提示词工程教程（零）：提示词工程教程简介

🕗 发布于 2024-12-29 05:51 搜索引擎 人工智能 语言模型

概述

本教程全面介绍了人工智能和语言模型背景下的提示工程的基本概念。它旨在为学习者打下坚实的基础，帮助他们了解如何通过精心设计的提示有效地与大型语言模型进行通信和利用大型语言模型。

主题

随着人工智能语言模型变得越来越复杂和广泛使用，与它们有效交互的能力成为一项关键技能。提示词工程是释放这些模型全部潜力的关键，它使用户能够指导人工智能输出、提高响应质量并解决复杂任务。本教程旨在让学习者掌握提示词工程之旅所需的基本知识和技能。

内容概要

本教程涵盖了提示词工程的几个关键组成部分：

基本概念：介绍什么是提示词工程以及它为什么如此重要。
提示结构：探索针对各种结果构建提示的不同方式。
提示词工程的重要性：讨论提示词工程如何影响人工智能模型的性能。
在人工智能和语言模型中的作用：检查提示词工程如何融入人工智能应用的更广泛背景。
实际例子：提示词工程技术的实际演示。

方法详细信息

本教程采用理论解释和实际演示相结合的方式传达提示词工程的概念：

设置和环境：课程首先设置必要的工具，包括 OpenAI API 和 LangChain 库。这为实验提示提供了一个实用的环境。
基本概念探索：通过简单的例子，向学习者介绍不同的提示如何从人工智能模型中产生不同的响应。这说明了提示工程的基本原理。
结构化提示：本教程演示如何使用 LangChain 的 PromptTemplate 创建更复杂、结构化的提示。这展示了如何使用变量输入创建可重复使用的提示结构。
比较分析：通过在同一主题上提出多个提示，课程强调了提示结构和措辞的细微变化如何显著影响人工智能的输出。
问题解决应用：本教程探讨了如何应用提示词工程来解决复杂问题，并指导人工智能完成逐步的推理过程。
缓解限制：提供示例来展示如何通过精心的提示设计来帮助克服人工智能模型的一些限制，例如提高事实准确性。

通过这些方法，本教程强调了清晰度、特异性和周到的设计在创建有效提示中的重要性。

结论

本期关于提示词工程的入门教程为理解和在 AI 交互中应用这一关键技能奠定了基础。在课程结束时，学习者将获得：

清楚了解提示词工程是什么以及它为什么重要。
深入了解不同的提示结构如何影响 AI 输出。
具有为各种目的制作提示的实践经验。
意识到提示词工程在增强人工智能模型性能方面所发挥的作用。
探索更先进的提示词工程技术的基础。

从本教程中获得的技能和知识将使学习者能够更有效地利用人工智能语言模型的功能，为人工智能领域更高级的应用和探索奠定基础。

设置

首先，我们导入必要的库。

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # OpenAI API key
# Initialize the language model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

基本概念和重要性

提示工程是设计和优化语言模型的输入提示以生成所需输出的实践。这是在各种应用中有效利用 AI 模型的关键技能。

让我们通过一个简单的例子来探索这个概念：

basic_prompt = "用一句话解释提示词工程的概念。"
print(llm.invoke(basic_prompt).content)

提示工程是设计和改进输入提示以优化人工智能模型生成的响应的过程，增强其性能和针对特定任务的相关性。

现在，让我们看看如何通过更结构化的提示得到更详细的回应：

structured_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic"],
    template="提供{topic}的定义，解释其重要性，并列出三个主要优点。"
)

chain = structured_prompt | llm # Combine the prompt template with the language model
input_variables = {"topic": "prompt engineering"} # Define the input variables
output = chain.invoke(input_variables).content # Invoke the chain with the input variables
print(output)

### 提示词工程的定义

提示词工程是设计和优化输入提示的过程，以便与人工智能 (AI) 模型（尤其是 GPT-3 或 GPT-4 等大型语言模型 (LLM)）进行有效通信。这涉及设计具体、清晰且适合上下文的提示，以从 AI 中引出所需的响应，优化交互以实现更好的性能、准确性和输出相关性。

### 提示词工程的重要性

提示词设计至关重要，因为它直接影响 AI 模型生成的响应的质量和实用性。由于这些模型是在大量数据集上进行训练的，因此问题或请求的提出方式会显著影响它们理解上下文、意图和细微差别的能力。有效的提示词设计可以增强整体用户体验，使 AI 工具更易于访问，并且对从内容创建到客户服务等各种应用更有价值。

