提示工程的核心在於如何有效地引導 AI 模型，使其產出符合預期的結果。這需要理解 AI 模型的運作機制，並根據其特性設計相應的提示。舉例來說，若要為產品命名，我們可以提供 AI 模型一些關鍵資訊，例如產品特性、目標客群、期望的風格等，引導其生成更符合需求的名稱。此外，提示的明確性和結構性也非常重要，例如，可以透過結構化的提示，引導 AI 模型產出特定格式的結果，方便後續處理和應用。
一個典型的應用場景是產品命名。當我們需要為一個新產品構思名稱時，可以利用 AI 模型的生成能力，快速產出大量候選名稱。此時，提示工程的技巧就顯得尤為重要。一個好的提示可以引導 AI 模型生成更具創意、更符合產品定位的名稱。例如，可以提供一些關鍵字、競爭對手的產品名稱、目標客群的喜好等資訊，讓 AI 模型更準確地理解需求，並產出更符合預期的結果。
瞭解提示工程的基礎
提示工程是一種過程，旨在發現可靠地產生有用或期望結果的提示。當您與像ChatGPT或Midjourney這樣的AI模型互動時，提供的輸入通常是文字，稱為提示。這個提示作為一組指令，告訴模型如何預測期望的回應，無論是來自大語言模型（LLM）如ChatGPT的文字，還是來自Midjourney這樣的diffusion模型的影像。
什麼是提示？
一個簡單的例子是為一雙可以適合任何腳大小的鞋子生成產品名稱。假設您想為這種鞋子找到一個合適的名稱，您可以給ChatGPT一個類別似的提示：
“給我一份可以適合任何腳大小的鞋子的產品名稱列表。”
然後，ChatGPT可能會輸出以下內容：
“當然！以下是可以適合任何腳大小的鞋子的產品名稱列表：
- UniFit SoleStrides
- FlexiSize All-Fit Shoes
- OmniFit FootFlex
- AnyStep AdaptiWalkers
- FlexiRange UniversalSteps
這個過程展示瞭如何透過精心設計的提示來引導AI模型產生有用的結果。
提示工程的重要性
提示工程在與AI模型互動時扮演著關鍵角色。它不僅關乎輸入的品質，也關乎如何設計和最佳化這些輸入，以獲得最佳的結果。透過瞭解和掌握提示工程的原理和技術，您可以更有效地與AI合作，解決複雜的問題和任務。
內容解密：
在上述例子中，輸入的提示是“給我一份可以適合任何腳大小的鞋子的產品名稱列表。”這個提示告訴ChatGPT需要生成什麼樣的內容。輸出的結果是一系列產品名稱，每個名稱都旨在強調“適合任何腳大小”的特點。這個過程展示瞭如何透過精心設計的提示來引導AI模型產生有用的結果。
圖表翻譯：
graph LR
A[使用者輸入] --> B[AI模型處理]
B --> C[生成結果]
C --> D[使用者接收結果]
此圖表展示了使用者、AI模型和結果之間的互動流程。使用者首先輸入一個提示，然後AI模型根據這個提示進行處理，最後生成結果並傳回給使用者。
產品命名的挑戰與機遇
在產品命名的過程中，我們常常面臨著許多挑戰。從缺乏明確的方向到輸出格式不一致，甚至是評估標準的不足，都可能導致最終結果不盡如人意。然而，透過對這些挑戰的分析和解決，我們可以發展出更有效的產品命名策略。
明確方向的重要性
給定一個產品命名任務時，明確的方向是非常重要的。這包括了指定所需的風格、語言和特性。例如，如果我們想要為一款適合任何腳大小的鞋子命名，我們可能會要求AI模型生成以Steve Jobs風格為主的名稱，並提供相關的描述和範例。
輸出格式的標準化
除了明確的方向外，輸出格式的標準化也是非常重要的。這可以包括指定名稱的格式、分隔符號等。透過標準化輸出格式，我們可以更容易地解析和使用生成的名稱。
範例的力量
提供範例是另一個重要的方面。透過給AI模型提供成功的產品名稱範例，我們可以幫助它瞭解什麼樣的名稱是有效的和受歡迎的。這些範例可以來自同行業的成功產品，或是其他我們喜歡的名稱。
評估標準的建立
最後，建立評估標準是非常重要的。這可以包括定義什麼樣的名稱是好的或壞的，並且可以根據使用者反饋不斷更新和改進。
五大原則
根據上述分析，我們可以總結出五大原則：
- 給定方向：描述所需的風格和特性。
- 指定格式：定義輸出格式和結構。
