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提示工程

一、提示工程的本質

Prompt（提示）：Prompt（提示）在人工智能，特別是AGI（通用人工智能）時代，扮演著至關重要的角色。它不僅是用戶與AI模型如ChatGPT交互的橋梁，更是一種全新的“編程語言”，用于指導AI模型產生特定的輸出。

Prompt作為AGI時代的“編程語言”
角色轉變：Prompt不再僅僅是簡單的輸入或查詢，它成為了一種與AI模型交互的“編程語言”。用戶通過精心設計的Prompt來“編程”AI模型，指導其執行各種任務。
任務多樣性：這些任務的范圍非常廣泛，從簡單的問答、文本生成到復雜的邏輯推理、數學計算和創意寫作等。
即時性與互動性：與傳統的編程語言相比，Prompt通常更加即時和互動。用戶可以直接在AI模型的接口中輸入Prompt，并立即看到結果，而無需經過編譯或長時間的運行過程。

提示工程（Prompt Engineering）：提示工程（Prompt Engineering）涉及到如何設計、優化和管理這些Prompt，以確保AI模型能夠準確、高效地執行用戶的指令。

提示工程（Prompt Engineering）

Prompt工程作為AGI時代的“軟件工程”
設計：Prompt設計需要仔細選擇詞匯、構造清晰的句子結構，并考慮上下文信息。這確保AI模型能夠準確理解用戶的意圖并產生符合預期的輸出。
優化：優化Prompt可能涉及調整詞匯選擇、改變句子結構或添加額外的上下文信息，以提高AI模型的性能和準確性。這可能需要多次嘗試和迭代，以達到最佳效果。
管理：隨著AGI應用的不斷增長和復雜化，管理大量的Prompt變得至關重要。這包括組織、存儲和檢索Prompt，以便在需要時能夠快速找到并使用它們。同時，還需要定期更新和維護這些Prompt，以適應AI模型的改進和變化的需求。

Prompt的構成：一個完整的Prompt應該包含清晰的指示、相關的上下文、有助于理解的例子、明確的輸入以及期望的輸出格式描述。

Prompt的構成

指示（Instructions） – 關鍵詞：任務描述
- 指示是對任務的明確描述，相當于給模型下達了一個命令或請求。它告訴模型應該做什么，是任務執行的基礎。
上下文（Context） – 關鍵詞：背景信息
- 上下文是與任務相關的背景信息，它有助于模型更好地理解當前任務所處的環境或情境。在多輪交互中，上下文尤其重要，因為它提供了對話的連貫性和歷史信息。
例子（Examples） – 關鍵詞：示范學習
- 例子是給出的一或多個具體示例，用于演示任務的執行方式或所需輸出的格式。這種方法在機器學習中被稱為示范學習，已被證明對提高輸出正確性有幫助。
輸入（Input） – 關鍵詞：數據輸入
- 輸入是任務的具體數據或信息，它是模型需要處理的內容。在Prompt中，輸入應該被清晰地標識出來，以便模型能夠準確地識別和處理。
輸出（Output） – 關鍵詞：結果格式
- 輸出是模型根據輸入和指示生成的結果。在Prompt中，通常會描述輸出的格式，以便后續模塊能夠自動解析模型的輸出結果。常見的輸出格式包括結構化數據格式如JSON、XML等。

Prompt調優：Prompt調優是人與機器協同的過程，需明確需求、注重細節、靈活應用技巧，以實現最佳交互效果。

Prompt調優

提示技術：提示技術是引導AI模型進行深度思考和創新的有效工具，其中Chain-of-Thought Prompting注重逐步推理，Knowledge Generation Prompting強調知識生成，而Tree of Thoughts Prompting則通過樹狀結構清晰展現思維過程。

Chain-of-Thought Prompting（鏈式思考提示）
一、概念介紹Chain-of-Thought Prompting，即鏈式思考提示，是一種在人工智能模型中引導逐步推理的方法。通過構建一系列有序、相互關聯的思考步驟，模型能夠更深入地理解問題，并生成結構化、邏輯清晰的回答。
二、核心特點有序性：鏈式思考提示要求將問題分解為一系列有序的步驟，每個步驟都建立在前一個步驟的基礎上，形成一條清晰的思考鏈條。關聯性：每個思考步驟之間必須存在緊密的邏輯聯系，以確保整個思考過程的連貫性和一致性。逐步推理：模型在每個步驟中只關注當前的問題和相關信息，通過逐步推理的方式逐步逼近最終答案。

Knowledge Generation Prompting（生成知識提示）
一、概念介紹Knowledge Generation Prompting，即生成知識提示，是一種利用人工智能模型生成新知識或信息的方法。通過構建特定的提示語句，引導模型從已有的知識庫中提取、整合并生成新的、有用的知識內容。
二、核心特點創新性：生成知識提示旨在產生新的、原創性的知識內容，而非簡單地復述或重組已有信息。引導性：通過精心設計的提示語句，模型被引導去探索、發現并與已有知識進行交互，從而生成新的見解或信息。知識整合：該過程涉及對多個來源、多種類型的知識進行融合和整合，以形成更全面、深入的理解。

生成知識提示

Tree of Thoughts Prompting（思維樹提示）
一、概念介紹Tree of Thoughts Prompting，即思維樹提示，是一種將復雜思維過程結構化為樹狀圖的方法。它通過逐級分解主題或問題，形成具有邏輯層次和關聯性的思維節點，從而幫助用戶更清晰地組織和表達思考過程。
二、核心特點層次性：思維樹提示將思考過程分解為多個層次，每個層次代表不同的思維深度和廣度。關聯性：各思維節點之間存在緊密的邏輯聯系，形成一個相互關聯、互為支撐的思維網絡。可視化：通過將思維過程以樹狀圖的形式展現，思維樹提示增強了思考過程的可視化和直觀性。