Prompt Engineering 简明教程

Domain Knowledge − 要设计针对特定域的有效提示，提示工程师必须全面理解该域的术语、行话和上下文。

Task Requirements − 识别域内的任务和目标，以确定获得最佳性能所需的提示范围和特异性。

Domain-Specific Data − 对于特定域的提示工程，要整理与目标域相关的数据集。特定域的数据有助于模型学习和生成在上下文上准确的响应。

Data Preprocessing - 预处理特定于领域的 data，使其符合模型的输入要求。标记化、数据清理和处理特殊字符对于有效的提示工程是至关重要的步骤。

Domain-Specific Vocabulary - 在提示中加入特定于领域的词汇和关键词，引导模型生成语境相关的应答。

Specificity and Context - 确保提示提供足够的上下文和特殊性，以指导模型在领域内准确地对其应答进行指导。

Multi-turn Conversations - 对于特定于领域的会话提示，设计多轮交互以维护上下文连贯性并提高模型对会话流程的理解。

Fine-Tuning on Domain Data - 根据领域特定的数据对语言模型进行微调，使其适应目标领域的需要。这一步骤增强了模型的性能和针对特定领域的知识。

Transfer Learning - 利用预训练模型和迁移学习技术，在数据有限的情况下构建特定于领域的语言模型。

Healthcare and Medical Domain - 为医疗保健应用设计提示，例如医学诊断、症状分析和患者监控，以确保应答的准确和可靠。

Finance and Investment Domain - 创建针对金融查询、投资建议和风险评估的提示，并根据金融领域的细微差别进行定制。

Legal and Compliance Domain - 为法律建议、合同分析和合规相关任务制定提示，考虑领域的法律术语和法规。

Translation and Localization - 针对针对特定领域的多种语言提示工程，翻译和本地化提示以确保语言特定的准确性和文化相关性。

Cross-Lingual Transfer Learning - 使用跨语言迁移学习将语言模型从一种语言适应到另一种语言，即使数据有限，也能支持更广泛的语言。

Domain-Specific Metrics - 定义针对特定领域的评估指标，对针对特定任务和应用的提示效果进行评估。

User Feedback - 从领域专家和最终用户那里收集用户反馈，以迭代式地改进提示设计和模型性能。

Confidentiality and Privacy - 在特定于领域的提示工程中，遵守道德准则和数据保护原则，以保护敏感信息。

Bias Mitigation - 识别和减轻特定于领域的提示中的偏差，以确保应答中的公平性和包容性。