來源：經緯創投
圖片來源：由無界AI工俱生成
前段時間張穎在混沌學園的AI大會上，分享了一些對AI趨勢的判斷，和對AI創業的7條建議，他在第一條建議中就提到：
“AI的學習和應用，大家一定注意，用起來、有效迭代大於一切。一個關鍵點就是要學會寫提示詞，知道如何提問非常關鍵，怎麼能更好的與AI互動也是一門學問。”
今天我們稍微把“Prompt Engineering”（提示工程）展開聊一聊。年初，各種Midjourney用詞寶典火遍互聯網，比如：
熠熠生輝的霓虹燈glittering neon lights
高角度視圖high angle view
未來主義拋光面futuristic polished surfaces
古典風，18-19世紀Vintage
浮世繪traditional Japanese ukiyoe
……
直到最近，大神們又在二維碼上玩出了花活，寫好風格、元素的提示詞，就能出一些別具一格的“AI藝術二維碼”：
我們知道，能不能用好大語言模型，很大程度上取決於你提示詞的質量，但別把提示詞想簡單了，它可不僅僅是在提問題時多說幾個詞或幾句話那麼簡單，之所以叫Prompt Engineering（提示工程），就是因為有很多複雜的工程實踐。
今天這篇文章，我們從兩個案例入手，第一個是純文本的例子，第二個是需要代碼來實現的例子，來介紹Prompt Engineering（提示工程）的一些重要原則與技巧：
第一個案例，是在一些AI社區裡很火的“爆款文案模型”，主要通過純文本來給AI寫好模板和規則提示。第二個案例，是吳恩達與OpenAI官方合作的ChatGPT提示工程價格中，“訂餐機器人”的例子。最後，我們來總結一些Prompt的基本原則和技巧。
當然，提示詞的純文本和寫代碼之間，並沒有本質區別，用代碼實現是為了省token和令輸出更穩定、精確，因為中文還是會佔用更多token，當你需要大規模調用API的時候，成本會急劇上漲。純文本的提示詞也可以構建得很複雜，比如我就見過600多行的文本提示詞，並且由多組模塊構成。
1一個爆款文案模型（純文本）
我們先簡單介紹一下什麼是“Prompt Engineering”（提示工程）？通常是指，將你想提的問題，轉換為特定格式的輸入，並使用預定義的模板、規則和算法來處理，讓AI能夠更好地理解任務並給出相應的回答。最大程度地讓AI精確理解任務，減少因為語言表達不清晰而導致的誤解和錯誤，使其能夠準確、可靠地執行特定任務。
下面我們進入這個文本例子。在很多需要文案的場景，比如電商頁面、小紅書種草文案、論壇帖子等等，如果你直接讓AI去寫作，可能效果並不好，但通過這“五步”Prompt，能令輸出質量提升、結果更穩定。
第一步，把你覺得不錯的文案“餵”給AI，並且要明確讓AI學習這個文案，我們需要明確對AI說：“接下來我會發給你一個文案學習，目的是建立爆款文案模型，你學習完，只需要回复：已學習。文案如下：”
第二步，在AI回復了“已學習”後，我們要開始讓AI來給這個文案的文筆文風建立模型。
第三步，一般來說AI這時候總結得併不好，我們需要讓AI更進一步地學習並更改自己的答案，這時候我們可以給AI一個框架。當然這一步也可以直接融合在上一步裡面。
第四步，我們讓AI來給每個部分分配權重。
第五步，我們給這個模板命名，讓AI能快速調取。
下面舉幾個應用例子：
對於很多相對格式化，不要求較高創造力的文案領域，AI的內容已經達到了基準線之上，剩下的還可以通過人工修改。
你也可以繼續對這個模型進行微調，比如要求AI寫得更富創造力，或是“餵”給AI更符合你需要的初始文案，可以依據這個訓練思路、框架來訓練更適合你的文章模型。
最後，這個訓練模型的鏈接如下，感興趣的朋友可以試試：
https://chat.openai.com/share/787b114c-4e09-4356-8811-2f8dc2b987ad
基於這種訓練思路，網友們還開發出很多有意思的場景，可以一試：
2一個訂餐機器人模型（通過代碼實現）
如何利用ChatGPT構建一個訂餐機器人？我們可以通過Prompt Engineering來實現。
這個訂餐機器人案例來自DeepLearning.ai的價格。 DeepLearning.ai 創始人吳恩達與OpenAI開發者Iza Fulford聯手，推出了一門面向開發者的Prompt Engineering價格。吳恩達是AI領域的明星教授，是斯坦福大學計算機科學系和電氣工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能實驗室主任。
