Prompt Engineering 简明教程

Fixed Prompts − 最简单的提示生成策略之一涉及使用固定提示，这些提示是预先定义的，并且在所有用户交互中保持不变。这些固定提示适用于具有直接和一致结构的任务，例如语言翻译或文本完成任务。然而，固定提示可能缺乏灵活性，无法完成更复杂或交互性的任务。

Template-Based Prompts − 基于模板的提示提供了一定的定制，同时保持预定义的结构。通过在提示中使用占位符或变量，提示工程师可以根据用户输入动态填写具体详细信息。基于模板的提示是通用的，非常适合需要可变上下文的任务，例如问答或客户支持应用程序。

Contextual Sampling − 上下文提示涉及动态抽样用户交互或实际数据以生成提示。通过利用用户会话或特定领域数据中的上下文，提示工程师可以创建与用户输入紧密关联的提示。上下文提示对基于聊天的应用程序和需要了解用户意图的任务特别有用。

N-Gram Prompting − N-gram 提示涉及利用来自用户输入的单词或标记序列来构建提示。通过提取和合并相关的 n-gram，提示工程师可以向语言模型提供必要的上下文并改善对反应的连贯性。N-gram 提示对于保持上下文并确保反应在上下文中与语境相关非常有帮助。

Reinforcement Learning − 自适应提示利用强化学习技术根据用户反馈或任务性能迭代优化提示。提示工程师可以创建一个奖励系统，以激励模型产生更准确的反应。通过使用强化学习，可以动态调整自适应提示，以随着时间的推移实现最佳的模型行为。

Genetic Algorithms − 遗传算法涉及在多个迭代中进化和变异提示，以优化提示性能。提示工程师可以定义一个适应度函数来评估提示的质量，并使用遗传算法培育和进化性能更好的提示。此方法允许提示探索和微调，以实现所需的响应。

Prompt Steering − 交互式提示使用户能够主动引导模型的响应。提示工程师可以向用户提供选项或建议，以指导模型的输出。提示转向使用户能够影响响应，同时保持模型的基本功能。

User Intent Detection − 通过将用户意图检测集成到提示中，提示工程师可以预测用户需求并相应地调整响应。用户意图检测允许个性化和与环境相关的提示，以增强用户满意度。

Pretrained Language Models − 利用预训练的语言模型可以极大地加快提示生成过程。提示工程师可以在特定领域的语言模型上微调现有的语言模型，或在用户交互以创建提示定制的模型。此方法利用了模型的预先学习的语言知识，同时将其适应特定任务。

Multimodal Prompts − 对于涉及多种模式的任务，例如图像标题或视频理解，多模态提示将文本与其他形式的数据（图像、音频等）结合起来以生成更全面的响应。此方法使用不同的输入类型丰富了提示，从而导致更明智的模型输出。

Task-Based Prompts − 基于任务的提示是专门为特定任务或领域设计的。提示工程师可以定制提示以提供特定于任务的提示和上下文，从而提高特定应用程序的性能。

Domain Adversarial Training − 领域对抗性训练涉及在来自多个领域的数据上训练提示，以提高提示的鲁棒性和适应性。通过在训练期间让模型接触到不同的领域，提示工程师可以创建在各种场景中表现良好的提示。

User-Centric Approach − 在设计提示时，提示工程师应采用以用户为中心的方法。了解用户期望和任务的上下文有助于创建与用户需求相适应的提示。

Iterative Refinement − 根据用户反馈和绩效评估反复优化提示至关重要。定期评估提示有效性允许提示工程师进行数据驱动的调整。