提示工程：提示设计原则与模式
欢迎来到“提示工程”讲座 🎉
大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是一个非常有趣的话题——提示工程（Prompt Engineering）。你可能已经听说过这个名词，尤其是在使用像我这样的语言模型时。提示工程的核心是通过精心设计的提示（prompt），让AI生成更符合你需求的内容。听起来是不是很简单？但实际上，这里面有很多门道和技巧。
为了让大家更好地理解提示工程，今天我们将会：
- 深入探讨提示设计的原则
- 介绍常见的提示模式
- 通过代码和表格展示实际应用
- 引用一些国外的技术文档，帮助大家理解背后的原理
准备好了吗？让我们开始吧！
一、提示设计的原则
1. 清晰明确（Clarity）
首先，一个好的提示必须是清晰明确的。想象一下，如果你问一个人“你能帮我写点东西吗？”对方可能会一脸茫然，不知道你到底想要什么。同样地，AI也需要明确的指令才能给出有用的回复。
示例：
- ❌ 模糊提示：请写一篇关于科技的文章。
- ✅ 明确提示：请写一篇800字左右的关于人工智能在医疗领域应用的文章，重点讨论AI如何帮助医生进行诊断和治疗。
2. 简洁精炼（Conciseness）
虽然我们需要提供足够的信息，但也不必过于冗长。过长的提示可能会让AI感到困惑，甚至忽略掉一些重要的细节。因此，尽量保持提示的简洁性，只提供必要的信息。
示例：
- ❌ 冗长提示：我想让你帮我写一篇关于区块链的文章。这篇文章应该是关于区块链的基本概念、历史发展、应用场景以及未来趋势的。我希望文章能够包含一些图表和数据，最好还能有一些案例分析。文章的长度应该在1000字左右，不要太短也不要太长。
- ✅ 简洁提示：请写一篇1000字左右的区块链文章，涵盖基本概念、应用场景和未来趋势，并附带图表和案例分析。
3. 具体化（Specificity）
具体的提示可以帮助AI更好地理解你的需求。比如，如果你想让AI生成一段对话，告诉它对话的场景、角色和背景信息会大大提升生成的质量。
示例：
- ❌ 泛泛而谈：请写一段对话。
- ✅ 具体化：请写一段发生在咖啡馆里的对话，对话双方分别是两位老朋友，他们正在讨论最近的工作压力。
4. 一致性（Consistency）
如果你在多次交互中使用了不同的风格或格式，AI可能会感到困惑。因此，保持提示的一致性非常重要。你可以通过设置一些固定的格式或风格来确保AI始终按照你的期望生成内容。
示例：
- 如果你希望AI生成的文本总是以正式的语气书写，那么每次提示时都可以加上一句：“请使用正式的语气。”
- 如果你希望AI生成的内容总是包含某个特定的关键词，可以在提示中明确指出：“请确保每段话都提到‘可持续发展’。”
5. 可扩展性（Scalability）
有时候，你可能需要生成大量的内容，或者希望AI能够根据不同的输入生成不同的输出。在这种情况下，提示的设计需要具备一定的可扩展性。你可以通过引入变量或参数来实现这一点。
示例：
- 如果你想让AI生成不同国家的旅游指南，可以设计一个带有变量的提示：“请为[国家]编写一份旅游指南，重点介绍[景点1]、[景点2]和[景点3]。”
二、常见的提示模式
1. 角色扮演模式（Role-Playing Prompt）
角色扮演模式是提示工程中最常用的一种方式。通过让AI扮演某个角色，你可以引导它生成特定类型的对话或文本。这种方式特别适合用于创作故事、模拟对话或进行客户服务。
示例：
假设你是《哈利·波特》中的赫敏·格兰杰，请描述一下你在霍格沃茨的第一天。2. 条件分支模式（Conditional Branching Prompt）
条件分支模式允许你根据不同的条件生成不同的输出。你可以通过在提示中加入逻辑判断，让AI根据用户的输入或其他因素做出不同的回应。
示例：
如果用户选择了“是”，请回答：“好的，我会帮你安排。”
如果用户选择了“否”，请回答：“明白了，我们下次再讨论。”3. 模板填充模式（Template Filling Prompt）
