# 前言
隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在各個領(lǐng)域都表現(xiàn)出越來越強大的能力。其中，自然語言處理（NLP）領(lǐng)域發(fā)展迅猛，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于對話系統(tǒng)、語音識別和機器翻譯等方面。ChatGPT是一個基于GPT-3.5語言模型的智能對話系統(tǒng)，可以在多種應(yīng)用場景下提供優(yōu)質(zhì)的對話服務(wù)。聊天機器人已經(jīng)成為越來越多企業(yè)和個人在智能客服、智能娛樂等領(lǐng)域的必備工具。而其核心技術(shù)之一——自然語言處理（NLP）技術(shù)，目前又以大型預(yù)訓練模型（如GPT-4）為代表進一步展示出其巨大威力。而如何更好地優(yōu)化Prompt，成為一名專業(yè)的Prompt工程師，已經(jīng)成為許多人想要了解的技能。
本文將圍繞如何成為Prompt工程師、如何更好地優(yōu)化Prompt以及如何向ChatGPT提問這三大方面展開講解。同時，本文也會提供一些具體示例來幫助讀者深入理解。
通過搜索引擎或社交媒體，我們可以看到很多人正在討論Prompt engineer，這是因為Prompt engineer可以幫助我們更好地進行文本交互。Prompt engineer是一種人工智能技術(shù)，它可以讓我們從一個簡短的文本提示開始，自動生成連貫、有意義的文本。這種技術(shù)可以確保我們使用最少的輸入或編碼來完成任務(wù)，這在手動完成某些復雜任務(wù)時尤為重要。
但是Prompt engineer對于大多數(shù)人來說還是一個相對新的領(lǐng)域，很多人可能不知道這是什么，也不知道為什么需要學習它。在本文中，我們將深入研究Prompt engineer并提供有價值的啟示，讓你更好地了解這個技術(shù)，并學會如何使用它。
# 1. 什么是Prompt engineer？
Prompt engineer是一種技術(shù)，它使用機器學習來幫助我們自動生成文本。在這個領(lǐng)域，機器學習算法將從大量的數(shù)據(jù)中提取出統(tǒng)計特征，以預(yù)測要在生成。這些算法可以分為三個主要部分：生成、篩選和評估。生成階段是Prompt engineer的重點部分，它可以幫助我們從一個簡短的提示開始，逐步生成更多的文本。
那么，為什么我們需要學習Prompt engineer呢？簡單地說，Prompt engineer可以幫助我們更好地完成各種文本任務(wù)。如果你曾經(jīng)參與過需要大量文本處理的活動，你就知道這項任務(wù)需要耗費大量的時間和精力。Prompt engineer能讓你在使用更少的輸入或編碼的情況下快速完成任務(wù)，從而提高效率并節(jié)省時間。
總體來說，**AI 相當于美國隊長的實力，遇強則強，遇弱則弱**，關(guān)鍵其實在于 Prompt。所以，如何更好地完善 prompt，實現(xiàn) prompt 工程就是：如何更好地使用 AI 的基礎(chǔ)。
# 2. 成為一個優(yōu)秀的Prompt工程師
Prompt工程師是對智能對話場景（比如ChatGPT）進行定制的人。他們不但可以調(diào)整模型，讓模型能夠根據(jù)特定條件生成更加符合期望的答案，而且還可以理解算法優(yōu)化。Prompt可以被看作是一種用來交互的消息。比如你可以問“蒜蓉西蘭花怎么做？”或者“我怎樣才能制作一碗盡善盡美的雞湯？”這些都可以作為Prompt被輸入到ChatGPT進行回答。
成為Prompt工程師可以讓你把自己的聊天體驗提高到一個全新的水平，可以讓你更好地向ChatGPT提問，獲取更加精準的答案。此外，追求新奇體驗，發(fā)起趣味聊天等等，都可以通過更好地使用Prompt技巧來實現(xiàn)。
為了成為Prompt工程師，你需要具備以下基礎(chǔ)知識：
- 自然語言處理（NLP）：這是指將機器學習應(yīng)用于人類語音和文本處理的能力。無論是基礎(chǔ)的詞法分析和命名實體識別，還是更復雜的語法樹，這些技能都是你成為Prompt工程師所必需的。