### 提示词工程的主要优势

1. **增强输出质量**：
   - 精心设计的提示可以让 AI 模型做出更准确、更相关、更连贯的响应。这样可以产生更高质量的输出，满足用户的期望和需求。

2. **提高效率**：
   - 通过优化提示，用户可以节省时间和资源，减少获得满意响应所需的迭代次数。这种效率在时间至关重要的专业环境中尤其有价值。

3. **更广泛的适用性**：
   - 有效的提示词工程设计让用户能够根据具体用例定制 AI 交互，让 AI 更加通用。这种适应性可应用于教育、营销和研究等各个领域，让 AI 技术的应用更具创新性和影响力。

提示词工程的重要性

提示词工程很重要，因为它使我们能够：

提高人工智能生成输出的质量和相关性
指导语言模型更有效地执行特定任务
克服人工智能模型的局限性和偏见
针对不同用例和受众定制 AI 响应

让我们演示一下不同的提示如何导致同一主题的不同输出：

prompts = [
    "列出人工智能在医疗保健领域的 3 个应用。",
    "用 3 个具体例子解释人工智能如何彻底改变医疗保健。",
    "你是一名医生。描述人工智能改善你在医院日常工作的 3 种方式。"
]

for i, prompt in enumerate(prompts, 1):
    print(f"\提示 {i}:")
    print(prompt)
    print("\回复:")
    print(llm.invoke(prompt).content)
    print("-" * 50)

提示 1：
列出人工智能在医疗保健领域的 3 个应用。

回复：
以下是人工智能在医疗保健领域的三种应用：

1. **医学成像和诊断**：人工智能算法，尤其是基于深度学习的算法，用于分析医学图像（例如 X 射线、MRI 和 CT 扫描），以协助放射科医生诊断肿瘤、骨折和其他异常情况。这些系统可以提高检测疾病的准确性和速度，通常可以识别出人眼可能忽略的问题。

2. **患者结果预测分析**：AI 可以分析电子健康记录 (EHR) 中的大量数据集，以预测患者结果，例如再入院的可能性、疾病进展或对特定治疗的反应。此应用程序可帮助医疗保健提供者就患者护理做出明智的决定并改善整体治疗计划。

3. **个性化医疗**：人工智能通过分析遗传信息、生活方式数据和其他个人健康因素，为个体患者量身定制治疗方案。这种方法可以实现更有效、更有针对性的治疗，特别是在肿瘤学等领域，了解肿瘤的基因组成可以带来更好的治疗方案。

这些应用展示了人工智能如何通过改善诊断、加强患者护理和个性化治疗来改变医疗保健。
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提示2：
用3个具体例子解释AI如何彻底改变医疗保健。

回复：
AI 正在通过增强诊断、个性化治疗和优化运营效率显著改变医疗保健。以下是三个具体示例：

1. **诊断成像**：
   人工智能算法，尤其是深度学习模型，正在应用于医学成像，以提高诊断的准确性和速度。例如，人工智能系统可以分析X射线、MRI和CT扫描，以惊人的精度检测肿瘤、骨折或其他病症等异常情况。一个著名的例子是谷歌的DeepMind，它开发了一种人工智能系统，可以通过视网膜扫描检测出眼部疾病，其准确度可与人类专家相媲美甚至超过人类专家。这种能力不仅加快了诊断过程，还有助于识别人类放射科医生有时可能忽略的问题。

2. **患者结果的预测分析**：
   人工智能正被用于预测患者的治疗结果，并识别出有并发症或再入院风险的患者。例如，算法可以分析大量患者数据，包括病史、实验室结果和人口统计信息，以识别出表明不良事件发生可能性较高的模式。西奈山等医院已经实施了人工智能驱动的工具，这些工具可以分析电子健康记录，以预测哪些患者有患败血症等疾病的风险。通过及早标记这些患者，医疗服务提供者可以及时干预，改善治疗结果并可能挽救生命。

3. **个性化医疗**：
   AI 在根据个人独特的基因构成和生活方式因素制定个性化治疗方案方面发挥着至关重要的作用。例如，Tempus 等公司利用 AI 分析临床和分子数据，帮助肿瘤学家为个体患者量身定制癌症治疗方案。通过处理基因组测序数据并将其与治疗结果关联起来，AI 有助于确定哪些疗法对特定患者最有效，从而提高治疗效果并最大限度地减少不必要的副作用。

