提升AI交互：提示工程中的策略与应用

该文章深入探讨了为大型语言模型设计有效提示的复杂性，强调了从Andrew Ng的提示工程课程中得出的实用技术和应用。文章强调了结构化提示的重要性，例如使用分隔符来明确输入，并请求JSON输出以便与数据库无缝集成。

关键策略包括提示模型在执行前验证条件，提供少量示例以提供更清晰的指导，并将复杂任务分解为可管理的步骤以提高模型性能。文章还讨论了模型幻觉现象，并提出了缓解方法，如根据模型响应迭代地改进提示。

除了技术技巧外，文章还探讨了大型语言模型的潜在应用，包括总结、文本预测、转换和扩展。它展示了这些模型如何革新任务，例如总结冗长的评论，预测销售电话中的用户响应，甚至自动化创建营销材料，如假日海报。

作者在Coze的机器人构建平台上的实践经验强调了提示工程的挑战和潜力，揭示了尽管当前模型可以生成有用的输出，但实现一致和可靠的结果仍然是一项正在进行的工作。这一见解表明，未来在模型保真度和工程实践方面的进步将对于实现AI在日常应用中的全部潜力至关重要。