- 機器學習基礎(chǔ)：Prompt工程師需要了解機器學習的基礎(chǔ)知識，以便能夠調(diào)整諸如學習率、損失函數(shù)等參數(shù)，并為模型選擇合適的超參數(shù)調(diào)參。
- 語言模型：Prompt工程師需要對其使用的語言模型有足夠的了解。這包括知道如何針對不同的問題使用不同的模型，以及如何根據(jù)具體的需求對模型進行微調(diào)、修整。
- Prompt技巧：Prompt工程師需要了解如何優(yōu)化Prompt，以便更有效地與ChatGPT交互，并且在技術(shù)層面強調(diào)“創(chuàng)新性”。
# 3. 如何更好地優(yōu)化Prompt向ChatGPT提問？
## 3.1 確定任務(wù)和目標
ChatGPT支持回答多種類型的問題，如開放性問題、特定主題問題等。因此，在提問前需要先確定問題類型，以便更好地設(shè)計Prompt。
比如，下面三個例子分別屬于開放性問題和特定主題問題：
- 開放性問題：你覺得明天的天氣會怎么樣？
- 特定主題問題：請問樓下的洛杉磯新聞在哪里可以看？
對于這兩種問題，我們需要設(shè)計不同的Prompt，以使ChatGPT可以根據(jù)問題類型生成相應(yīng)的答案。
- 特定主題問題：TensorFlow安裝出錯，怎么解決？
對于這個問題，我們需要根據(jù)特定主題——TensorFlow，來設(shè)計Prompt。
上面說過，AI 相當于美國隊長的實力，遇強則強，遇弱則弱，關(guān)鍵在于你如何向ta進行提問，在設(shè)計Prompt時，首先需要明確任務(wù)和目標。Prompt需要清晰地描述任務(wù)，告訴ChatGPT具體要搜索和輸出什么內(nèi)容。Prompt需要明確指定領(lǐng)域和話題，以便ChatGPT更好地理解任務(wù)。比如，Prompt可以告訴ChatGPT搜索的內(nèi)容應(yīng)該是具體某一領(lǐng)域的知識，比如醫(yī)學、法律、金融等。為了提高ChatGPT的理解效果，Prompt可以修改問題形式，利用更簡潔明了的方式傳遞信息。比如，將開放性問題轉(zhuǎn)化為閉合性問題，或者引入額外的概括或細節(jié)等信息來幫助模型更好地理解問題。
比如，如何現(xiàn)在你需要寫一篇《如何成為prompt工程師，向chatgpt進行提問》，你可以這樣提問：
```
現(xiàn)在你需要寫一篇名為《如何成為prompt工程師，向chatgpt進行提問》的文章，你需要注意以下幾個注意事項：
1. 給出文章的框架
2. 你需要重新取一個更吸引人的標題，這個標題需要更加容易獲得更多的訪問量，你需要結(jié)合人性的弱點，推薦算法等因素給出5個優(yōu)秀的爆款標題
3. 給出文章的前言
4. 你需要從什么是prompt engineer開始，介紹如何更好地優(yōu)化prompt從而向chatgpt進行提問，并且提供一些示例來佐證你的觀點，并在最后進行總結(jié)。整篇文章主要圍繞怎么更好地向chatgpt進行提問，如何將思維框架賦予機器，從而讓chatgpt生成更加細節(jié)具體的答案。
5. 用通俗易懂、幽默的語言來撰寫，盡可能多的用示例，每一個知識點都用一些示例
6. 關(guān)于如何更好地prompt提問，可以參考我是怎么向你問問題的，我會分點把需要注意的事項都告訴你，這一點你可以寫在文章中。
7. 本文只是關(guān)于應(yīng)用層的用戶如何提問，這些用戶不需要了解深入NLP算法，也不需要關(guān)注這些，他們只需要關(guān)注如何提問，你需要注意這一點
```
再有，現(xiàn)在想詢問如何自學編程時，一個好的Prompt可以是：“如何在沒有專業(yè)背景的情況下，自學編程？”，而一個不好的Prompt則可能是“如何學習編程？”這是因為前者更加具體且針對性更強，所包含的信息也更全面。
## 3.2 找到并優(yōu)化關(guān)鍵詞和問題
在使用ChatGPT時，關(guān)鍵詞和問題對生成的答案至關(guān)重要。因此Prompt工程師需要熟練掌握各種查詢格式（如問句和陳述句等），并能夠根據(jù)不同的目的進行靈活調(diào)整。此外，關(guān)鍵詞和問題的質(zhì)量和清晰度也會直接影響到生成的答案，因此應(yīng)該注意優(yōu)化。要在提問中盡可能簡潔明了地描述問題，并盡可能避免出現(xiàn)歧義詞匯。
