博客主页：[小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC|ChatGPT
文章目录
- 💯前言
- [💯斯科特·古斯里（Scott Guthrie）的建议解读](#💯斯科特·古斯里（Scott Guthrie）的建议解读)
- 💯普通用户视角的分析
- 💯小结
💯前言
- 在使用ChatGPT 等生成式AI时，如何通过精准控制提示词（Prompt）来提升生成结果的质量，是当前AIGC 领域的重要议题 。Scott Guthrie 作为技术专家，提出了关于
Prompt设计的独到见解，帮助我们更好地优化与AI的互动体验。他的建议不仅强调了Prompt的精准性 ，还注重提高用户的整体使用体验。而对于普通用户来说，如何有效地应用这些技术建议，同样是一个需要深入探讨的话题。本文将详细解读Scott Guthrie 的洞见，并结合普通用户的实践需求，解析如何在实际操作中精准控制Prompt，以最大化地发挥AI生成工具的潜力。
Prompt engineering
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API
💯斯科特·古斯里（Scott Guthrie）的建议解读
- 斯科特·古斯里（Scott Guthrie）的建议对于提示词（Prompt）工程的优化，不仅聚焦于简化用户与AI的交互流程 ，还特别重视通过提供直观反馈 和用户教育支持 ，帮助用户更好地理解和使用Prompt。这些建议有助于减少用户在使用Prompt时的困惑，提升Prompt编写的效率，使得非技术背景的用户也能轻松上手。无论是通过图形界面 、
自然语言交互，还是通过完善的用户支持系统，这些工具都在极大程度上提高了AI与用户之间的互动体验。
Microsoft Build 2024会议内容
人机交互设计的重要性
-
- 用户体验优化：
- Guthrie特别强调，在与AI交互时，良好的用户体验是关键。
- 为了减少用户在使用Prompt过程中可能遇到的困惑和错误，Prompt的设计应尽量做到直观易懂、用户友好 。这意味着用户无需具备深厚的技术背景，也能顺畅地使用和理解这些提示词，从而提高AI交互的效率。
-
- 界面设计的简洁性：
- 界面的简洁性对提升用户使用体验至关重要。Guthrie建议，通过简洁直观的用户界面，可以让Prompt的编写和调整变得更加轻松。
- 例如，使用图形化界面和
拖放功能，能够简化Prompt创建的步骤，使用户更容易上手操作，不管他们的技术水平如何。简化后的设计能有效降低学习曲线，让用户专注于他们的任务，而不是为复杂的操作所困扰。
减轻用户认知负担
-
- 简化交互流程：
- Guthrie建议通过简化用户与AI交互的流程，让用户能够更轻松地理解如何使用Prompt。
- 通过减少不必要的步骤，提供清晰的指示与反馈，用户在使用过程中会更加高效和自信。减少操作步骤的复杂性，让用户在构建Prompt时不再感到困惑或有过多的操作负担。
-
- 直观的反馈和指导：
- 在Prompt的使用过程中，提供直观的反馈与指导，能够帮助用户理解他们的输入是如何影响输出的。
- 通过即时的预览和实时反馈，用户可以及时调整自己的Prompt，确保结果符合预期。这种即时的指导和反馈机制不仅能提升工作效率，还能让用户更好地掌控生成内容。例如，系统可以在用户输入Prompt后立即提供预览建议，帮助用户迅速优化输入。
提高Prompt的易用性
-
- 交互式工具开发：
- 开发交互式工具和编辑器，可以让用户通过更加自然的方式编写和修改Prompt。
- 例如，提供一个基于对话的界面，用户可以通过
自然语言与系统进行互动，生成相应的Prompt。这种方式使得Prompt创建过程更加流畅、直观。
-
- 用户教育和支持：
- 为了帮助用户更好地理解Prompt的工作原理，提供全面的教育资源 至关重要。这些资源可以包括教程、FAQs（常见问题解答）以及在线帮助，旨在让用户学会如何高效使用Prompt。
- 此外，建立完善的
用户支持系统，确保用户在遇到问题时能够快速获得帮助，这将进一步提升用户的整体体验与满意度。
结论
-
斯科特·古斯里（Scott Guthrie）的观点 集中在改善Prompt工程中的人机交互设计上，旨在使Prompt的使用更加直观 、简单 和高效。通过简化交互流程，提供直观反馈和用户教育资源，我们可以显著减轻用户的认知负担，并提高整体的用户体验。
-
这些洞见对于设计更易于用户使用的Prompt系统 至关重要，有助于使广泛的用户群体更加高效地利用
AI技术。
💯普通用户视角的分析
