提示词工程实战：简单易懂的入门指南

摘要

提示词工程概念：随着人工智能的发展，尤其是大型语言模型如GPT-4的出现，提示词工程应运而生。这是一种新的编程方式，通过设计和优化提示词来引导AI生成特定的输出或行为。

OpenAI提示词工程指南：OpenAI提供了关于提示词工程的指南，介绍了如何写出清晰的指令、让模型扮演角色、使用分隔符、明确任务步骤、提供示例和指定输出长度等技巧。

提供参考文本：通过使用检索增强生成（RAG）技术和引用参考文本，可以提升大模型的体验和准确性。

简化复杂任务：利用意图分类来识别用户查询中的指令，将复杂任务分解为简单子任务，逐步构建完整回答。

让模型“思考”：通过内心独白、反思遗漏内容等方法，可以让模型在提供答案前进行深入思考。

使用外部工具：结合RAG技术和外部API调用，可以增强大模型的功能，特别是在执行精确计算或处理大量知识性文档时。

系统测试变更：通过对比标准答案和人工评估，可以评估模型输出的质量。

提示词技巧：文章提供了26条提示词技巧，包括如何简洁回答、角色扮演、思维链、使用示例等，以及如何通过CO-STAR模型构建完整的提示词。

入门视频：提供了一个30分钟的提示工程入门视频链接，以及一个从新手到专家的提示词技巧视频链接，这些材料可以帮助初学者快速掌握提示词的设计。

实践总结：实践表明，大模型就像一个需要不断教导的小孩，只有不断地提问和尝试，才能发掘其潜能。建议直接阅读英文原文以获取更准确的信息。