快速工程：它是什么以及它是如何运作的
在人工智能快速发展的领域，响应式工程日益凸显。这门新兴学科对于优化人机交互、确保模型提供准确有效的结果至关重要。
随着人工智能系统不断渗透到我们生活的各个方面，掌握提示工程不再仅仅是一项技术技能，而是充分发挥人工智能在不同领域潜力的关键能力。
本文将探讨提示工程的定义、工作原理，以及它为何能为那些希望更具战略性和效率地运用人工智能的人们带来显著的差异化优势。
提示工程是一门艺术和科学，它创建输入指令来指导人工智能产生所需的结果。
这涉及到理解语言模型的细微差别，并策略性地设计能够生成特定类型响应的提示。这一复杂的过程需要对语言模型的动态变化和用户意图有深刻的理解，才能弥合人类需求与机器响应之间的差距。
在实践中，有效的提示通常遵循一个逻辑结构，该结构定义了：代理的角色（它是谁以及它应该如何行动）、限制（它可以做什么和不能做什么）、预期响应格式、参考数据以及指导响应的推理。这种方法使结果更加一致，并更符合用户的目标。
语言模型是人工智能系统处理和生成类人内容的核心。.
提示设计至关重要
每个模型都有其自身的特点，包括训练规模、指令解读方式、上下文限制，甚至响应风格。这意味着，同样的提示信息，在不同的模型下可能会产生不同的结果。.
例如，有些模型会更严格地遵循指令，而另一些模型则倾向于更具创造性或推断额外的背景信息。.
精准性和策略性的工作，需要根据所选模型的行为进行调整。
另请参阅： DataOps：敏捷方法论在数据管理领域的未来。
创建有效的提示不仅仅是提出问题。它需要战略性思维来引导人工智能模型生成最相关、最准确的答案。.
语气、上下文和具体性等因素，以使人工智能的输出与用户的期望和目标保持一致。
高级提示设计原则强化了这一过程：请求必须绝对清晰，提供详细的上下文，使用示例来指导响应（近距离学习），模块化设计以便重复使用指令，以及坚持不懈以在长期交互中保持一致性。
提示设计的5项原则
| 明晰 | 明确定义人工智能应该做什么。你的定义越直接，出现模棱两可的答案的可能性就越小。. |
| 语境 | 提供相关细节，以便人工智能理解情况。模型掌握的信息越多，性能就越好。. |
| 示例（少样本学习） | 展示应该如何操作，并提供预期结果的实际示例。. |
| 模块化 | 创建可重复使用和可调整的模块形式的提示，方便进行调整而不失一致性。. |
| 持久性 | 利用上下文记忆，随着时间的推移维护变量和指令，以便人工智能能够遵循正确的流程。. |
理想的提示模板遵循以下结构： [你想要什么] 、 [需要做什么] 、 [如何做] 、 [规则] 、 [示例]和[回复格式] 。这种逻辑有助于减少歧义，并提高结果的一致性。
快速工程的挑战
尽管快速工程具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。.
- 人工智能模型的不可预测性：它们可能会以意想不到的方式解释指令。
- 在上下文和简洁性之间取得平衡：工程师需要在不增加不必要的复杂性的前提下提供足够的信息。
- 迭代和测试的必要性：需要在实际场景中评估提示信息，比较不同版本（A/B 测试），并应用清晰度、完整性和与说明的一致性等标准。这种做法有助于确定哪种结构能产生最佳效果。
提示工程适用于多种场景，并允许创建专门从事不同功能的AI代理。例如：
SDR代理（售前）
| 您是一位专注于[公司细分]行业B2B销售线索资格审查的虚拟销售开发代表 (SDR)。 您的任务是识别合格的销售线索 (MQL)，并安排与符合理想条件的潜在客户会面。当前任务：分析以下销售线索并确定其资格。销售线索信息：姓名：{{name}} 职位：{{jobtitle}} 公司：{{company}} 互动记录：{{interactions}} 资格标准：理想客户：员工人数超过50人的公司 行业：{{sector}} 决策角色 请客观回答：该销售线索是否合格？（是/否） 请根据以上标准解释您的答案 。建议的下一步操作：[安排会议 / 请求更多信息 / 放弃] |
技术支持代理
| 您是二级技术支持专员，专门负责解决复杂问题，并在必要时进行适当的升级。 您的使命是像经验丰富的专业人士一样，以同理心和清晰的语言提供准确的技术解答工单详情：客户：{{client_name}} 产品：{{product}} 问题描述：{{problem}} 已采取的措施：{{actions}} 回复说明：保持客观和技术性，同时保持同理心。 不要重复客户已提供的信息。 仅在解决问题时才请求额外的技术数据。 指明建议的下一步：直接解决方案、进一步指导或升级。 以结构化的方式回复：初步诊断（基于提供的信息） 建议的解决方案或措施 下一步（如有必要） |
Skyone Studio是一款简化 AI 语言模型（无论是开源模型还是专有模型）定制和使用的产品。它允许您以实用的方式应用和测试提示，并评估语言模型生成的响应，从而直观地生成高质量的结果。
- 简化的开发界面：提供应用提示的可视化界面，使开发过程比直接处理复杂代码更容易。
- 交互日志：在开发过程中，每次交互都会生成日志，这些日志可用于改进提示，从而改进提示的结果。
- 与语言模型集成：通过 API 连接到强大的模型（例如 GPT-3），以根据提示生成更强大、更准确的结果。
此外，Skyone Studio 还支持应用高级提示技术，例如思维链、用于比较的多重响应提示，甚至支持不同角色（创建者 + 评论家）的组合，从而可以更好地控制最终结果的质量。.
Skyone Studio 界面。复刻版：Skyone
总而言之： Skyone Studio 改变了 AI 代理的开发体验，使快速工程更加敏捷、动态，并且对没有编程经验的用户也更加友好，同时还能确保一致的高质量结果。
随着对人工智能的需求不断增长，对熟练的人工智能工程师的需求也随之增长。.
关键能力包括：
- 理解人工智能模型：理解算法和语言处理。
- 创造力和问题解决能力：开发创新提示。
- 分析性思维：根据结果评估和改进指令。
- 沟通技巧：将用户需求转化为清晰客观的提示。
市场已经朝着这个方向发展。
麦肯锡公司进行的研究显示，各组织正在调整招聘策略，以满足其在生成式人工智能领域的雄心壮志，这其中就包括与即时工程。
该研究指出了两个重要趋势：
- 直接招聘顶尖工程师：已采用人工智能的公司中有 7% 正在寻找此类专业人才。
- 招聘重点转变： 2023 年，只有 28% 的组织招聘了人工智能相关软件工程师，而 2022 年这一比例为 39%。
这些数据表明，快速工程正在逐渐确立其作为一门独立专业的地位，与传统的软件工程角色截然不同。
随着人工智能的发展，反应迅速的工程师的作用将变得越来越重要。.
- 新的工具和方法将会出现。.
- 紧跟科研创新步伐至关重要。.
- 人工智能开发、咨询、医疗保健、金融和教育等领域找到机会。
结论
掌握提示工程对于任何想要在人工智能领域取得卓越成就的人来说都至关重要。.
通过了解创建有效指令的原则，专业人员可以提高人工智能的性能并推动项目的成功。.
随着人工智能的普及应用，那些掌握快速工程技术的人将站在最前沿，在这个激动人心且不断发展的领域产生真正的影响。.
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