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5. 基础提示词实践练习

Jerry大约 5 分钟AI 教育提示词工程AI 提示词练习实践学习

在本课中，我们将通过实践练习来强化对基础提示词的学习。练习将涵盖多种 AI 模型，如文本生成、图像创作和代码辅助。通过针对不同类型的提示词进行练习，您将更好地理解如何为各种 AI 驱动的应用程序编写有效的提示词。

目标：

创建一个提示词，要求语言模型生成连贯且有意义的文本。

任务：

编写一个提示词，指示模型生成一篇关于可持续生活主题的简短文章。

示例提示词：

"写一篇关于可持续生活重要性的简短文章，包括个人如何减少碳足迹的建议。"

预期输出：

AI 应该生成一篇简短的文章，讨论可持续生活，并提供一些可操作的建议，如使用可再生能源、减少浪费和进行回收。

代码示例（使用 OpenAI 的 GPT-3）：

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

prompt = "写一篇关于可持续生活重要性的简短文章，包括个人如何减少碳足迹的建议。"

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",
  prompt=prompt,
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

流程图：

flowchart TD
    A[用户提示词] --> B[文本生成模型]
    B --> C[生成关于可持续生活的文章]
    C --> D[输出生成的文本]

提示：

在提示词中明确输出格式（例如，文章、论文、列表），以确保 AI 生成结构化的响应。

2. 练习 2：为图像创作编写提示词

目标：

创建一个详细的文本提示词，使用类似 DALL·E 的模型生成图像。

任务：

编写一个提示词，生成一幅日落时海滩宁静景象的图像，前景有棕榈树。

示例提示词：

"生成一幅日落时海滩宁静景象的图像，前景有棕榈树，海面有柔和的海浪，天空清澈且色彩鲜艳。"

流程图：

flowchart TD
    A[用户提示词] --> B[图像生成模型]
    B --> C[生成日落海滩的图像]
    C --> D[输出图像]

关键提示：

专注于提供视觉细节，例如时间、颜色和具体物体，以使图像生成更加准确。

3. 练习 3：为代码生成模型编写提示词

目标：

创建一个提示词，要求代码助手生成 Python 函数。

任务：

编写一个提示词，生成一个 Python 函数，用于检查一个数字是否为质数。

示例提示词：

"编写一个 Python 函数，接受一个整数作为输入，返回该整数是否为质数。"

预期输出（生成的代码）：

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

代码示例：

您可以使用 OpenAI 的 Codex 模型或 GitHub Copilot 生成此代码。以下是使用 Codex 的集成方式：

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

prompt = "编写一个 Python 函数，接受一个整数作为输入，返回该整数是否为质数。"

response = openai.Completion.create(
  engine="code-davinci-002",
  prompt=prompt,
  max_tokens=64
)

print(response.choices[0].text.strip())

流程图：

flowchart TD
    A[用户提示词] --> B[代码辅助模型]
    B --> C[生成质数检查的 Python 代码]
    C --> D[输出 Python 代码]

关键提示：

对于代码提示词，始终指定编程语言以及任何要求（例如输入/输出结构），以确保模型生成准确的代码。

4. 练习 4：为问答模型编写提示词

目标：

为类似 GPT-3 的问答模型创建提示词，以生成简洁且准确的答案。

任务：

编写一个提示词，提出一个问题，并指示 AI 给出简短的解释。

示例提示词：

"定期锻炼的好处是什么？请简要解释。"

预期输出：

AI 应该提供简明的解释，涵盖如改善身体健康、心理健康和延长寿命等要点。

流程图：

flowchart TD
    A[用户问题] --> B[问答模型]
    B --> C[从模型的知识库中检索答案]
    C --> D[输出关于锻炼好处的解释]

关键提示：

对于问答提示词，保持问题的清晰和具体，并使用类似“简要解释”或“详细说明”的短语来控制输出的长度。

5. 练习 5：为语音识别模型编写提示词

目标：

创建一个提示词，指示语音识别模型转录音频。

任务：

编写一个提示词，要求 AI 转录一段商业会议的音频文件。

示例提示词：

"转录这段商业会议的音频文件，突出讨论的关键点。"

流程图：

flowchart TD
    A[音频文件] --> B[语音识别模型]
    B --> C[生成会议的转录]
    C --> D[输出文本]

关键提示：

在提示词中提供上下文，例如要求关键点或摘要，以便根据您的需求调整转录内容。

6. 基础提示词回顾与最佳实践

编写基础提示词的最佳实践：

  1. 具体化：您提供的细节越多，AI 的表现就越好。
  2. 保持简洁：避免提示词包含多个任务或复杂的指令。
  3. 上下文重要：提供必要的上下文信息以获得准确的响应。
  4. 检查输出：根据 AI 的响应逐步改进您的提示词。

7. 结论

通过这些练习，您已经练习了为不同 AI 模型编写有效提示词的技巧。掌握编写提示词的艺术对于从文本生成、图像创作、编码到语音识别的各种 AI 应用中获得最佳结果至关重要。

8. 参考资料

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