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提示工程也叫指令工程
Prompt是发给大模型的指令比如【讲个睡前故事】、【用Python写个消消乐游戏】等本质上大模型相关的工程工作都是围绕prompt展开的提示工程门槛低天花板高所以又有人戏称Prompt为咒语Prompt相当于是AGI时代的编程语言高质量prompt核心具体、丰富、少歧义Prompt是个逐步调优的过程并不是一下子就好。
OpenAI官方提供的Prompt Engineering教程
https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering Prompt的典型构成
不要固守模板模板的价值是提醒我们别漏掉什么而不是必须遵守模板。
1. 角色
给AI定义一个最匹配任务的角色比如【你是一个软件产品经理】【你是一位小学语文老师】先定义角色就是在开头把问题域收窄较少二义性
2. 指令
对任务进行描述
3. 上下文
给出与任务相关的其它背景信息
4. 例子
必要时给出举例学术中称为one-shot learning, few-shot learning或in-context learning;
5. 输入
任务的输入信息再提示词中明确的标识出输入
6. 输出
输出的格式描述以便后续模块自动解析模型的输出结果比如JSON、XML
案例推荐流量包的智能客服
需求智能客服根据用户的咨询推荐最合适的流量包。 大模型应用于软件系统的核心思路
把输入的自然语言对话转成结构化的信息自然语言理解NLU用传统软件的手段去处理结构化信息得到处理策略把策略转成自然语言输出NLG
对话流程举例 用Prompt实现
定义任务描述和输入 1. 任务描述
instruction 你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。每种流量套餐产品包含三个属性名称、月费价格和月流量。根据用户输入识别用户在上述三种属性上的需求是什么
2. 用户输入
input_text 办理100G的套餐# prompt模板instruction和input_text会被替换为上面的内容
prompt f
{instruction}用户输入{input_text}3. 调用大模型 response get_completion(prompt)
print(response)
约定输出格式 1. 输出格式
output_format 以 JSON 格式输出
2. 稍微调整咒语加入输出格式 prompt f
{instruction}{output_format}用户输入
{input_text}3. 调用大模型 response get_completion(prompt, response_formatjson_object)
print(response)
二、用AI帮我写代码
认知AI最好的方式就是天天用。
问自己几个问题
1. 我的时间都消耗在哪里
工作、学习、娱乐、锻炼工作学习学习新技术新知识一方面了解发展水平和趋势以及各个工具如何使用另一方面结合以往和现在的工作场景、工作中的痛点思考有哪些可以优化改进的地方。娱乐找各种好看的下饭剧锻炼根据个人喜好和身体反馈不定期的调整运动项目和动作
2. 怎么让AI帮我省时间
重复脑力劳动都可以考虑AI化【输入和输出都是文本】的场景都值得尝试用大模型提效
3. 如何找到落地场景
从最熟悉的领域入手尽量找能用语言描述清楚的任务别求大而全。将任务拆解先解决小任务、小场景让AI学最厉害员工的能力再让ta辅助其他员工实现降本增效 AI Embedded模式 ———》Copilot模式——》Agent模式
Agent模式目前有点超前Copilot是当前主流
实现Copilot的主流架构是多Agent架构模仿人做事将业务拆成工作流workflow 、SOP、pipeline每个Agent负责一个工作流节点。 【编程】是目前大模型能力最强的垂直领域甚至超越了对【自然语言】本身的处理能力。因为训练数据质量高、结果可衡量、编程语言无二义性且有论文证明编程训练能增强模型的推理能力所以会特别训练这块。
知道怎么用好AI编程了解它的能力边界、使用场景就能类比出其他领域的AI怎么落地能力上限在哪。
How to build an enterprise LLM application: Lessons from GitHub Copilot - The GitHub Blog
产品设计经验在chat界面里用 串联多个agent是一个常见的AI产品设计范式。
一些其他的使用方式10 unexpected ways to use GitHub Copilot - The GitHub Blog
让AI在不影响用户原有工作习惯的情况下切入使用场景接受度更高。例如Copilot最开始使用的是问答然后取消问答使用补全最后恢复问答。 先以架构师的身份让AI辅助你对架构进行选型通过需求文档和业务文档让AI给出架构的建议然后以开发者的身份让AI辅助你写业务代码逐层拆分向下写。
落地经验新工具的引入可能会有一些负面的因素要考虑需要有足够的信心和耐心去应对。核心是调整好利益链。 总结
不管是个人还是企业都能借用AI提效。
通过天天使用总结使用大模型的规律【输入和输出都是文本】的场景都值得尝试用大模型提效。通过体验GitHub Copilot认识到AI产品的打磨过程、落地和如何打造盈利产品。基于落地的成功案例理解基本原理避免拍脑袋。
