什么是 Prompt
Prompt 其实就是「提示」，Prompt engineering 则是由此发展而来的，旨在通过设计和构建有效的输入提示（prompt）来改进人工智能系统的性能和表现，以满足人们的要求。Prompt engineering 通常用于自然语言处理（NLP）领域中的生成任务，如文本生成、问答、摘要、翻译等。
在 Prompt engineering 中，设计者需要考虑到输入提示的形式、长度、内容、顺序等方面。一个好的输入提示应该能够准确地引导模型生成预期的输出，并且尽可能地避免模型生成无意义或不合理的结果。
为什么要学习 Prompt Engineering
- 优化模型表现：Prompt engineering 可以帮助我们设计更好的输入提示，这些提示可以让模型更好地处理各种自然语言场景，并在生成结果时避免产生不合理或无意义的输出。这可以帮助我们在各种 NLP 任务中获得更好的表现和结果。
- 提高工作效率：Prompt engineering 可以自动化地生成和筛选输入提示，这可以节省人工设计输入提示的时间和精力，提高工作效率。
通过学习 Prompt engineering，可以帮助模型更准确地理解自然语言，并产生更准确和可靠的结果。
自然语言处理应用场景
Prompt engineering 可以应用于许多自然语言处理领域的应用场景：
- 文本生成：在文本生成任务中，Prompt engineering 可以帮助我们构建更加准确和完整的输入提示，从而指导模型生成符合预期的文本。例如在生成文章摘要时，可以帮助我们生成更加清晰和简洁的摘要，以便读者能够更快地了解文章的主要内容。
- 文本分类：文本分类是指将给定的文本分为不同的预定义类别之一。在 Prompt Engineering 中，我们可以使用 Prompt 来设计文本分类任务，以此来指导模型对文本进行分类。
- 问答：在问答系统中，Prompt engineering 可以帮助我们设计更加精确和详细的输入提示，以便模型能够更好地回答用户的问题。例如，在回答医疗问题时，我们可以使用提示来指导模型生成一个准确的答案，并提供相关的医学信息。
- 角色扮演：例如聊天机器人。在这种对话系统中，Prompt engineering 可以帮助我们构建更加自然和连贯的对话流程，从而提高用户的交互体验。例如，在设计智能客服机器人时，我们可以使用提示来指导机器人与用户进行更加有针对性的对话。
- 代码生成：Prompt Engineering 可以帮助我们通过自然语言文本来指导代码生成器生成代码。例如编写排序算法、SQL 甚至是补全代码等。
高级概念及例子
Zero-Shot, One-Shot & Few-Shot Prompting
Zero-Shot prompting 是模型在没有任何额外训练的情况下进行预测，而 one-shot prompting 只涉及单个示例或模板，至于 Few-Shot Prompting，则提供少量数据，通常在 2 到 5 之间。
Chain-of-Thought Prompting
Chain-of-thought (CoT) prompting 也是 prompt engineering 中的一个技巧，通过一系列中间推理步骤，来显着提高大型语言模型执行复杂推理的能力。
Happy Prompting!