- 提供範例：給AI模型提供成功的範例。
- 建立評估標準：定義什麼樣的名稱是好的或壞的。
- 不斷改進：根據使用者反饋更新和改進AI模型。
透過遵循這五大原則，我們可以更有效地使用AI模型進行產品命名，並且提高最終結果的品質。
內容解密：
在上述過程中，我們使用了AI模型來生成產品名稱。這個模型透過分析輸入的描述和範例，生成了一系列可能的名稱。然而，為了提高結果的品質，我們需要給定明確的方向、指定輸出格式、提供範例、建立評估標準，並且不斷改進AI模型。
圖表翻譯：
下圖示範瞭如何使用Mermaid語法建立一個簡單的流程圖，展示了產品命名過程中AI模型的作用。
flowchart TD
A[輸入描述] --> B[AI模型]
B --> C[生成名稱]
C --> D[評估標準]
D --> E[更新AI模型]
這個流程圖展示瞭如何從輸入描述開始，使用AI模型生成名稱，然後根據評估標準更新AI模型，以不斷改進最終結果。
如何運用五大原則提升人工智慧模型的表現
在與人工智慧（AI）模型合作時，瞭解如何有效地給予指令以取得最佳結果至關重要。五大原則，包括給方向、評估品質、分工、書寫風格及最終檢查，為我們提供了一套框架，以便更好地理解如何最佳化人工智慧模型的表現。
給方向
給方向是指為AI模型提供足夠的上下文和指導，以便它能夠產生出符合我們需求的結果。這包括定義任務、提供相關資訊和設定明確的目標。透過給方向，我們可以幫助AI模型更好地理解我們的需求，並產生出更準確、更相關的結果。
例如，如果我們想要讓AI模型為一款新產品命名，我們可以給它一個明確的指導，例如：“根據專業行業建議，為一款適合任何腳尺寸的鞋子命名。”這樣，AI模型就能夠根據我們的需求產生出一份符合我們期望的名稱列表。
評估品質
評估品質是指檢查AI模型產生的結果是否符合我們的需求和期望。這包括評估結果的準確性、相關性和整體品質。透過評估品質，我們可以確保AI模型產生的結果是可靠的和有用的。
例如，如果我們讓AI模型產生了一份產品名稱列表，我們可以評估這些名稱是否符合我們的需求，是否具有創意和吸引力等。這樣，我們就可以確保最終選擇的名稱是最好的選擇。
分工
分工是指將複雜任務分解成多個小任務，以便AI模型可以更容易地完成。這包括將任務分解成多個步驟，並為每個步驟提供明確的指導。透過分工，我們可以幫助AI模型更好地理解任務，並產生出更準確、更相關的結果。
例如，如果我們想要讓AI模型產生一份詳細的報告，我們可以將任務分解成多個小任務，例如：收集資料、分析資料、撰寫報告等。這樣，AI模型就可以更容易地完成每個步驟，並最終產生出一份完整的報告。
書寫風格
書寫風格是指AI模型產生的結果應該具有什麼樣的風格和語調。這包括定義語言、語調和格式等。透過書寫風格，我們可以確保AI模型產生的結果是可讀的和有吸引力的。
例如，如果我們想要讓AI模型產生一份部落格文章，我們可以定義書寫風格為：友好、詳盡和易於理解等。這樣，AI模型就可以產生出一份符合我們需求的文章。
最終檢查
最終檢查是指在AI模型產生結果後，進行一次最終檢查，以確保結果符合我們的需求和期望。這包括檢查結果的準確性、相關性和整體品質等。透過最終檢查，我們可以確保AI模型產生的結果是可靠的和有用的。
例如，如果我們讓AI模型產生了一份報告，我們可以進行一次最終檢查，以確保報告中的資料是準確的，分析是正確的，結論是合理的等。這樣，我們就可以確保最終選擇的報告是最好的選擇。
從技術架構視角來看，提示工程如同搭建橋樑，連線使用者意圖與 AI 模型的理解能力。精準的提示詞猶如橋樑的根本，決定了橋樑的穩固性與承載力。本文探討了提示工程的基礎、產品命名的挑戰及五大原則，並深入剖析如何運用這些原則提升 AI 模型的表現。分析顯示，明確的方向、標準化的格式、有效的範例、清晰的評估標準以及持續的改進，是有效提示工程的關鍵要素。然而，目前的提示工程仍面臨挑戰，例如如何平衡提示的簡潔性與資訊完整性，以及如何應對 AI 模型可能產生的偏差。展望未來，自然語言處理技術的進步將推動提示工程走向更智慧化、自動化的方向，降低使用者建構有效提示的門檻。玄貓認為，掌握提示工程的核心原則，並持續關注其發展趨勢，將是未來人機協作時代的必備技能。
