Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

Prompt工程

Answer

以下是关于 Prompt 工程的详细介绍：

Prompt 工程是一门经验科学，涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中，大部分精力并非用于编写提示，而是花在开发一组强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。

Claude 在开箱即用时提供了高水平的基线性能，但提示工程可以帮助进一步提升其性能，并对其响应进行微调，以更好地适应特定的用例。这些技术对于实现 Claude 的良好结果不是必要的，但可能对提升输入和输出有用。若要快速开始使用提示或了解提示作为一个概念，可以参阅提示入门。

提示开发生命周期包括：

  1. 设计初步提示：制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及 Claude 所需的任何上下文。理想情况下，添加一些规范输入和输出的示例供 Claude 参考，这个初步提示将作为改进的起点。
  2. 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入到 Claude 中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的 Claude 判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2.Prompt engineering 提示工程

[title]2.Prompt engineering 提示工程[heading1]What is prompt engineering? 什么是提示工程？[content]Prompt engineering is an empirical science that involves iterating and testing prompts to optimize performance.Most of the effort spent in the prompt engineering cycle is not actually in writing prompts.Rather,the majority of prompt engineering time is spent developing a strong set of evaluations,followed by testing and iterating against those evals.提示工程是一门经验科学，涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反，大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。

2.Prompt engineering 提示工程

Claude offers high-level baseline performance out of the box.However,prompt engineering can help you enhance its performance further and fine-tune its responses to better suit your specific use case.These techniques are not necessary for achieving good results with Claude,but you may find them useful in upleveling your inputs & outputs.Claude在开箱即用时提供了高水平的基线性能。然而，及时的工程可以帮助您进一步提升其性能，并对其响应进行微调，以更好地适应您特定的用例。这些技术对于实现Claude的良好结果并不是必要的，但您可能会发现它们对提升输入和输出非常有用。To quickly get up and running with a prompt or get introduced to prompting as a concept,see[intro to prompting](https://docs.anthropic.com/claude/docs/intro-to-prompting).要快速开始使用提示或了解提示作为一个概念，可以参阅提示入门。

2.Prompt engineering 提示工程

[title]2.Prompt engineering 提示工程[heading1]What is prompt engineering? 什么是提示工程？[heading2]The prompt development lifecycle 提示开发生命周期[content]3.Engineer the preliminary prompt:Next,craft an initial prompt that outlines the task definition,characteristics of a good response,and any necessary context for Claude.Ideally you should add some examples of canonical inputs and outputs for Claude to follow.This preliminary prompt will serve as the starting point for refinement.设计初步提示：接下来，制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及Claude所需的任何上下文。理想情况下，您应该添加一些规范输入和输出的示例供Claude参考。这个初步提示将作为改进的起点。4.Test prompt against test cases:Feed your test cases into Claude using the preliminary prompt.Carefully evaluate the model's responses against your expected outputs and success criteria.Use a consistent grading rubric,whether it's human evaluation,comparison to an answer key,or even another instance of Claude’s judgement based on a rubric.The key is to have a systematic way to assess performance.根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入到Claude中。仔细评估模型的响应与您预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的Claude判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。

