什么是提示工程
提示工程（Prompt Engineering）是一门新兴学科，专注于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地利用大型语言模型（Large Language Model, LLM）进行各种应用场景和研究领域。掌握提示工程的技能有助于用户更好地理解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可以用提示工程提升大型语言模型在复杂任务场景中的处理能力，如问答和算术推理。开发人员可以通过提示工程设计和研发强大的技术，实现与大型语言模型或其他生态工具的高效接轨。
提示工程的工作原理
提示工程通过将自然语言文本转换为机器可读的意图和嵌入向量，使大模型能够理解和执行人类的指令。包括文本意图识别和文本嵌入向量两个关键步骤。分析输入文本的语义信息，将其识别为特定的意图。将识别出的文本意图转换为固定维度的嵌入向量，使大模型能理解和执行相应的指令。
在实践中，提示工程的应用涉及多个方面，包括模型训练、应用开发、迭代优化等。准备大量的训练数据，包括各种文本意图和相应的上下文信息，用于训练和优化大模型。基于训练好的模型，开发各种应用场景，如智能问答、对话系统、自动写作等。根据用户体验反馈来不断迭代Prompt，通过调整指令和任务描述，逐步优化模型的输出，更好地满足特定场景的需求。
提示工程中使用的一些技术包括零样本提示（Zero-Shot Prompting）、少样本提示或上下文学习（Few-Shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）等。为机器学习模型提供了一个未经明确训练的任务，测试模型在不依赖先前示例的情况下生成相关输出的能力。为模型提供了一些示例输出（样本），帮助其了解请求者的意图。思维链提示，可为模型提供逐步推理能力，将复杂的任务分解为中间步骤或“推理链”，有助于模型实现更好的语言理解，创建更准确的输出。通过这些原理和技术，提示工程能有效地引导大型语言模型生成符合用户需求的输出，提高AI系统的智能化水平。
提示工程的主要应用
提示工程在多个领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：
- 文本生成：提示工程可以引导模型生成具有特定风格、主题或情感色彩的文本。
- 信息抽取：利用提示，模型可以更准确地从文本中提取出关键信息，如实体、关系或事件。
- 问答系统：在问答系统中，通过优化提示，可以提高问答系统的回答质量和准确性。
- 对话系统：在对话系统中，提示可以帮助模型更好地理解用户的意图，生成更自然、更流畅的回答。
- 聊天机器人：提示工程是一种强大的工具，可帮助 AI 聊天机器人在实时对话过程中生成上下文相关且连贯的响应。聊天机器人开发人员可以确保 AI 理解用户查询，通过制作有效的提示来提供有意义的答案。
- 医疗保健：在医疗保健领域，提示工程师可指示 AI 系统汇总医疗数据，制定治疗建议。有效的提示可帮助 AI 模型处理患者数据，提供准确的洞察和建议。
- 软件开发：可使用 AI 模型生成代码片段，或提供编程难题的解决方案。在软件开发中使用提示工程，可以节省时间，帮助开发人员完成编码任务。
- 软件工程：由于生成式 AI 系统能通过各种编程语言进行训练，提示工程师可以简化代码片段的生成，简化复杂的任务。通过制作特定的提示，开发人员可以自动编码、调试错误、设计 API 集成，创建基于 API 的工作流程，管理数据管道优化资源分配。
- 网络安全和计算机科学：采用提示工程来开发和测试安全机制。研究人员和从业者可用生成式 AI 来模拟网络攻击，设计更好的防御策略。
- 教育：在教育领域，提示工程可以用来创建个性化的学习材料和课程。
- 数据分析：在数据分析领域，提示工程可以帮助 AI 模型从大量数据中提取洞见。
- 自然语言理解：在自然语言理解（NLU）任务中，提示工程可以帮助模型更好地理解复杂的查询和指令。处理模糊或复杂的用户输入。
- 语言翻译：在语言翻译应用中，提示工程可以帮助 AI 模型更准确地理解和转换不同语言之间的文本。
提示工程面临的挑战
提示工程（Prompt Engineering）作为与大型语言模型（LLMs）交互的关键技术，其未来面临的挑战是多方面的：
- 模型偏差（Bias Mitigation）：大型语言模型可能会反映出其训练数据中固有的偏差。可能导致模型在某些问题上给出有偏见的回答。
- 歧义与误解（Ambiguity and Misunderstanding）：结构不良的提示可能会导致意外的结果。如果提示不够清晰明确，模型可能无法正确理解用户的意图，产生不相关或不准确的输出。
- 伦理考虑（Ethical Considerations）：确保对AI生成内容的负责任使用至关重要。例如，要避免使用模型生成虚假信息或用于不道德的目的。要求提示工程师不仅要关注技术层面，还要关注其社会和伦理影响。
- 提示工程有效性量化评估：目前缺乏有效的量化评估手段来衡量提示工程的有效性。包括从提示输入阶段（结构化、词汇、语义等）和模型输出阶段（准确性、一致性、相关性、完整性）进行量化评估。
- 提示词资产的保护：随着提示词成为重要的资产，企业需要通过申请专利或版权、实施访问控制和审计机制、建立安全的内部分享机制来保护这些资产。
- 在低容忍行业的应用：在医疗、法律等低容忍行业应用提示工程时，面临的风险更高。
提示工程的发展前景
提示工程（Prompt Engineering）作为一种新兴的人工智能技术，其发展前景广阔，未来的提示工程将更加注重根据任务和数据分布自适应地生成精准的提示，同时根据用户的个性化需求和历史数据生成更为个性化的服务。将不仅限于文本，包括图像、语音等多种模态的数据，提高模型的多样性和泛化能力，为更多领域的应用提供支持。随着深度学习技术的不断发展，提示工程有望在医疗、金融等多个领域得到应用，如辅助医生进行疾病诊断、提高风险评估和资产管理的准确性。提示工程将为开发更具有实际价值的AI系统提供支持，在可解释性和可干预性AI的发展中发挥重要作用。随着大模型的发展，提示词工程师成为一个新职业，他们通过与AI的对话训练，使其能够准确理解用户的意图和需求，输出用户最想要的答案。会有更多人设计属于大语言模型时代的“输入法”，帮助人们更容易说清自身的需求和想法，完成沟通与对齐。将提供专业的、有价值的建议，咨询和企业服务为核心，综合分析各方面因素，结合大量AI提供的结果作出最终的决策和判断。综上所述，提示工程的发展前景是多元化的，推动AI技术的发展，也将改变人们与AI的互动方式，提高AI系统的实用性和效率。
