飞书深诺AI系列–写出一个优秀的Prompt

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前言随着chatGPT的发布，AI从原来的伪智能正式走向了可落地的强智能，特别是在AIGC领域，已经有不少公司有实际落地的例子，且取得了较好的效果。如何将AI与业务更好的结合，赋能业务快速高效发展，是摆在当代每家公司或组织面前必须要回答的一个命题。对于所有希望利用AI能力的公司和个人来说，理解和掌握和AI沟通的桥梁：Prompt，便成为一个必备的技能。本文将全面解析Prompt的定义、功能、工作机制以及最佳实践，为读者深入浅出地介绍什么是Prompt，它是如何工作的以及如何写出一个优秀的Prompt。什么是Prompt纵观整个计算机的发展史，会发现，人类与计算机系统的沟通方式门槛越来越低，方式越来越高级。从最早基于少数人掌握的汇编语言与硬件直接交互，到后来的面向操作系统的C语言，再到后续面向应用的跨系统的Java等高级语言，其演进方式呈现几个特点：门槛越来越低，体现在沟通方式越来越接近人类的思维方式，编程语言越来越易理解，模式的抽象越来越接近现实世界（面向过程到面向对象）。杠杆性越来越强，体现在API的功能抽象越来越强大，对应的单位代码能够调用的能力也越来越强大。掌握的人越来越多，从只有极少数人掌握的汇编语言，到程序员变成社会的一个大行业。而这次针对大模型的Prompt可以理解为是计算机语言发展的又一次飞跃，人类第一次可以用一个如此接近人类自然语言的方式（不完全是自然语言，这个在本文会阐述）去与系统交互，调用系统的能力。在人工智能领域，Prompt是指一段文本、问题或者任务，用来引导模型生成期望的回答、解决方案或者输出。它的原理主要是基于自然语言处理的深度学习模型来理解和生成文本。在训练过程中，模型学习了大量的文本数据，从而掌握了词汇、语法、语义和一定程度的常识知识。当用户输入Prompt时，模型会根据所学到的知识和规律来理解Prompt的含义，进而生成与Prompt相关的响应。其工作机制主要涉及上下文理解和生成策略两个方面。在AIGC链路上，Prompt的作用主要是指导和控制模型生成响应，它是用户与模型之间沟通的「桥梁」。Prompt能起作用的地方包括激发与利用模型当前具备的能力和控制模型输出的形式。然而，Prompt也存在一定的局限性，例如无法完全掌控模型的输出。尽管Prompt可以帮助引导模型生成具有特定特征的内容，但它无法完全控制模型的最终输出结果，这取决于诸多因素，包括模型训练的数据集和模型的架构。在使用Prompt时，我们需要充分理解其作用和限制，以便更好地利用AI与业务相结合的潜力。
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