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從這篇文章開始，我們就正式開始學(xué)習(xí)AI大模型應(yīng)用開發(fā)的相關(guān)知識(shí)了。首先是提示詞工程（Prompt Engineering）。

0. 什么是提示詞（Prompt）

        AI大模型火了也已經(jīng)有一年多了，相信大家或多或少都聽過或見過一個(gè)詞叫“Prompt”，這就是提示詞。
        用戶給大模型輸入一個(gè)Prompt，大模型會(huì)根據(jù)你的Prompt給出一個(gè)回復(fù)，這是目前為止，最常用的使用大模型的方法。網(wǎng)絡(luò)上很多號(hào)稱“不用編程，輕松實(shí)現(xiàn)自己的應(yīng)用、助理”等，都是基于Prompt來做的。即使是需要通過編程的方式來使用大模型達(dá)到自己需求的，過程中也會(huì)大量使用Prompt，將Prompt固化到程序中，作為“代碼”的一部分。
        所以，在現(xiàn)在的AI時(shí)代，Prompt也可以看作是一門【編程語言】，最近新興了一個(gè)職業(yè)叫做【提示詞工程師】，也就類似是AI時(shí)代的程序員。

現(xiàn)在Prompt工程并沒有形成一套完整的標(biāo)準(zhǔn)化體系，網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于如何使用Prompt的文章也是鋪天蓋地，非常雜亂，讓人眼花繚亂。因?yàn)楸救讼胍詫?shí)戰(zhàn)為主，因此本文只是總結(jié)一下Prompt的最基本構(gòu)成和原則。

重要提醒：

• Promt是一個(gè)需要不斷優(yōu)化的過程，沒有哪一篇文章或哪一個(gè)Prompt是適用于所有場景，或者拿來直接可用的。

• 即使同一個(gè)場景，相同的Prompt，不同的大模型之間也會(huì)效果不同。如果換了大模型，提示詞大概率需要重新優(yōu)化。

• 所以不要光看網(wǎng)上的什么【最佳實(shí)踐】，還是要下場實(shí)操，在不斷迭代中學(xué)會(huì)優(yōu)化Prompt的方法，才是最重要的。

1. 為什么Prompt會(huì)起作用 - 大模型工作原理

簡要概括：它只是根據(jù)上文，猜下一個(gè)詞的概率，在前幾個(gè)概率大的詞中選擇一個(gè)輸出。

2. Prompt的典型構(gòu)成、原則與技巧

3. 開始使用Prompt

如果不會(huì)編程，或不想寫代碼，可以直接在AI軟件中使用Prompt，例如：

• ChatGPT
  

• 文心一言
  

4. 代碼中加入Prompt

4.1 OpenAI API解釋

下面是上篇文章【AI大模型應(yīng)用開發(fā)】0. 開篇，用OpenAI API寫個(gè)Hello World ！我們的“Hello World”程序，里面包含了一個(gè)函數(shù)chat.completions.create。

from openai import OpenAI
# 加載 .env 到環(huán)境變量
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv())

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo-1106",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "你是誰？"
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

該函數(shù)有幾個(gè)重要參數(shù)解釋下：

• model：用來指定使用哪個(gè)模型，例如：gpt-3.5-turbo-1106

• messages：傳入大模型的prompt，prompt有三種角色：

• system：系統(tǒng)指令，最重要，用于初始化GPT行為，以及規(guī)定GPT的角色、背景和后續(xù)行為模式。system是主提示，可以進(jìn)行更加詳細(xì)的設(shè)置。

• user: 用戶輸入的信息。

• assistant: 機(jī)器回復(fù)，由 API 根據(jù) system 和 user 消息自動(dòng)生成的。

• temperature：參數(shù)值越小，模型就會(huì)返回越確定的一個(gè)結(jié)果。如果調(diào)高該參數(shù)值，大語言模型可能會(huì)返回更隨機(jī)、創(chuàng)意的結(jié)果，如詩歌、寫作等，可以適當(dāng)提高。

• max_token：控制了輸入和輸出的總的token上限，要求我們的prompt不能太長，或者控制上下文輪次?。ńo你估算成本和節(jié)省成本用的）

• Top_p：與 temperature 一起稱為核采樣的技術(shù)，可以用來控制模型返回結(jié)果的真實(shí)性。如果你需要準(zhǔn)確和事實(shí)的答案，就把參數(shù)值調(diào)低。如果你想要更多樣化的答案，就把參數(shù)值調(diào)高一些。

Temperature和Top_p，一般建議是改變其中一個(gè)參數(shù)就行，不用兩個(gè)都調(diào)整。調(diào)了效果也不一定顯著；

本篇文章就先寫到這里，下篇文章我們開始在代碼中將Prompt用起來，并嘗試將一些技巧加進(jìn)去看下效果。