AI說書 - Prompt Engineering - 51
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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 AI說書 - Prompt Engineering - 49 與 AI說書 - Prompt Engineering - 50 說：「採用結構化方法進行人工智慧交互，雖然前景廣闊且高效，但也帶來了一系列獨特的挑戰」，以下繼續：
- 實現普遍性：人工智慧迎合了極其多樣化的用戶群，涵蓋了無數的行業和應用，因此，創建一個通用的結構化 Prompt 是一項艱鉅的任務，雖然跨應用程式可能存在保持一致的基本原則，但具體的細微差別和要求可能存在巨大差異，使得實現通用性這件事既雄心勃勃又複雜
LangChain Python 函式庫作為設計和管理 Prompt 範本的寶貴工具而脫穎而出， LangChain 提供使用者友善的介面，簡化了創建和完善模板的過程，確保使用者可以從語言模型中提取最佳化且準確的回應，雖然該庫支援多種模板 (包括分類、生成、問答格式等)，但它強調適應性，使用者可以從預先定義的模板開始設計，然後對其進行微調以滿足特定需求，此外，LangChain 提供了嵌入變數和整合條件邏輯的靈活性，增強了 Prompt 的深度和客製化能力。
總之，Prompt 模板及其結構化方法有望為人工智慧與人類互動帶來革命性轉變，他們的潛力是巨大的，但要實現這一潛力，需要全面了解他們的能力和限制，隨著該領域的進展，人工智慧開發人員、用戶和利益相關者之間的協作對於充分利用這些工具的力量，同時確保它們保持可訪問性和用戶友好性至關重要。
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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