Others are asking
PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息： PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中，针对“作为一名 IT 学生，为我的高级项目提出想法；我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示，PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接：https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts（提示词）相关内容： 专业推特新闻小编（作者：Carl）：提取文本里的关键信息，整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍，让没有技术背景的人也能听懂，同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版，提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息，只基于原有信息收集的消息做合理改编，只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接： 给 Prompt 打分（作者：李继刚）：类似 Prompt 药剂师，通过对用户的 Prompt 进行分析，给出评分和改进建议，帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt，不知现在的写法有什么问题，需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议，避免胡编乱造的信息。参考链接：
2025-04-09
分析程序员在AI能力上的不同维度，比如AI框架，AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。
2025-04-09
如何学习Prompt
以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导： 一、准备工作 首先，您需要有一个大模型帐号，并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台： 1. ChatGPT4（性能最强） 2. 国产平替： 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档： 同时，还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考： 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站： |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快||| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |PromptPort（支持中文）|AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-29
学习Prompt Engineering
提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中一个相对较新的概念。 其关键点包括： 1. 精确性：通过精确的提示，提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性：需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。 4. 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以简单，也可以复杂。 提示工程与提示词的区别在于：提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。 在实际应用中，提示工程的提示开发生命周期包括： 1. 开发测试用例：在定义任务和成功标准之后，创建一组多样化的测试用例，涵盖应用程序的预期用例，包括典型示例和边界情况，以确保提示具有鲁棒性。提前定义好的测试用例将使您能够客观地衡量提示与成功标准的表现。 2. 设计初步提示：制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及所需的上下文。理想情况下，添加一些规范输入和输出的示例供参考。这个初步提示将作为改进的起点。 3. 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的模型判断。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-25
写Prompt的技巧
以下是关于写 Prompt 的技巧： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 Prompt 中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息，防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 Prompt 。 此外，编写 Prompt 还可注意以下几点： 尽可能多挖掘需求信息。 把需求信息变成清晰合理的 Prompt 。 不断尝试迭代，直至 Prompt 能解决问题。 在写 Prompt 时，利用 Fewshots 技巧也很实用，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。可在“如何写好 Prompt:结构化”的基础上，增加“Examples:”结构块，举 1 3 个示例。
2025-03-21
调教ai的利器，提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段，以下是关于提示词工程的相关知识： 作用：避免 AI 掉入“幻觉”陷阱，引导 AI 生成更可靠的内容。 原理：AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关，清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图，减少错误。 技巧： 明确要求 AI 引用可靠来源，如在询问历史事件时要求引用权威文献，询问科学事实时要求引用科研论文，询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程，如询问数学公式时展示推导过程，询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围，如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题，询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧，可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段，从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流，精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如，问“请用简单的语言，为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能，并举一个生活中的例子”，AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中，可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题，为让 AI 更好地服务，需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时，可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例，比如在市场营销类和商业类中，有自动优化 Prompt 的案例，如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括： 1. 角色和能力：基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色，应是该领域最资深的专家，适合解决问题。 2. 上下文说明：思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述：基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。
2025-04-15
我想学提示词工程
提示词工程是指在与人工智能模型进行交互时，负责设计和优化提示的专业领域。 提示词工程师的职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，设计有效的提示，清晰传达用户意图，引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同策略等方式，不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用准确率、流畅度和相关性等指标评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对工作领域有深入了解，以便设计有效提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 提示工程是在人工智能领域，特别是自然语言处理和大型语言模型的背景下，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代和上下文理解。提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。提示工程不仅包括创建提示词，还涉及理解模型行为、优化提示以获得更好性能、探索模型潜在应用等。 目前提示词工程发展火热，出现了各种流派和框架，但结构化虽降低沟通难度、提高结果准确度，却也限制了更多可能性，且大部分框架不太适合解决过于主观、个人情绪或过于简单的问题，一个框架往往难以完全满足需求。
2025-03-31
提示词工程
提示词工程师（Prompt Engineer）是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，确保清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，以提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例： 无需微调，仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能。其主要有两部分代码组成：提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息以及使用工具的提示词添加到系统提示中。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出，并将工具返回的内容再次嵌入 LLM。 在生成式 AI 模型中，提示词工程是一门新兴的学科。提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，可从简单问题到复杂任务。提示词工程的核心在于制作出能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还涉及对模型能力和局限性的深刻理解及所处的上下文。提示词工程还需要结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，是一个迭代和探索的过程。本文旨在深入探讨这个新兴领域，重点关注其在 LLM 中的应用，且大多数技术也可应用于多模态生成式 AI 模型。 随着人工智能技术的不断发展，对提示词工程师的需求将会越来越大。
2025-03-27
提示词工程入门
提示词工程入门： 基本概念： 简单的提示词能获得结果，但结果质量与提供信息的数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文、输入、示例等元素，以更好地指导模型获得更好结果。 如使用 OpenAI 的聊天模型，有 system、user 和 assistant 三种角色，system 非必需但有助于设定 assistant 行为。本指南示例通常仅用 user 消息作 prompt。 语言模型能基于给出的上下文续写，可通过改进提示词获得更好结果。提示工程探讨如何设计最佳提示词以高效完成任务，可用于多种高级任务。 相关精读： 在生成式 AI 模型中，提示词工程是新兴学科，塑造模型交互和输出。提示词是用户与模型沟通的文本界面，涵盖简单问题到复杂任务。 提示词工程核心是制作实现特定目标的最佳提示词，涉及对模型能力和局限性的理解及所处上下文。 提示词工程不仅构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型理解和系统化方法定制提示词，是迭代和探索过程。 关于提示词工程师： 是负责设计和优化提示的专业人员，目标是引导模型产生准确、有用和相关回答。 主要职责包括设计、优化、评估提示，需具备领域知识、自然语言处理、人工智能、沟通能力等。 是新兴职业，随着人工智能发展需求将增大，有实际工作案例。
2025-03-27
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26