AI助理提示工程技術應用

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在網頁開發和資料科學領域中，有效利用 AI 助理需要掌握提示工程技術。良好的提示策略能引導 AI 助理產生更精確、更符合預期的結果。本文將介紹數種核心提示策略，並搭配程式碼範例與解析，說明如何應用這些策略來解決實際問題。

提示策略的核心：問題拆解

無論應用於哪個領域，高效提示的第一步都是分解問題。一個複雜的問題通常由多個部分組成，將其分解為更小、更易於管理的部分，是確保 AI 助理能夠準確理解並執行任務的基礎。

問題拆解的步驟：

  1. 理解問題：明確問題的本質和邊界。
  2. 識別組成部分：找出構成問題的各個關鍵元素。
  3. 分解為子任務：將大問題拆解成一系列具體的子任務。
  4. 識別所需資料/工具：確定完成任務所需的資源。

結構化提示模式

為了讓 AI 助理更好地理解我們的意圖，可以使用結構化的提示模式。

1. 任務-動作-指導模式 (TAG)

TAG 模式透過明確定義任務 (Task)、指定動作 (Action) 和提供指導方針 (Guideline)，來結構化地傳達需求。這特別適用於從零開始的專案或有明確步驟的任務。

範例：開發部落格應用的 RESTful API

  • 任務：使用 Node.js 和 Express 開發一個簡單部落格應用的 RESTful API。
  • 動作：
    1. 設定新的 Node.js 專案。
    2. 建立 Express 伺服器。
    3. 定義文章的 CRUD 操作路由。
    4. 實作 JSON 解析和錯誤處理中介軟體。
    5. 使用 Mongoose 連線到 MongoDB。
  • 指導方針：
    1. 專案設定需清晰。
    2. 提供簡潔的程式碼範例。
    3. 在程式碼中加入註解。

TAG 模式活動圖

圖表描述 (Alt Text): 此活動圖（Activity Diagram）展示了TAG（任務-動作-指導）提示工程模式的構建流程，從定義高層次任務，到分解為具體動作，再到提供指導方針，最終組合成結構化提示以指導AI助理。

@startuml
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam minClassWidth 100
skinparam defaultFontSize 14
title TAG 提示模式構建活動圖

start
:定義高層次 **任務 (Task)**\n(例如：建立部落格 API);
:將任務分解為具體 **動作 (Action)**\n(例如：設定專案、定義路由...);
:為執行過程提供 **指導方針 (Guideline)**\n(例如：程式碼風格、註解要求...);
:組合成結構化提示;
:提交給 AI 助理;
stop
@enduml

2. 人物-指令-內容模式 (PIC)

PIC 模式透過定義 AI 助理應採用的人物 (Persona)、指定指令 (Instruction) 和提供相關內容 (Content) 或背景資訊，來引導 AI 生成特定風格和語氣的回應。

範例：推薦巴黎必訪景點

  • 人物：一位友好且知識淵博的旅遊嚮導。
  • 指令：
    1. 推薦三個巴黎必訪景點。
    2. 提供每個景點的簡要描述。
    3. 建議最佳參觀時間。
  • 內容：使用者是第一次去巴黎，對歷史和文化感興趣。

迭代式提示策略

對於探索性或需要逐步完善的任務，迭代式的提示策略更為有效。

學習-即興-反饋-評估模式 (LIFE)

LIFE 策略是一種迭代式的開發方法，強調在與 AI 的互動中不斷學習和改進。

範例：開發動態搜尋結果頁面

  1. 學習 (Learn)：向 AI 請求建立一個基本的搜尋頁面 HTML 結構。
  2. 即興 (Improvise)：在基本結構上，要求 AI 新增 JavaScript 邏輯來處理搜尋功能。
  3. 反饋 (Feedback)：執行後發現搜尋結果是靜態的，向 AI 提供反饋：「我需要從後端 API 動態獲取搜尋結果。」
  4. 評估 (Evaluate)：AI 根據反饋修改程式碼，使用 fetch API。開發者評估新方案是否滿足需求，並決定是否需要進一步迭代。

LIFE 模式互動序列圖

圖表描述 (Alt Text): 此序列圖（Sequence Diagram）展示了開發者與AI助理透過LIFE（學習-即興-反饋-評估）模式的迭代互動，從請求HTML結構開始，逐步協同完成一個動態搜尋頁面的開發過程。

@startuml
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam minClassWidth 100
skinparam defaultFontSize 14
title LIFE 迭代開發模式序列圖

actor Developer
participant "AI Assistant" as Assistant

Developer -> Assistant : **(Learn)**\n請建立一個搜尋頁面的 HTML 結構
Assistant --> Developer : 提供 HTML 程式碼

Developer -> Assistant : **(Improvise)**\n很好，現在為它加上搜尋功能的 JavaScript
Assistant --> Developer : 提供包含靜態搜尋邏輯的 JS 程式碼

Developer -> Assistant : **(Feedback)**\n這個搜尋是靜態的，我需要它能\n從 `/api/search` 動態獲取數據
Assistant --> Developer : 提供使用 fetch API 的新版 JS 程式碼

Developer -> Developer : **(Evaluate)**\n評估新程式碼是否滿足需求
alt 滿足需求
  Developer -> Assistant : 很好，任務完成！
else 不滿足
  Developer -> Assistant : **(Feedback)**\n還有一些問題... (進入下一輪迭代)
end
@enduml

結論

掌握提示工程是高效利用 AI 助理的關鍵。透過問題拆解，我們可以將複雜任務變得清晰可控。結構化提示模式（如 TAG 和 PIC） 為我們提供了與 AI 溝通的清晰框架，而 迭代式策略（如 LIFE） 則讓我們能夠在與 AI 的協作中不斷探索和完善。將這些策略應用於您的網頁開發和資料科學專案中，您會發現 AI 助理不僅僅是一個工具，更是一個強大的開發夥伴。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。