Prompt Engineering 简明教程
Prompt Engineering - Case Studies and Examples
在本章中，我们将探讨提示工程项目的真实案例和示例，以展示基于提示的语言模型在各个领域的实际应用。这些案例研究将重点说明提示工程如何用于解决具体挑战、改进用户交互和优化语言模型性能。
Customer Support Chatbots
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Problem Statement − 一家公司旨在通过部署一个能够有效处理客户查询并提供准确回复的聊天机器人来改善其客户支持系统。
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Prompt Engineering Approach − 提示工程师使用聊天格式通过 OpenAI GPT-3 API 对语言模型进行微调。该模型在历史客户查询及其相应回复的数据集上进行训练。定制提示旨在处理不同类型的查询，例如产品查询、技术支持和订单状态更新。
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Results − 聊天机器人成功处理各种客户查询，提供了有意义的背景回复。通过迭代的改进和用户反馈分析，提示工程师提高了模型的准确性和响应度。该聊天机器人大幅缩短了客户响应时间，并提高了客户满意度。
Creative Writing Assistant
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Problem Statement − 一个创意写作平台旨在通过为情节、人物塑造和描述性写作提供恰当的背景暗示，来帮助作者。
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Prompt Engineering Approach − 提示工程师利用 Hugging Face Transformers 库在一个创意写作样本数据集上对语言模型进行微调。该模型用于为各种写作风格和类型生成创新的提示。作者使用定制提示与该模型进行互动以获得灵感并为他们的写作项目获取创意。
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Results − 该创意写作助手被证明是寻求灵感作家的一个宝贵工具。该模型多样的富有想象力的响应帮助作家克服了创作障碍，并探索了新的写作方向。作家报告说，在使用该创意写作助手时，他们的生产力和创造力都有所提升。
Multilingual Customer Service
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Problem Statement − 一家全球电子商务公司希望通过为来自不同语言背景的用户提供多语言支持，来增强其客户服务。
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Prompt Engineering Approach − 提示工程师使用 Sentence Transformers 库对多语言语言模型进行微调。该语言模型是通过包含各种语言客户查询的数据集训练的。定制提示旨在处理多种语言的查询，该模型能够以用户的首选语言提供与背景相符的响应。
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Results − 该多语言客户服务语言模型成功地满足了来自不同语言背景的客户的需求。它准确地处理多种语言的查询，并提供符合文化细微差别和偏好的回复。用户很欣赏这种个性化服务，这提高了客户满意度和保留率。