompter för att utnyttja sin kapacitet, särskilt för komplexa uppgifter krävs bra prompter för att vägleda.

Praktiska färdigheter inom Prompt Engineering

Här är några vanliga Prompt Engineering-tekniker, kombinerat med specifika exempel, för att hjälpa läsarna att snabbt komma igång:

1. Tydliga instruktioner (Clear Instructions):

   • Viktigt: Kärnan i en prompt är att ge tydliga och specifika instruktioner, tydligt berätta för modellen vad du förväntar dig av outputresultatet. Undvik vaga och oklara beskrivningar.
   • Exempel:
     • Dålig prompt: "Skriv en artikel om katter."
     • Bra prompt: "Skriv en 300 ord lång artikel som introducerar kattraser, vanor och utfodringsmetoder, och bifoga en söt kattbild."

2. Rollspel (Role-Playing):

   • Viktigt: Att låta modellen spela en specifik roll kan effektivt vägleda den att generera innehåll som överensstämmer med rollens inställning.
   • Exempel: "Anta att du är en erfaren resebyrå. Rekommendera en thailändsk resplan som passar en familjeresa, med en budget på 5000 USD och en reslängd på 7 dagar."

3. Få-skottsinlärning (Few-shot Learning):

   • Viktigt: Ge ett litet antal exempel för att låta modellen lära sig mönstren och stilen för måluppgiften.
   • Exempel:

     Översätt till franska:
     Engelska: Hello, world!
     Franska: Bonjour le monde!
     Engelska: Thank you for your help.
     Franska: Merci pour votre aide.
     Engelska: Good morning.
     Franska:
     

4. Tankekedja (Chain-of-Thought, CoT):* Viktigt: Vägled modellen att resonera stegvis, dela upp komplexa problem i flera enkla steg och slutligen komma fram till svaret.

   • Exempel: "Xiao Ming hade 5 äpplen, han åt 2 och köpte 3 till. Hur många äpplen har han nu? Vänligen resonera stegvis och ge det slutgiltiga svaret."
   • Modellens utdata: "Först hade Xiao Ming 5 äpplen, åt 2, och det är 5 - 2 = 3 äpplen kvar. Sedan köpte han 3 äpplen till, och nu har han 3 + 3 = 6 äpplen. Så Xiao Ming har nu 6 äpplen."

5. Kontextualisering (Contextualization):

   • Viktigt: Ge tillräckligt med kontextuell information för att hjälpa modellen att bättre förstå användarens avsikt.
   • Exempel: "Vänligen sammanfatta huvudpunkterna i denna nyhetsrapport: [Nyhetsrapportens innehåll]. Använd ett koncist språk för att extrahera viktiga informationspunkter."

6. Använd nyckelord (Keywords):

   • Viktigt: Att lägga till viktiga nyckelord i Prompt kan hjälpa modellen att bättre fokusera på måluppgiften.
   • Exempel: "Generera en populärvetenskaplig artikel om artificiell intelligens, riktad till ungdomar, med fokus på begreppen maskininlärning och djupinlärning."

7. Lägg till begränsningar (Constraints):

   • Viktigt: Begränsa modellens utdataformat, längd, stil etc. för att uppfylla specifika krav.
   • Exempel: "Beskriv höstens landskap i form av en haiku."

8. Negativ prompting (Negative Prompting):

   • Viktigt: Tydligt informera modellen om innehåll eller beteenden som inte önskas.
   • Exempel: "Skriv en artikel om rymdutforskning, men undvik allt innehåll om utomjordingar."

Rekommenderade praktiska verktyg

Här är några verktyg som kan hjälpa dig att bättre utföra Prompt Engineering:

• ChatGPT, Claude, Gemini, Grok: Dessa är de mest populära LLM:erna för närvarande och kan användas direkt för att testa och iterera Prompts.
• PromptBench (Microsoft): Ett ramverk med öppen källkod för Prompt-utvärdering som kan hjälpa dig att utvärdera effekten av olika Prompt Engineering-metoder. Det kan utvärdera metoder som CoT, EP, Zero/Few Shot, stöder motstridiga prompts och dynamisk utvärdering, och stöder flera datamängder och modeller.
• Zapier, Make, Notion: Dessa verktyg kan användas för att automatisera Prompt Engineering-arbetsflöden, som att automatiskt generera Prompts, testa Prompts, analysera resultat etc.
• NirDiamantAI GitHub repo: En gratis resursbank med Prompt Engineering-tutorials, som innehåller olika ämnen från enkla till avancerade.

Framtiden för Prompt Engineering

Trots åsikter om att "AI-agenter överträffar människor" och att "Prompt Engineering är föråldrat", fortsätter Prompt Engineering att utvecklas. Framtida utvecklingsriktningar kan inkludera:

• Automatiserad Prompt-generering: Använd AI-teknik för att automatiskt generera mer effektiva Prompts, vilket minskar manuell intervention.
• Prompt-optimeringsverktyg: Utveckla kraftfullare Prompt-optimeringsverktyg för att hjälpa utvecklare att snabbt hitta de bästa Prompts.
• Kombination med AI-agenter: Kombinera Prompt Engineering med AI-agenter för att bygga mer intelligenta applikationer.
• Framväxten av Context Engineering: Fokusera på modellens förmåga att förstå kontext och förbättra modellens prestanda genom Context Engineering.

SammanfattningPrompt Engineering är en färdighet som kräver kontinuerligt lärande och övning. Genom att bemästra de tekniker och verktyg som presenteras i den här artikeln, och genom att ständigt utforska och öva, kommer du att bättre kunna utnyttja LLM och bygga mer intelligenta applikationer. Även om AI:s förmåga ständigt förbättras är det fortfarande mycket viktigt att behärska de grundläggande principerna för Prompt Engineering. Det gör att du kan kommunicera bättre med AI och få mer tillfredsställande resultat. Och att utvärdera effekten av en Prompt hjälper dig att optimera kvaliteten på Prompt och uppnå effektivare applikationer.