AI說書 - Prompt Engineering - 23
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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。
每個工匠都珍惜他們的工具，軟體工程師擁有從整合開發環境 (IDE) 到各種工具、除錯器、版本控制系統等等，這些工具簡化了寫程式過程，促進協作並提高最終產品的品質。
同樣，Prompt Engineer 也掌握他們的專用工具，該集合涵蓋Prompt 庫，可以在其中探索和測試 Prompt，到尖端的人工智慧 Prompt 產生器，根據特定的使用者輸入製作 Prompt，Prompt 工具箱中的工具簡化了建立流程、精製、提示等作業。
在軟體工程中，規格是基礎藍圖，它們列出了軟體解決方案的功能、設計和約束，工程師查閱這些規範，以確保他們的工作符合概述的要求並保持品質標準。
Prompt Engineering 採用類似的方法和規範，這些指南清楚地說明了 Prompt 的預期行為、其預期輸出以及其設計的上下文，遵守這些可確保人工智慧模型產生準確且符合使用者意圖的上下文。
軟體工程從設計模式的概念中獲益良多，這些解決方案隨著時間的推移而標準化，為常見的程式挑戰提供了系統化的方法，它們不是直接的程式碼區塊，而是解決特定問題的方法。
同樣，Prompt Engineering 領域正在培育自己的 Prompt 設計模板，這些模板提供了自然語言與人工智慧模型互動的框架，利用這些 Prompt 設計模板，Prompt Engineer 可以確保 AI 輸出在不同環境下始終保持準確。
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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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