提示工程指南

「提示工程指南」是什么

提示工程指南是一门关注提示词开发和优化的全新学科，旨在助力用户将大语言模型运用到各类场景与研究领域。它能让用户深入了解大语言模型的能力与局限，帮助研究人员提升模型处理复杂任务的能力，还能辅助开发人员实现与模型的高效对接。

功能解析

• 提示词开发：助力用户开发出更优质、高效的提示词，使大语言模型能更精准地执行任务。
• 优化提示词：对已有的提示词进行优化，提升大语言模型的回应质量和效率。
• 了解模型能力局限：让用户清晰知晓大语言模型的能力边界，更好地规划使用场景。
• 提升模型任务处理能力：帮助研究人员通过提示工程提升大语言模型处理复杂任务的能力，如问答和算术推理。
• 实现高效对接：辅助开发人员设计研发技术，实现与大语言模型或其他生态工具的高效接轨。

产品特色

• 全面性：涵盖了与大语言模型交互和研发的各种技能与技术，从基本概念到复杂的提示技术，一应俱全。
• 实用性：通过大量实际案例，如生成数据、代码编写等场景，展示如何运用提示工程解决实际问题。
• 紧跟前沿：及时收录最新的大语言模型，如Flan、ChatGPT、GPT – 4等，以及相关的研究成果和技术。

应用场景

• 生成数据场景：用户在需要生成大量数据时，可依据提示工程指南开发提示词，让大语言模型快速生成符合需求的数据。例如在数据挖掘和分析项目中，利用提示词引导模型生成特定格式和内容的数据。
• 代码编写场景：开发人员在编写代码时，借助提示工程优化提示词，使大语言模型能生成更准确、高效的代码片段。比如在开发软件过程中，让模型生成MySQL查询语句或特定功能的代码块。
• 问答系统构建场景：研究人员在构建问答系统时，运用提示工程提升大语言模型的问答能力，使其能更准确地回答各种问题。例如在智能客服系统中，通过优化提示词让模型更好地理解用户问题并给出精准答案。

使用指南

首先，深入学习提示工程的基本概念和提示词要素，了解大语言模型的特点和工作原理。接着，根据具体应用场景，如生成数据、编写代码等，运用设计提示的通用技巧开发提示词。在开发过程中，参考提示词示例和各种提示技术，如零样本提示、少样本提示等。最后，根据实际使用效果，对提示词进行优化调整，以获得更好的输出结果。