ChatGPT是一個聊天對話的界面，我們可以由此構建一個自定義功能的聊天機器人，比如給餐廳的AI客戶服務代理，或是AI點餐員等角色。
但由於這是商用場景，我們需要ChatGPT的回复精確而穩定，這時候用計算機語言比純文本更為合適，所以我們需要先部署OpenAI Python包。
對於這種自定義聊天機器人模型，本質上我們是要訓練一個這樣的機器人：它能夠將一系列消息作為輸入，然後把模型生成的消息輸出。在這個例子中，用的是GPT-3.5，3.5在現階段可能更適合商用，因為GPT-4太貴了。
這個訂餐機器人的應用場景是一家披薩店，所實現的功能是：首先問候顧客，然後收集訂單，並詢問是否需要取貨或送貨。如果是送貨，訂餐機器人可以詢問地址。最後，訂餐機器人會收取支付款項。
在實際的對話中，訂餐機器人會根據用戶的輸入和系統的指示來生成回應：
用戶說：“嗨，我想要訂一份披薩餅”
訂餐機器人會回應：“很好，你想訂哪種披薩餅？我們有意大利辣腸、奶酪和茄子披薩餅，它們的價格是多少”
在整個對話過程中，訂餐機器人會根據用戶的輸入和系統的指示來生成回應，從而使對話更加自然流暢，同時又避免在對話中插入明顯的提示詞信息。
首先，我們定義“幫助函數”，它會收集用戶消息，以避免我們手動輸入。這個函數將從用戶界面中收集提示，並將它們附加到一個稱為上下文（context）的列表中，然後每次都會使用該上下文來調用模型，這裡麵包括了系統信息，也包括了菜單。
ChatGPT的反饋和用戶的反饋都會添加到context中，這個context會變得越來越長。這樣一來，ChatGPT就擁有了它所需的所有信息，來決定下一步該怎麼做。以下是context所部署的提示詞：“你是訂餐機器人，一個收集披薩餅店訂單的自動服務。你首先問候顧客，然後收集訂單，並詢問是否要取貨或送貨。”（詳細見下圖）
如果實際運行起來，將是：用戶說“嗨，我想要訂一份披薩餅”。然後訂餐機器人說：“很好，你想訂哪種披薩餅？我們有意大利辣腸、奶酪和茄子披薩餅，它們的價格是多少”
由於提示詞裡面已經包含了價格，這裡會直接列出。用戶也許會回复：我喜歡一份中號的茄子披薩餅。於是用戶和訂餐機器人可以一直繼續這個對話，包括是否要送貨、需不需要額外的配料、再次確認是否還需要其他東西（比如水？或是薯條？）……
最後，我們要求訂餐機器人創建一個基於對話的、可發送到訂單系統的摘要：
在最後這個輸出環節，輸出的內容包括：產品大類（披薩、配料、飲品、小吃……）、類型、大小、價格、是否需要配送及地址。由於我們希望結果是完全穩定、可預測、不需要任何創意性的，所以我們會把temperature設為0。最終可以直接把這樣的結果，提交給訂單系統。
由於避免這篇文章裡全是代碼，相信大家也不願意在手機上看到密密麻麻的代碼，我們只把要點放在這裡。如果你想進一步學習，可以觀看這個詳細教學視頻：
https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
3一些關鍵原則與技巧
最後，我們來總結一下兩個關鍵原則，以及大語言模型目前的局限性，你需要知道大語言模型能力目前的下限在哪裡，更有助於尋找具體的應用場景。
兩大原則是：編寫清晰具體的指令、給模型充足的思考時間。
原則一：編寫清晰具體的指令。
這個原則強調了在使用ChatGPT等語言模型時，需要給出明確具體的指令，清晰不等於簡短，過於簡短的提示詞往往會讓模型陷入猜測。這個原則下有4個具體策略：
1）使用定界符清楚地限定輸入的不同部分。
定界符可以是反引號、引號等等，核心思想是要清晰地標識輸入的不同部分，有助於模型理解和處理輸出。定界符就是為了讓模型明確知道，這是一個獨立的部分，它能夠有效避免“提示注入”。所謂提示注入，是指在一些用戶新添加輸入的情況下，可能誤產生一些衝突的指令，導致結果不對。
2）要求結構化輸出：為了使解析模型輸出更容易，可以請求結構化輸出。
在提示詞中，你可以明確：生成三個虛構的圖書標題，以及它們的作者和流派，使用以下格式提供：書籍ID、標題、作者和流派。
3）要求模型檢查是否滿足條件。
如果任務有假設條件並且這些條件不一定被滿足，那麼可以告訴模型首先檢查這些假設條件，如果不滿足則指示出來，並停止任務直接反饋，以避免意外的錯誤結果。
