提示工程
提示工程是设计、完善和优化输入(提示)给大型语言模型(LLM)或其他生成式人工智能系统的方法,以引出所需、准确和高质量的输出。
它不是关于训练底层模型,而是关于掌握与模型的通信接口,将其庞大的知识库引导至特定、可操作的结果。
在当前人工智能快速采用的格局中,输出的质量与输入的质量成正比。设计不佳的提示会导致模糊、不相关或产生幻觉的结果,浪费计算资源和时间。有效的提示工程确保人工智能工具作为团队能力的可靠、可预测的延伸运行。
提示工程涉及几种结构化输入的技术:
企业在各个职能中利用提示工程:
主要优势包括提高输出的可靠性、减少对人工智能结果进行大量后期处理的需求、增强自动化工作流程的一致性,以及释放昂贵 LLM 基础设施的全部潜力。
主要挑战包括 LLM 的固有可变性、在不同模型架构之间推广提示结构的难度,以及随着模型更新而需要持续迭代和测试以保持提示有效性的需求。
该领域与检索增强生成 (RAG) 密切相关,RAG 将外部专有数据源与 LLM 提示相结合,使响应基于事实和最新的信息。