示例：
- 原問題：明天我該穿什么衣服？
這個問題中的關(guān)鍵詞“我”可能會讓模型出現(xiàn)混淆，因此可以優(yōu)化關(guān)鍵詞，改為：
- 更好的問題：明天應(yīng)該穿什么樣的衣服？
## 3.3 撰寫清晰簡潔的Prompt
Prompt必須清洗簡練，以確保它們是清晰的并精準地表達你的意思。這意味著你需要掌握各種撰寫技巧，如設(shè)置與上下文相關(guān)的對話歷史記錄，鎖定特定模型或模型版本，或從模板或提示進行初始選擇，合理的Prompt可以讓模型更好地理解問題，從而提高答案的質(zhì)量。
比如：
- 不太好的Prompt：你覺得明天的天氣怎么樣？因為可能會下雨，所以我不確定要穿什么衣服。
這個Prompt太復雜了，ChatGPT會難以理解。更好的Prompt可以是：
- 更好的Prompt：請描述一下明天的天氣。
## 3.4 結(jié)合上下文進行提問
ChatGPT具有上下文感知能力，能夠根據(jù)輸入問題的上下文生成更加精準的答案。
假設(shè)對話上下文如下：
- 用戶：想看一部好笑的喜劇電影，有什么推薦的嗎？
- ChatGPT：你可以看《邏輯思維訓練營》。
現(xiàn)在用戶又提了一個問題：
- 用戶：這部電影是哪年拍的？
我們可以結(jié)合上下文來設(shè)計Prompt，比如：
- 更好的Prompt：《邏輯思維訓練營》是哪年上映的？
對于 ChatGPT 來說，我們需要明確的 prompt：：
```
user:
我想寫一篇文章，主題是《如何用 ChatGPT 寫一篇文章，以如何用 ChatGPT 寫一篇文章》，文章的大綱是：
1. 先用 100 字介紹一下 ChatGPT
2. 以 Julia 作為可以以具體的案例為例，介紹如何使用 ChatGPT 寫一篇博客大賽的參賽作品。這包括如何確定主題、如何撰寫開頭和結(jié)尾、如何組織文章結(jié)構(gòu)等等。主題是：《Julia Dataframe 在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的使用》，大綱中包含：用 200 字介紹一下 Julia 語言歷史；介紹如何使用 DataFrames.jl，并有個代碼示例；對比一下 Python Pandas、Apache Spark Dataframe；小結(jié)。
3. 對本文的內(nèi)容進行總結(jié)，并再次強調(diào)使用 ChatGPT 進行寫作的好處。
幫我寫一篇文章？
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chatgpt:
當然可以，以下是一篇基于您提供的大綱的示范文章:
如何用ChatGPT寫一篇文章，以如何用ChatGPT 寫一篇文章
ChatGPT是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型，可以用于自然語言處理和文本生成。在本文中，我們將介紹如何使用ChatGPT 寫一篇參加博客大賽的文章，并以Julia語言為例，詳細說明如何撰寫開頭、確定主題、組織文章結(jié)構(gòu)以及撰寫結(jié)尾。
介紹ChatGPT
ChatGPT是由 OpenAl開發(fā)的一種預(yù)訓練語言模型，它可以基于已有的大量語料庫，生成高質(zhì)量的自然語言文本。該模型可以應(yīng)用于多種自然語言處理任務(wù)，如對話生成、文本摘要、語言翻譯等。ChatGPT的預(yù)訓練模型是使用Transformer模型實現(xiàn)的，其中包含數(shù)百萬個參數(shù)，可以在訓練后生成高質(zhì)量的文本。
撰寫開頭
在撰寫開頭時，我們需要吸引讀者的注意力并明確文章的主題。針對這篇文章，我們的主題是《Julia Dataframe在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的使用》，因此我們可以在開頭介紹Julia語言的歷史和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的背景，為讀者引入本文的主題。
......
