【人工智能】讯飞星火Prompt提示词工程基础学习

AI Prompt工程师认证学习

为什么要创建AI助手

1）解决重复性操作，使用Prompt结构化的模板将AI大模型的特定能力固定，一劳永逸
2）减少输入，减少反复思考压力
3）更稳定，效率提升，可以直接使用已经调整好参数的AI助手所提供的服务（提高生产力）
4）便于分享，将助手分享给其他用户共同体验解决多人使用问题。

Prompt知识点

定义：简单来说它是给AI模型的指令，通常被称为提示词，在AI模型中起着关键的作用。

使用场景：
Prompt作为一种基于自然语言处理的交互方式，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用，以下是几个典型的使用场景：

1. 自动化测试：在软件开发中，Prompt可以用来自动化编写测试用例，通过自然语言描述测试场景和预期结果，减少手动编写测试代码的工作量。

2. 智能客服：企业利用Prompt技术创建智能客服系统，能够理解客户提出的问题并给出准确的解答或指引，提高客户服务效率和满意度。

3. 语音助手：智能家居、手机应用中的语音助手通过解析用户的语音Prompt，执行诸如查询天气、设置闹钟、播放音乐等任务。

4. 内容生成：在写作、新闻、广告等行业，Prompt用于引导AI模型生成文章、故事、广告文案等创意内容，提高内容创作效率。

5. 教育辅导：教育领域利用Prompt设计互动学习材料，根据学生的学习进度和需求提供个性化的教学指导和练习题。

6. 数据分析与报告：企业可以构建Prompt来自动分析数据并生成报告，比如财务报告、市场分析报告等，帮助决策者快速获取关键信息。

7. 医疗健康：Prompt技术可以用于生成医疗报告、病例分析，甚至是辅助医生进行初步诊断，依据患者病史和症状提供可能的治疗建议。

8. 电商与零售：在电商行业中，Prompt可以用来优化产品推荐，根据用户的需求描述快速筛选出合适的商品，或是自动生成商品描述和营销文案。

9. 创作辅助：对于作家、设计师等创意工作者，Prompt可用于激发灵感，如生成艺术作品的概念描述或为创作提供初始草稿。

10. 研发与创新管理：在科研和产品开发过程中，Prompt可以辅助头脑风暴，帮助团队生成新的研究思路或产品特性想法。

综上所述，Prompt技术以其灵活性和高效性，在众多需要人机交互和内容生成的场景中展现出广泛的应用潜力。

Prompt局限性

1）时效性
Prompt提示词与AI大语言模型交互的知识来自训练时接触到的数据，无法提供位置信息或新的发现。

2）上下文记忆
上下文记忆问题可能是由于模型在处理超长文本时遇到了字节长度限制或者信息丢失的情况导致的。这可能会导致模型在较长的对话或文本中失去一些先前的上下文信息。
要解决上下文记忆问题，可以尝试：
a.文本分割：如果你的文本很长，可以尝试将其分割成较短的段落或句子，减轻模型处理长文本时的记忆负担。
b.清晰明了的表达：尽量使用清晰、简洁的语言表达你的问题或信息，避免过于复杂的句子结构。
c.逐步引导：如果有一个较长的对话历史，可以逐步引导模型，提供必要的背景信息，确保模型能够理解上下文。
d.检查输入格式：确保输入的格式符合模型的期望，避免包含过多的冗余信息或不必要的细节。

3）AI幻觉
什么是AI幻觉问题？
大型语言模型有时会产生看似合理但实际上错误或脱离上下文的回答，这种现象被称为“幻觉”。Prompt工程难以根除这种由模型内部机制引起的错误。
举例：设想一个情景，AI打语言模型被询问有关一个虚构的现象，最后回复并未标明该现象并不存在，或者没有相关信息可供查询，反而编造了一个听似合理的解答，并配以看似道理十足的引用，也就是一本正经的胡说八道。

4）精确字数

5）内容合规
AI大语言模型的生成内容是受国内监管的，当您的Prompt提问或AI回答的内容中存在敏感信息，AI大语言模型厂商会使用合规的方式进行过滤，不显示最终结果。