模板填充模式是一种非常实用的方式，尤其适用于生成格式化的文本。你可以创建一个包含占位符的模板，然后让AI根据输入填充这些占位符。
示例：
亲爱的[客户姓名]，
感谢您选择我们的服务。您的订单号为[订单号]，预计将在[发货日期]发货。如果您有任何问题，请随时联系我们。
祝您生活愉快，
[公司名称]4. 多轮对话模式（Multi-Turn Conversation Prompt）
多轮对话模式允许你与AI进行多轮交互，逐步引导它生成更复杂的内容。这种方式特别适合用于复杂的任务，比如编写长篇文章或解决复杂的问题。
示例：
第一轮：请简要介绍一下人工智能的历史。
第二轮：接下来，请详细说明人工智能在现代工业中的应用。
第三轮：最后，请预测一下未来十年人工智能的发展趋势。5. 反馈修正模式（Feedback-Based Prompt）
反馈修正模式允许你根据AI生成的内容进行调整和优化。你可以通过提供反馈，告诉AI哪些部分做得好，哪些部分需要改进。这种方式可以帮助你逐步得到更满意的结果。
示例：
你生成的这段话很好，但我觉得可以再加一点关于环保的内容。请重新生成。三、代码与表格展示
1. 代码示例：自动化生成提示
假设你有一个Python脚本，用于自动生成提示。你可以根据用户输入的不同参数，动态生成不同的提示。
def generate_prompt(country, attractions):
prompt = f"请为{country}编写一份旅游指南，重点介绍以下景点：n"
for attraction in attractions:
prompt += f"- {attraction}n"
return prompt
# 示例调用
country = "日本"
attractions = ["富士山", "京都清水寺", "东京塔"]
print(generate_prompt(country, attractions))2. 表格示例：提示效果对比
| 提示类型 | 示例提示 | 生成效果 |
|---|---|---|
| 模糊提示 | 请写一篇关于科技的文章。 | 内容宽泛，缺乏重点 |
| 明确提示 | 请写一篇800字左右的关于人工智能在医疗领域应用的文章，重点讨论AI如何帮助医生进行诊断和治疗。 | 内容聚焦，结构清晰 |
| 角色扮演提示 | 假设你是《哈利·波特》中的赫敏·格兰杰，请描述一下你在霍格沃茨的第一天。 | 生动有趣，符合角色特点 |
| 条件分支提示 | 如果用户选择了“是”，请回答：“好的，我会帮你安排。” | 逻辑清晰，响应准确 |
四、引用国外技术文档
1. 《The Art of Prompting》
在这篇文档中，作者强调了提示设计的重要性，并提出了“提示即接口”的概念。他认为，一个好的提示就像一个API，应该具备清晰的输入和输出规范。这与我们在前面提到的“清晰明确”和“一致性”原则不谋而合。
2. 《Prompt Engineering Best Practices》
这篇文档详细介绍了提示工程的最佳实践，特别是如何通过角色扮演和多轮对话来提高生成内容的质量。作者还提到了“反馈修正”的重要性，认为通过不断的迭代和优化，可以让AI生成的内容更加贴近用户的需求。
3. 《Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training GPT-3》
在这篇论文中，研究者们探讨了如何通过可扩展性的设计来应对大规模语言模型的挑战。他们发现，通过引入变量和参数，可以显著提高模型的灵活性和适应性。这也为我们提供了设计提示时的一个重要思路。
总结
今天我们一起探讨了提示工程的核心原则和常见模式。通过清晰明确、简洁精炼、具体化、一致性和可扩展性的设计，我们可以让AI生成更符合我们需求的内容。同时，角色扮演、条件分支、模板填充、多轮对话和反馈修正等模式也为我们的提示设计提供了更多的可能性。
希望今天的讲座能对你有所帮助！如果你有任何问题，欢迎随时提问 😊
谢谢大家！