```
如此一來，我們提供的上下文就會更加準確，基于這個范例，可以思考我們的內(nèi)容如何編寫。
## 3.5 其他小建議
相似的，與 Stable Diffusion 類似的是，AI 生成的內(nèi)容經(jīng)常出現(xiàn)各種問題，所以我們要注意：
1. 保持自然的表達。ChatGPT 能夠生成流暢的語句，但有時可能會出現(xiàn)奇怪或不合適的表達。在使用 ChatGPT 進行寫作時，需要注意保持自然的表達方式。
2. 適時修正錯誤。如果 ChatGPT 生成的內(nèi)容不準確或有錯誤，應(yīng)該及時進行修正，以保證文章的準確性和可讀性。
3. 多次修改和調(diào)整。ChatGPT 的輸出結(jié)果雖然會自動進行語法糾錯和編輯，但是為了保證文章質(zhì)量，還是需要經(jīng)過多次修改和調(diào)整，不斷完善文章結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。
4. 保持簡潔明了。在使用 ChatGPT 進行寫作時，需要盡量保持簡潔明了，避免使用過于復雜的句式和詞匯，以便讀者更好地理解文章內(nèi)容。
5. 注重原創(chuàng)性和獨特性。盡管 ChatGPT 能夠生成大量的文章，但是為了在博客大賽中脫穎而出，還需要注重文章的原創(chuàng)性和獨特性，盡可能地突出自己的風格和思想。
考慮到 ChatGPT 的代碼并不那么準確，讓我們使用 GitHub Copilot 生成更多的內(nèi)容。
# 4. 總結(jié)
Prompt工程師是一種非常重要而高尚的職業(yè)，能夠幫助人類更好地利用人工智能的力量來解決問題。希望通過本文的介紹，讀者可以更好地理解如何成為一名Prompt工程師，如何更好地優(yōu)化Prompt，以及如何更好地向ChatGPT提問，通過對Prompt工程師以及優(yōu)化Prompt的策略進行介紹，我們可以更好地理解如何向ChatGPT提出更好的問題，以獲得更準確有用的回答。
人類相對于其他動物更擅長于類比、概念抽象、符號化等高級認知活動，這些認知活動可以幫助人類在面對新問題時，從已有的知識和經(jīng)驗中找到相似的部分，快速理解和解決新問題。
而對于機器來說，機器學習算法通過大量的數(shù)據(jù)和計算，學習到數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，并將這些規(guī)律和模式應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，從而實現(xiàn)預(yù)測和決策等功能。例如，機器學習算法可以通過大量的圖像數(shù)據(jù)學習到圖像的特征，并在新的圖像中識別出相應(yīng)的物體；也可以通過大量的自然語言數(shù)據(jù)學習到語言的規(guī)律，從而生成自然語言文本。
# 參考閱讀
- [prompt-engineering/prompt-patterns: Prompt 編寫模式：如何將思維框架賦予機器，以設(shè)計模式的形式來思考 prompt (github.com)](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)
- [A Complete Introduction to Prompt Engineering For Large Language Models - Mihail Eric](https://www.mihaileric.com/posts/a-complete-introduction-to-prompt-engineering/)
- [f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better. (github.com)](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts)
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