Prompt engineering（提示工程）是一种无代码的方法，通过人类语言输入来指导生成式人工智能（GenAI）系统完成特定任务。这种方法已经成为技术领域的新热门，尤其在编程和人工智能领域。以下是提示工程的核心方法、步骤和策略。
核心步骤与策略
- 理解提示工程的基本概念： 提示工程是一种使用自然语言输入（提示）来获取生成式AI工具响应的方法。这些工具基于大型语言模型（LLMs），如GPT-4，通过理解和处理人类语言生成有意义的输出。
- 设计有效的提示： 提示工程涉及设计能够被AI模型理解和处理的文本输入。设计有效的提示需要考虑上下文、意图和其他因素，以引导AI模型生成所需的输出。
- 选择适当的数据类型和格式： 提示工程还包括选择合适的数据类型和格式来进行AI模型的任务。例如，在生成代码时，提示需要包含明确的问题描述和解决方法。
- 迭代和优化提示： 提示工程是一个反复试验的过程。通过不断优化提示结构和内容，可以提高AI模型的输出质量。例如，使用“Chain-of-Thought”（思维链）等技术，可以逐步引导模型生成更复杂和准确的答案。
核心技术和模型
- Chain-of-Thought（思维链）： 这种技术通过逐步引导AI模型思考和生成答案，有助于处理复杂问题。
- ReAct（反应）： 通过互动反馈，调整提示以获得更精确的结果。
- Retrieval Augmented Generation（检索增强生成）： 结合外部知识库，提高AI模型的回答准确性和丰富性。
- Tree of Thoughts（思维树）： 通过树状结构分解问题，逐步引导AI模型找到解决方案。
- Self-Consistency（自一致性）： 通过多次生成和比较，确保AI模型输出的一致性和可靠性。
实施提示工程的方法
- 深度理解AI系统： 要成功进行提示工程，需要对AI系统及其限制有深入了解。了解不同AI模型的特点和局限性，能够帮助设计更有效的提示。
- 明确问题和目标： 清晰定义问题和目标，有助于设计出能够准确引导AI模型的提示。例如，编程中明确问题定义和功能需求，可以避免生成代码时的功能缺失和错误。
- 应用和测试： 实施提示工程需要不断进行应用和测试，通过实际项目或实验，积累经验并优化提示设计。
- 持续学习和适应： 提示工程是一个快速发展的领域，保持学习和适应新技术、新方法，能够保持领先地位。例如，参与开发者社区、使用开源资源等，都是提升提示工程技能的有效途径。
提示工程对编程角色的影响
虽然提示工程可能改变程序员和开发者的操作方式，但其功能性元素仍然不变。程序员需要熟悉数据结构、LLMs、语言学、编程语言和编码原则，以生成代码片段、调试、开发API集成等。随着提示工程的普及，掌握这一技术将成为未来工作的必要技能。
结论
提示工程是指导生成式AI系统完成特定任务的一种无代码方法。通过设计有效的提示、选择适当的数据类型和格式，并不断优化和迭代，可以提高AI模型的输出质量。虽然提示工程改变了编程的操作方式，但其核心原则和技能需求仍然保持不变。随着技术的发展，持续学习和适应新技术将成为成功的关键。
