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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


和AI说话也要有点技巧吗
发布日期:2024-06-29 12:43:03 浏览次数: 1762 来源:吧啦吧啦小数熊


生成提示工程

Prompt engineering


现在对AI下指令的技术被称为「生成提示工程(Prompt engineering)」,或者可以叫「咒语工程」。对外行,可以用自然语言描述,让AI去完成,而内行人来说,解放了效率。


01
找准问题关键词





第一点是:要准确表达你的需求。看似简单,但实则很多人并抓不住问题的中心。
比如学生做一篇“**类疾病网络问诊数据采集与分析”的毕业设计。研究背景全是**疾病对人类健康描述,研究综述和意义也是这种疾病的相关研究!然后做**在线养生知识查询系统之类的,也是通篇绪论在写养生知识。写歪了,只能说找不到自己问题的重心,也无从谈从哪些关键词去找资料,去提问。

以“**类疾病网络问诊数据采集与”这一题目为例,关键词是网络问诊平台、网络数据采集技术、网络数据分析方法、**类疾病分析目标;找背景相关的资料可以这些,如“在线问诊平台发展、网络问诊数据分析挖掘相关研究、在线医疗网站问诊数据分析意义、在线问诊方式对**类疾病诊疗的优势”


02
【用情境提问】




第二点是:尽量给出具体的情境。给出问题背景,提问要素可以包括:用什么身份回答、说给谁听、什么场合、什么风格、其他补充的要求。
比如我向文心一言免费版提问:以幼儿园老师身份,在班级课堂上以幽默、易懂的风格向5岁小朋友们,举2个例子讲解一下什么是“不忘初心”,500字以内。

我自己喜欢用的提问公式:【角色+背景+任务+要求】

角色:职业+身份+能力

比如生成一份大数据人才培养计划报告,给AI提问:

你是一名应用型本科高校计算机系教授,擅长大数据应用技术【角色。正在承担*****工作,期望学校人才培养可以高度满足企业需求【场景,需要完成****项目计划报告【任务,请从企业招聘要求、社会培训现状,高校大数据教育**角度,分需求分析、概要设计**5个部分撰写,3000以内【要求




03
【提示】




第三点:有时候我们可以客气点。GPT的基本原理是「预测下一个词」,有时会脱口而出,加点客气话他可能会出现点新内容。

就是上一个问题,你让AI多思考一下,文字比前面就更生动了一些。



04
【小结】




总体没有什么高深的,应该更多是一种习惯、使用过程慢慢积累感觉。对内容有要求的话,可以多用几个AI工具对比,文心、KIMI、秘塔、通义....都很方便。以后很多事你知道怎么做,但是你一想到它做起来很麻烦就不想做了,现在可以把很多细节都交给AI助理。




END


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