总之，这些例子说明了人工智能不仅可以提高诊断的准确性和患者治疗效果，还可以促进更加个性化和高效的医疗保健系统。
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提示 3：
你是一名医生。请描述一下人工智能如何改善你在医院的日常工作。

回复：
作为一名医生，人工智能在以下几个方面极大地改变了我的日常工作：

1. **增强诊断准确性**：人工智能诊断工具有助于以惊人的精度分析医学图像，例如 X 射线、MRI 和 CT 扫描。这些系统可以识别人眼可能忽略的模式和异常，从而实现更早、更准确的诊断。例如，人工智能算法可以帮助检测癌症等疾病的早期迹象，从而及时干预并改善患者治疗效果。

2. **简化行政任务**：人工智能已经实现了各种行政流程的自动化，例如安排预约、管理患者记录和处理保险索赔。自然语言处理 (NLP) 等工具可实现临床文档的语音识别，从而减少花在文书工作上的时间。这种效率让我能够更多地关注患者护理而不是行政负担，最终改善整体患者体验。

3. **个性化治疗方案**：人工智能分析大量患者数据，包括遗传信息、治疗历史和生活方式因素，以帮助制定个性化治疗方案。通过利用预测分析，人工智能可以根据患者的独特情况确定最有效的干预措施。这种量身定制的方法不仅可以提高治疗效果，还可以促进患者更好地参与并遵守医疗建议。

总的来说，人工智能已经成为我实践中一个非常宝贵的工具，它增强了诊断能力，提高了效率，并实现了更加个性化的患者护理。
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在人工智能和语言模型中的作用

提示词工程在提高人工智能和语言模型的性能和适用性方面发挥着至关重要的作用。它有助于：

根据具体需求定制模型输出
提高答复的准确性和相关性
实现复杂任务的完成
减少偏见并提高人工智能输出的公平性

让我们来探索一下提示词工程如何帮助克服语言模型的一些局限性：

fact_check_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["statement"],
    template="""评估以下陈述的事实准确性。如果不正确，请提供正确的信息：
    陈述： {statement}
    评估："""
)

chain = fact_check_prompt | llm
print(chain.invoke("法国的首都是伦敦。").content)

评估：该表述不正确。法国的首都是巴黎，而不是伦敦。

提高复杂问题解决能力

提示词和工程还可以帮助分解复杂问题，并引导模型完成逐步的推理过程：

problem_solving_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["problem"],
    template="""逐步解决以下问题：
    问题: {problem}
    解答:
    1)"""
)

chain = problem_solving_prompt | llm
print(chain.invoke("计算以5% 的年利率投资 1000 美元 5 年的复利，每年复利。").content)

要计算投资的复利，我们可以使用复利公式：

\[
A = P(1 + r/n)^{nt}
\]

在哪里：
- \（A\）= n 年后积累的金额，包括利息。
- \（P\）=本金（初始金额）。
- \（r\）= 年利率（小数）。
- \（n\）= 每年复利的次数。
- \（t\）=投资或借入资金的年数。

在这个问题中：
- \（P = 1000 \）（本金）
- \（r = 0.05 \）（5%年利率以小数表示）
- \（n = 1 \）（利息按年复利计算）
- \（t = 5\）（年数）

现在我们来一步步计算一下：

### 步骤 1：将数值代入公式

\[
A = 1000 \left(1 + \frac{0.05}{1}\right)^{1 \times 5}
\]

### 第 2 步：简化括号内的表达式

\[
A = 1000 \left(1 + 0.05\right)^{5}
\]
\[
A = 1000 \left(1.05\right)^{5}
\]

### 步骤 3：计算 \（（1.05）^{5} \）

使用计算器或手动计算：
\[
（1.05）^{5} \approx 1.2762815625
\]

### 步骤 4：乘以本金

现在我们代回去求 \( A \)：

\[
A = 1000 \乘以 1.2762815625 \约 1276.28
\]

### 第 5 步：计算复利

复利可以通过从总金额中减去本金来计算：

\[
\text{复利} = A - P
\]
\[
\text{复利} = 1276.28 - 1000 \approx 276.28
\]

### 最终结果

投资 1000 美元，年利率为 5%，5 年复利约为 **276.28 美元**。

原文地址：https://blog.csdn.net/launch2020/article/details/144792613

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