- 在普通用户构建Prompt时，常见的挑战主要体现在理解Prompt机制的困难 和语言表达的障碍 。许多用户对如何明确表达自己的需求或如何格式化问题以获得最佳结果感到困惑。这种情况下，提供清晰的教育资源 、简单的Prompt模板 以及
交互式工具显得尤为重要。通过优化用户界面并结合即时反馈机制，可以帮助用户更好地掌握Prompt的创建流程。最后，通过社区分享 和定期更新工具 ，用户能够持续提高自己的技能，快速适应新变化，从而提高AI交互的效果与效率。
Automaed Prompt Testing
For Enhanced SecurityReduce CostPrecise ResponsesLower Latency
普通用户在构建Prompt时的常见问题
-
- 理解Prompt机制的困难：
- 许多用户可能不清楚Prompt的工作原理，不确定如何有效地提问。
- 例如，他们可能不知道如何精确表达 自己的需求，或者如何格式化问题以获得最佳结果。这通常会导致生成结果与预期不符，增加了用户的困惑感。
-
- 语言和表达的障碍：
- 用户可能在如何清晰、精准 地表达自己的询问上遇到困难。这包括使用专业术语的挑战，以及构建结构化和具体的Prompt 。
这种障碍让普通用户在与AI互动时，容易因为表达不当而得到不满意的结果。 - 因此，为普通用户提供简单易懂 的Prompt模板或引导，能够显著提升他们的使用体验。
如何通过用户体验提高Prompt设计的质量
-
- 教育和资源：
- 提供用户教育资源，如在线教程 、示例Prompt和最佳实践指南。
- 这些资源不仅帮助用户理解Prompt的工作原理，还能提高他们的使用技巧和自信。系统化的学习 能帮助用户更快速地掌握如何生成高效的Prompt，减少使用中的试错成本。
-
- 交互式设计和反馈：
- 开发交互式Prompt工具 ，让用户在编写过程中获得实时反馈，从而不断改进自己的输入。
- 例如，系统可以即时提示用户是否需要添加更多的细节，或修改特定的部分以便生成更符合预期的结果。这样，用户可以通过不断调整，直到Prompt符合他们的需求。
-
- 用户友好的界面：
- 界面的简洁和直观设计对提升用户体验至关重要。
- 通过拖放功能 和可定制的Prompt模板，用户可以轻松快速地构建自己的Prompt，甚至无需深厚的技术背景。这种设计降低了学习曲线，让更多的普通用户能够轻松上手，并快速产生有价值的结果。
-
- 社区支持和分享：
- 建立一个开放的用户社区，鼓励用户分享他们的Prompt和使用经验。
- 用户可以通过互相反馈和建议，共同优化各自的Prompt设计。这种协作与学习 的氛围能加速用户的学习曲线，同时激发更多创意和优化思路。
-
- 定期更新和改进：
- 根据用户反馈和需求定期更新Prompt工具和相关资源，确保它们能够跟上用户的实际使用场景。
- 持续的优化和更新不仅提升了工具的实用性，还能增强用户的信任感，让他们感受到工具和平台的不断进步。
结论
-
从普通用户的视角 来看，理解和改进Prompt设计至关重要。通过提供教育资源 、交互式工具 和用户友好的界面，可以大幅提升普通用户在构建和使用Prompt时的体验。
-
建立支持和分享的社区，也有助于促进用户之间的学习与交流，分享各自的经验，帮助彼此进步。
-
总的来说，关注用户体验 并持续优化工具和资源 ，能够显著提升Prompt的整体质量和有效性。这是使用户在使用AI工具时获得最大价值的关键途径。
💯小结
本文探讨了如何通过优化提示词（Prompt）的设计，提高用户与生成式AI的交互体验。借助Scott Guthrie的专业建议，分析了在提升Prompt精确度的同时，如何简化用户操作、减少学习门槛，特别是为非技术背景用户提供更直观的使用体验。文章重点介绍了人机交互设计在Prompt工程中的作用，强调简洁直观的界面设计、及时的用户反馈和教育资源对于提升用户理解与操作的关键性。此外，还从普通用户的实际需求出发，提出了通过交互式工具、用户支持系统以及社区交流等方式来减轻认知负担、提高Prompt编写效率的方法。总的来说，优化Prompt设计不仅能提升AI工具的效能，也能让更多用户轻松上手，从中受益。- 展望未来，ChatGPT将不仅仅是一个智能工具，它将演变为用户创意和生产力的加速器，通过不断优化的人机交互体验，实现更自然、更高效的交流方式。随着Prompt设计的逐步精细化和交互工具的迭代，普通用户将更容易地掌握AI的潜力，无需深厚的技术背景即可精准表达需求，获得理想的生成结果。这种发展将推动AI技术的普及化，让更多人能够以更加便捷、个性化的方式融入智能化时代，释放创造力，并在各行各业中发挥更广泛的影响力。
python
import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")