吴恩达《提示词工程》(Prompt Engineering for Developers)课程详细笔记

课程简介

  • 目标:帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型(LLMs),提升通过提示词解决问题的能力。
  • 适用对象:开发者、AI从业者、产品经理等,希望通过提示词优化生成模型性能的人。

第1章:提示词工程基础

1. 什么是提示词工程

  • 提示词工程是一种优化与大语言模型(如 GPT)交互的技术,旨在通过设计有效的提示词(prompts)引导模型生成所需的输出。
  • 主要思想:用正确的方式提问以得到最佳答案

2. 提示词的组成

  • 指令:明确告知模型需要完成的任务。
  • 上下文:提供任务相关的背景信息。
  • 示例:给出输入和期望输出的实例。
  • 格式要求:定义输出的结构(如 JSON、表格)。

第2章:提示词优化技巧

1. 明确具体

  • 提示词越具体,结果越可靠。
    • ❌ 不明确:帮我写个简历。
    • ✅ 明确:帮我写一份软件工程师的简历,包括工作经验和技能,控制在300字内。

2. 使用分步指导

  • 引导模型逐步解决复杂问题,分解为多个小步骤。
    • 示例:首先分析问题的需求,然后给出解决方案,最后提供相关代码示例。

3. 增加示例

  • 提供一组输入-输出对 ,帮助模型理解任务模式。
    • 输入:输入一个学生名单,返回按年龄排序的名单。

    • 示例:

      plaintext 复制代码
      输入: ["Alice: 24", "Bob: 20", "Cathy: 22"]
      输出: ["Bob: 20", "Cathy: 22", "Alice: 24"]

第3章:常用提示词设计模式

1. 文本生成

  • 任务 :生成文章、邮件、内容摘要等。
    • 提示词:根据以下关键信息生成一封商业合作邮件。
    • 优化:限制字数、语气(正式/轻松)。

2. 信息提取

  • 任务 :从文本中提取关键信息(如日期、地址)。
    • 提示词:从以下文字中提取所有日期并按升序排列。

3. 文本分类

  • 任务 :将文本分为不同类别(如情感分析)。
    • 提示词:判断以下评论是正面还是负面:
    • 示例:评论:这款产品太棒了!

4. 数据格式化

  • 任务 :将数据转换为结构化形式(如 JSON)。
    • 提示词:将以下非结构化数据转换为 JSON 格式:

第4章:高阶技巧

1. Few-shot Learning(少样本学习)

  • 通过提供几个示例,提升模型对任务的理解。
    • 示例:

      plaintext 复制代码
      输入: "我爱Python编程。"
      输出: "正面情感"

2. Chain-of-Thought(思维链提示)

  • 要求模型模拟推理过程,逐步解决复杂问题。
    • 提示词:先解释计算逻辑,再给出最终答案。

3. 自我校验(Self-Consistency)

  • 多次运行模型提示,选取出现频率最高的答案。

4. 使用系统消息

  • 明确模型身份以提升结果一致性。
    • 示例:你是一个专业的英语语法检查工具,负责指出错误并提供修正建议。

第5章:实际案例与实践

1. 案例:生成产品描述

  • 场景 :为电商网站生成商品描述。
    • 提示词:根据以下产品规格生成吸引人的商品描述。

2. 案例:数据清理

  • 场景 :从文本中提取规范化数据。
    • 提示词:从以下数据中提取电话号码并按国家代码分组。

3. 案例:代码生成

  • 场景 :生成特定功能的代码片段。
    • 提示词:为以下需求编写Python函数:从列表中移除所有重复项。

第6章:常见问题与解决方法

1. 模型输出错误

  • 问题:模型输出不符合预期。
  • 解决:优化提示词,明确输入、示例和输出格式。

2. 模型生成结果不稳定

  • 问题:多次运行结果差异较大。
  • 解决:增加示例或采用自我校验方法。

3. 输出信息冗长

  • 问题:生成文本过多或不够简洁。
  • 解决:限制字数并要求模型生成重点内容。

第7章:最佳实践总结

  1. 简洁清晰:设计简单直接的提示词。
  2. 添加示例:通过示例让模型学习任务模式。
  3. 迭代优化:不断测试并调整提示词。
  4. 利用高级技巧:结合思维链、自我校验等增强模型能力。

以上为课程的完整笔记,建议配合实际练习和工具(如 OpenAI Playground 或 API)进行实践,加深对提示词工程的理解和应用。

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