提示詞工程(Prompt Engineering)目前已成為驅動 AI 代理表現的核心技術之一,Y Combinator 本次就深入討論有關提示詞的重要性,並分享了來自頂尖 AI 新創公司的實用技巧。TN科技筆記幫忙各位整理有關於提示詞工程的內容,特別聚焦於如何精進提示詞設計,推薦讀者們有空可以觀看影片,學習更多知識。
State-Of-The-Art Prompting For AI Agents
什麼是提示詞工程?元提示的強大力量
提示詞工程是指設計清晰、結構化的指令(Prompt),以引導大型語言模型生成高品質的回應。影片開頭介紹了「元提示」(Metaprompting),即利用大型語言模型自身來創建或改進提示詞的技術。元提示的優勢在於它能動態生成更精準的提示詞,特別適用於複雜任務。例如,Tropier 這家 YC 新創公司透過「提示摺疊」(Prompt Folding)技術,將現有提示加上失敗或期望修改的範例輸入大型語言模型,並要求它「幫助我改進這個提示」,讓提示詞根據使用者查詢動態優化,大幅提升 AI 表現。提示詞範例:垂直領域 AI 的智慧結晶
AI 客戶支援公司 Parahelp 也分享驅動 AI 助手的提示詞範例,這些提示詞的特點包括:
- 長度、細節與角色:提示詞長達數頁,涵蓋詳細的角色設定(如「你是客服專員的經理」)、明確說明核心任務(如「批准或拒絕工具呼叫」)以及提供任務逐步分解的高層次計畫。
- 結構化格式:採用 Markdown 格式,或是搭配類 XML 標籤(如 <plan>...</plan>),讓大型語言模型更容易解析並遵循指令。
- 限制與保護機制:明確告知大型語言模型不該執行的動作,避免錯誤操作。
- 詳細的範例: 進一步分解複雜部分,如計畫(例如:「如何計畫」、「如何創建計畫中的每個步驟」、「計畫的高層次範例」),並概述大型語言模型應該如何思考該任務。
- 推理指示: 概述大型語言模型應該如何思考該任務。
實用技巧:如何精進提示詞設計
- 元提示迭代:將現有提示詞輸入大型語言模型,賦予其「專家級提示工程師」角色,要求其提出改進建議。這種方法簡單卻高效,適合業餘愛好者。
- 範例驅動:對於複雜任務,提供具體範例,幫助大型語言模型推理並提升準確性。
- 防止幻覺:明確指示大型語言模型在資訊不足時停止生成,並要求其報告問題。例如,加入「偵錯資訊」參數,讓大型語言模型主動反饋不清晰的指令。
- 模型選擇與個性:不同大型語言模型會展現出獨特行為,了解這些「個性」有助於選擇合適模型並調整提示詞。
評估(Evaluations):提示詞工程的真正核心
影片中也強調,評估比提示詞本身更具價值。Parahelp 公司願意分享上述的提示詞,正是因為其真正的智慧財產在於評估。好的評估需深入了解終端使用者的工作環境,將其需求轉化為可量化的標準。這不僅能解釋提示詞的設計邏輯,還能指導其改進。例如,與內布拉斯加州的銷售經理直接互動,了解其痛點,才能設計出符合需求的 AI 解決方案。
提示詞工程是當今 AI 發展的關鍵技術,結合元提示、結構化設計與精準評估,能大幅提升 AI 代理的效能。除了上述內容,影片還有許多值得深入學習的部分,再次建議讀者們有空可以觀看原影片,讓自己有更多體會!
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