比如在以下例子中：我們將復制一段描述如何泡茶的段落，然後再复制提示詞，提示詞是如果文本包含一系列指示，請將這些指示重寫為以下格式，然後寫出步驟說明。如果文本不包含一系列指示，則只需寫下“未提供步驟”。
4）小批量提示：在要求模型完成實際任務之前提供執行任務的成功示例。
這個策略簡單而重要，就是我們在提示詞中，可以包含一個正確的示例。比如我們要求模型用風格一致的口吻來回答，輸入的任務是“以一致的風格回答問題”，然後提供了一個孩子和祖父之間的對話示例，孩子說：“教我什麼是耐心”，祖父用類比的方式回答。
現在我們要求模型用一致的語氣來回答，當下一個問題是：“教我什麼是韌性”。由於模型已經有了這個少量示例，它會用類似的語氣回答下一個任務，它會回答：“韌性就像能被風吹彎，卻從不折斷的樹”。
原則二：給模型充足的思考時間。
如果模型因急於得出錯誤的結論，而出現了推理錯誤，應該嘗試重新構造提示詞，核心思想是要求模型在提供最終答案之前，先進行一系列相關推理。這個原則下有2個策略：
1）指定完成任務的步驟：
明確說明完成任務所需的步驟，可以幫助模型更好地理解任務並產生更準確的輸出。
2）指導模型（在急於得出結論之前）制定自己的解決方案：
明確指導模型在做出結論之前，自行推理出解決方案，可以幫助模型更準確地完成任務。
附加討論：如何看待模型的局限性？
目前大語言模型商用最大的問題是“幻覺”。因為在其訓練過程中，大模型被暴露於大量知識之中，但它並沒有完美地記憶所見到的信息，也並不清楚知識邊界在哪裡。這意味著大模型可能會嘗試回答所有問題，有時會虛構出來一些聽起來很有道理，但實際上不正確的東西。
一種減少幻覺的策略是，首先要求大語言模型從文本中，找到所有相關的部分，然後要求它使用那些引文來回答問題，並將答案追溯回源文件，這種策略可以減少幻覺的發生。
今天這篇文章比較實操，我們通過2個案例（一個純文本、一個通過編程），來解釋了Prompt Engineering（提示工程）一些更深入的應用。
像GPT-3.5、GPT-4這樣的大語言模型，它什麼都懂，但恰恰也是因為太廣泛，而導致如果你不給它提示的話，你得到的回答經常是車軲轆話。
這時候Prompt（提示）的重要性不言而喻，並且不僅僅是一個詞，或是一個簡單的句子，如果你想實現更複雜的功能，也同樣需要更複雜的提示詞。
Prompt也需要大家開腦洞，想出更新奇或是更適合自己的玩法，它的“獨家性”也很強。比如之前獲獎的《太空歌劇院》，作者號稱自己花了80多個小時、900多次迭代才出來這幅作品，至今也拒絕共享Midjourney用了什麼提示詞。
當然，Prompt本身，可能只是一種階段性的需求，Sam Altman曾說：五年之後，可能不再需要提示工程師這個職位，因為AI會產生自我學習的能力。但不可否認的是，這個“階段性需求”，是真正助力AI切入商業各個環節的重要利器。
我們現在也不需要從零開始摸索，國內外有很多不錯的Prompt社區，大家都在交易所提示詞使用心得，甚至列出了有哪些當下熱門的提示詞，我們會在文末附錄中列出。
從創業/投資角度說，如今大家都在討論應用層的機會到底在哪裡，常去這些提示詞熱門網站看看，也許能從那些新發布的熱門提示詞中，找到一些應用場景的創新靈感。看得再多，不如下場一試。
附錄：一些提示詞討論網站
1、 AI Prompts社區：
https://flowgpt.com/
（一個海外熱門的提示詞網站，可以按熱度排序，覆蓋場景非常齊全。）
2、 Writing Prompts on Reddit (r/WritingPrompts)：
https://www.reddit.com/r/WritingPrompts/
（Reddit上的Writing Prompts版塊是一個非常活躍的社區，用戶可以發布和回應各種寫作提示詞。）
3、 列舉了100條最佳提示詞
The 100 Best ChatGPT Prompts to Power Your Workflow
（為你的工作流提供支持的100個最佳ChatGPT提示詞。）
4、 一個中文提示詞網站：
https://www.aishort.top/
（可以按熱度排序，覆蓋的場景非常齊全，從寫作、編程到金融、醫療等等。）
5、 另一個中文提示詞網站：提示精靈
http://www.promptgenius.site/
（小紅書文案排序最高，對提示詞有更直觀的展示。）
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