即时工程简介
什么是即时工程？
这 及时工程 是一个新兴领域，专注于优化我们为人工智能（AI）系统提供的提示或命令，特别是那些基于自然语言的系统，例如文本生成器。随着 GPT-4 等语言处理模型的出现，这是一门特别重要的学科。 开放人工智能。这个想法是学习与这些人工智能有效地“交谈”，以提高所获得响应的质量和相关性。
为什么快速工程很重要？
的作用 及时工程 这一点至关重要，因为向人工智能发出命令的方式可能会极大地改变结果。例如，设计不当的提示可能会产生不准确或偏离主题的响应，而设计良好的提示可以提高所生成信息的准确性和相关性。提示工程专家努力完善问题的措辞，以获得准确且有用的结果。
即时工程如何运作
提示工程的过程涉及深入了解人工智能模型（例如神经网络）的工作原理，并利用这种理解来制作提示，利用人工智能的功能，同时克服其局限性。这可能需要一些创造力、大量的实验以及对结果的仔细分析，以迭代地完善提示。
的艺术 及时工程 对于任何寻求与最先进的人工智能系统有效交互的人来说，这是一项基本技能。理解和应用即时工程原理可以极大地提高我们使用基于人工智能的技术的质量和有效性。
快速工程的良好实践和技术
内容和图像生成人工智能（如 OpenAI 和 MidJourney）的快速工程艺术需要结合技术和最佳实践来实现高质量的结果。以下是一些最佳实践和技术：
- 使用示例： 将示例请求和响应合并到提示中可以使模型以所需的方式响应，使用一次性或几次学习技术来提高模型响应的准确性。
- 注意线索： 在提示中包含提示可以引导模型生成符合您意图的输出。这对于引导模型获得所需的响应特别有用。
- 测试不同的安排： 提示中信息呈现的顺序会影响模型的输出。尝试不同的说明、主要内容、示例和线索安排是有帮助的。
- 向模型提供“输出”： 有时模型可能难以准确完成任务。为了缓解这种情况，请为模型提供替代路径或指令，供模型在找不到满意答案时遵循。
- 注意长度： 提示可能受到字符限制。太长的提示对于人工智能系统来说可能难以处理。
- 仔细选择你的措辞： 最有效的提示使用清晰、直接的语言。避免歧义、丰富多彩的语言、隐喻和俚语。
- 提出开放式问题： 开放式问题为输出提供了更大的灵活性。例如，要求描述复杂因素的提示更有可能引起详细而全面的答复。
- 包括上下文： 精心设计的提示通常包含上下文，帮助人工智能系统根据用户的目标受众定制其输出。
- 设置输出长度目标或限制： 尽管人工智能的设计具有创造性，但在输出长度等因素上加入护栏通常是个好主意。
- 避免矛盾的术语： 长而复杂的提示可能包含不明确或矛盾的术语。确保所有条款一致。
- 使用标点符号来阐明复杂的提示： 正如人类依靠标点符号来帮助解释文本一样，人工智能提示也可以受益于逗号、引号和换行符的明智使用。
即时工程的基本原理
了解上下文的相关性
一个基本原则 即时工程 是对提出请求的上下文的理解。就像在人类对话中一样，上下文会强烈影响响应的含义和相关性。这意味着提示的设计方式必须考虑到特定环境、用户目标和精确的应用领域。
明确用户意图
提示中意图的清晰度对于获得人工智能的相关响应至关重要。提示尽可能准确以尽量减少歧义非常重要。有时，这意味着重新措辞或添加细节，引导人工智能更准确地理解用户正在寻找的内容。
构建信息并确定其优先级
提示的结构方式会对您得到的响应质量产生巨大影响。这涉及以逻辑和连贯的方式对信息进行优先级排序，以便人工智能能够有效地处理请求，并构建请求以突出显示最重要的元素，从而引导人工智能做出适当的响应。
语言和措辞的选择
提示的词语选择、语言风格和整体措辞在提示工程中起着重要作用。适应相关人工智能模型的清晰、精确的语言至关重要。例如，一些模型对自然语言更敏感，而另一些模型则需要更正式或技术性的表述。
迭代使用、持续改进
这 即时工程 通常是一个迭代过程。在达到所需响应之前必须多次调整提示的情况并不罕见。分析人工智能响应并根据这些响应完善提示是提示工程过程的重要组成部分。
非典型结果的管理
了解如何处理意外或非典型结果至关重要，即使提示设计良好，也可能会发生这种情况。这包括诊断此类结果的原因并重新措辞提示以纠正问题的能力。
了解所使用的AI模型
最后，彻底了解正在使用的人工智能模型是基础。了解其优势、局限性以及它如何处理提示对于制定由人工智能有效解释和执行的提示至关重要。
因此，您会明白， 即时工程 随着人工智能技术变得更加复杂并融入我们的日常生活，这是一项越来越重要的技能。因此，请尽快开始将其落实到位。
