一、探索提示工程
Prompt Engineering
1. 介绍通用人工智能和专用人工智能
人工智能（AI）可以分为通用人工智能（AGI）和专用人工智能（Narrow AI）。AGI是一种能够理解、学习和执行任何人类可以完成的任务的智能。与此相对，专用人工智能是专门设计来执行特定任务或解决特定问题的系统，例如语音识别、图像分类或推荐系统。提示工程主要应用于专用人工智能，通过设计和优化提示词，提高人工智能系统的性能和准确性。
2. 理解Prompt 提示词
Prompt是与人工智能系统（如GPT-4）交互时所输入的指令或问题。有效的提示词能够引导AI生成高质量、相关性强的输出。提示词的设计和优化是提示工程的核心。
3. 什么是提示工程
提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化提示词以获取理想输出的过程。它涉及理解AI模型的行为和限制，构建精确、明确和上下文相关的提示词。
4. 掌握提示工程的优势必要性
掌握提示工程可以显著提高AI系统的效用和用户体验。有效的提示工程可以：
提高输出的准确性和相关性
减少人工后处理的需求
增强AI系统在复杂任务中的表现
5. 提示工程目的是什么
提示工程的主要目的是通过优化提示词，最大化AI系统的性能。这包括生成更准确的回答、改进用户交互体验、提高任务完成效率等。
二、提示词组成、迭代、调优及示例
TIPS
1. 提示词的组成
一个有效的提示词通常包括以下部分：
问题或指令的清晰描述
必要的上下文信息
预期输出格式
任何额外的约束或要求
2. 提示词的迭代、调优
提示词的优化是一个迭代过程，涉及以下步骤：
初始提示词的设计
观察AI生成的输出
根据输出结果调整提示词
反复迭代，直到获得满意的结果
3. 提示词基础示例
基础提示词示例如下：
prompt_1 = "列出2023年最受欢迎的编程语言。"prompt_2 = "解释一下量子计算的基本原理。"
# 通过API调用获得响应response_1 = ai_model.generate(prompt_1)response_2 = ai_model.generate(prompt_2)
print(response_1)print(response_2)
gpt4实践
prompt_1 = "列出2023年最受欢迎的编程语言。"
prompt_2 = "解释一下量子计算的基本原理。"
4. 提示词 " 指定输出格式 " 示例
指定输出格式的示例如下：
```python
prompt_3 = "请以列表形式列出2023年最受欢迎的编程语言。"
prompt_4 = "用不超过200字的段落解释量子计算的基本原理。"
response_3 = ai_model.generate(prompt_3)
response_4 = ai_model.generate(prompt_4)
print(response_3)
print(response_4)
#### GPT案例### 5. 提示词 " 上下文语境 " 示例 - 多轮对话解决问题上下文语境的示例如下：```pythonprompts = [ "请解释一下机器学习和深度学习的区别。", "机器学习是一个广泛的人工智能领域，而深度学习是其中的一个子领域，专注于使用多层神经网络处理复杂任务。请问需要更详细的解释吗？", "是的，请详细说明深度学习的具体应用。"]
for prompt in prompts: response = ai_model.generate(prompt) print(response)
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