分享一篇很有学习价值的科普文章，源自Taskade官方博客，希望可以帮助想要用好提示词的探索者们
人机交互的未来
如果莎士比亚活在今天，他在使用 ChatGPT 方面会比软件工程师更成功🤣。
毕竟，提示词工程（Prompt Engineering）——与人工智能模型交互的艺术——更像是一种口头独白，而不是一首代码交响曲。
到目前为止，你很可能已经尝试过十几种热门的AI工具。也许您已经哄骗 ChatGPT 生成了Rap，或者使用 DALL-E 制作了 8 位Doge图像。如果是这样，那么您已经踏上了成为一名提示词工程师的道路。
本文源自于Taskade博客的文章，通过这篇文章，你将了解提示工程的含义、为什么它是 2023 年最热门的技能之一，以及如何为您的个人和项目设计有效的提示词。
什么是提示词工程
简而言之，提示词工程或提示词设计是精心设计查询或指令以引发AI模型特定响应的艺术和科学。提示词可以很简单：
或细致如此：
"绘制未来城市的蓝图。但不是普通的城市，而是一座让人瞠目结舌、叹为观止、两眼放光、"那是飞车吗？"的城市，看起来像是从 3000 年穿越而来，但在 19 世纪中途停了一下"。（好吧，这不完全是一个好的提示词，但你大概get到了）
虽说提示词工程在人类与人工智能的交流中发挥着关键作用，但它与实际的工程关系不大。将其视为语言练习而不是技术练习。
提示词设计需要结合扎实的沟通技巧、对AI模型的功能和局限性的深刻理解，以及对语法和语义的良好掌握。做好提示词设计还需要能够清晰地阐述和划分人工智能要解决的问题的能力。
但在我们学习如何编写提示之前，让我们仔细看看它是怎么工作的。
深入研究 AI 提示工程
首先，什么是人工智能模型？
人工智能模型是帮助人工智能执行复杂任务或做出预测的计算算法。他们通过从大量训练数据中学习模式来做到这一点，这使他们能够处理、分析和生成信息，模拟人类智能。
一个机器人在宁静的山峰中在电脑上打字。By DALL-E 2使用大型语言模型（LLM）来处理惠特曼的作品和要求它们写一首像《我自己的歌》那样的诗歌是两个不同的挑战。尽管LLM可以学习和模仿各种文本样式，但模仿惠特曼独特的风格和表达方式是相当困难的。要达到惠特曼那样的诗歌风格和灵感对于LLM来说是非常具有挑战性的。
这就是自然语言处理 (NLP) 发挥作用的地方。
NLP 是人工智能的一个子领域，专注于人与计算机之间的交互。这也是一组让人工智能能够理解语言细微差别的技术。
借助 NLP，AI 模型可以理解你写的提示词并将其转化为新内容。
即使你不是程序员，你仍然可以与强大的人工智能进行交流，写出以下内容：
"写一个短篇故事，关于一只太空旅行的猫，它是一个著名的寿司厨师"而不是这个：
import AI
settings = { "length": "short", "genre": "sci-fi", "main_character": "cat", "occupation": "sushi chef", "setting": "space"}
AI.create_story(settings)
（如果你想知道的话，这是 Python 代码）
NLP 是一个多步骤过程，涉及tokenization（分词）、词性标记(POS) ，还有命名实体识别 (NER) 等任务，我们在此仅举这些例子。
好消息是，因为 NLP 的魔力发生在幕后，你不需要了解或理解任何这些概念。
提示词工程原则
那么，如何写出有效的提示呢？
嗯，主要是通过实验（多试错）。
从很多方面来说，编写提示都是一个反复试验的过程，是一个充满偶然性的创造性探索。请记住，每个人工智能模型都是独一无二的，并且需要稍微不同的方法，这意味着在开始获得良好结果之前你会失败很多次。
但不用担心。您可以遵循一些通用规则来掌握：