6）其他局限
Prompt的局限性包括对复杂理解的挑战、设计难度、输入格式的限制、模型思考方式的影响以及文化和语言偏见等。这些局限影响了Prompt技术的应用效果和效率，从而制约了其在多个领域的广泛推广。以下是对这些局限性的具体分析：

1. 对复杂理解的挑战
   • 理解复杂任务的困难：尽管Prompt能够引导模型执行特定任务，但在处理需要深度理解和多步骤复杂推理的任务时，其表现通常不尽如人意[³]。例如，在解决复杂的数学问题或进行高级自然语言理解时，Prompt可能无法有效地指导模型生成正确答案。
   • 输出结果的不稳定性：即使是精心设计的Prompt，在不同的运行实例中也可能产生不同的结果[⁵]。这种不稳定性可能会影响关键任务的可靠性，从而限制其在高敏感度场景中的应用。
2. 设计难度
   • 设计要求高：设计高效的Prompt需要深入理解底层模型的工作原理以及任务需求[⁴]。这需要用户具备一定的专业知识和技术背景，对于普通用户而言，这可能是一个较高的门槛。
   • 缺乏标准化模板：目前，Prompt的设计没有统一的标准或模板，每个任务基本都需要从头设计和优化[⁵]。这不仅增加了使用成本，也降低了Prompt技术的普及率。
3. 输入格式的限制
   • 对输入格式的敏感性：Prompt的效果很大程度上依赖于其输入格式。如果输入格式层次不清或者信息不全，可能会导致模型无法正确解读指令，从而影响输出质量[³]。
   • 分隔符的重要性：在复杂或多任务的Prompt中，不同内容类型之间需要清晰的分隔符来区分。未能正确使用分隔符可能会导致解析错误或输出混乱[³]。
4. 模型思考方式的影响
   • 模型思考方式的限制：模型在执行复杂任务时的思维方式可能受限于其训练数据和算法[³]。Prompt可以在一定程度上引导模型的思考逻辑，但无法完全改变其内在的算法约束。
   • 输出结果的不可控性：在某些情况下，即使Prompt被设计得非常明确和具体，模型的输出也可能与预期不符[³]。这是因为大模型在处理复杂信息时可能采取简化或启发式的解决方法，而不能完全遵循人类的逻辑路径。
5. 文化和语言偏见
   • 偏见的传播：由于训练数据的限制，大模型可能携带文化和语言上的偏见[⁴]。Prompt作为模型输入的一部分，也无法完全避免这些偏见在生成结果中的体现。
   • 跨文化应用的局限性：在不同文化和语言背景下，同一个Prompt可能产生不同的效果[⁴]。这种差异可能会影响模型在全球范围内的通用性和一致性。

总之，尽管Prompt技术在AI应用领域具有巨大潜力，但其局限性也不容忽视。理解并克服这些局限，是进一步提高Prompt技术应用效果和普及度的关键。未来，通过标准化设计、提高模型透明度以及减少文化和语言偏见等措施，有望实现Prompt技术的更广泛应用和发展。

结构化框架

（*葵花宝典：指定角色扮演，明确分配任务，控制输出结果
例：我想你扮演一个英语老师，请你给我写一篇120字左右的英语作文，主题是小明买菜记）

明确并结构化地表达需求，可以提高输出回答的质量。一个有效的提示词应该包括：
a.角色：让模型扮演某个特定角色，比如“作家”、“设计师”或“历史学家”等。
b.任务：明确告诉模型你希望它完成的任务，比如“写一篇小说”或“设计一个标志”等。 
c.格式：指定你希望的输出格式，如“Markdown格式”或“pdf格式”。

进阶框架

下面简单扩展补充9种Prompt提示词框架：
APE：行动、目的、期望（Action Purpose Expect)
CARE：上下文语境、行动、结果、示例
RACE：角色、行动、上下文背景、期望
COAST：背景、客观、行动、场景、任务
CRISPE：能力、角色、洞察、陈述、个性、实验
RISE：角色、输入、步骤、期望
TRACE：任务、请求、操作、上下文、示例
ROSES：角色、客观、场景、预期解决方案、步骤
LangGPT：高级框架：Markdown语法 角色、限制、能力、工作流。。。

写好Prompt的法则