4. 技巧与故障排除
本课程重点介绍如何优化提示词，以实现更高效、准确的 AI 输出。我们将涵盖提示词优化策略、常见问题的故障排除，以及最大化提升查询效果的技巧。这包括使用流程图、代码示例和实际练习。
1. 理解提示词中的效率与准确性
效率 指的是 AI 模型能够以最少的输入、时间或迭代生成所需的输出。准确性 指的是 AI 提供的响应能够与用户预期或特定任务需求紧密匹配。
优化提示词的关键目标：
- 减少 Token 使用：减少提示词中的不必要词汇，同时保持清晰度。
- 提高精确度：引导 AI 提供您所需的准确信息或特定风格的响应。
- 加快响应速度：更简短、清晰的提示词可以减少处理时间和避免歧义。
2. 优化提示词的技巧
1. 具体且简洁
AI 模型在处理清晰简洁的提示词时效果最佳。过于宽泛或模糊的提示词会导致结果模棱两可，而过于详细的提示词则可能浪费 token 并使响应复杂化。
示例：
- 未优化提示词： “告诉我关于 AI 最新进展的情况。”
- 优化提示词： “总结 2023 年与医疗健康领域相关的三大 AI 进展。”
2. 使用关键词和约束条件
通过指定关键词或约束条件，可以让模型专注于关键内容，减少偏题响应的可能性。
示例：
- 未优化提示词： “解释 AI 在商业中的作用。”
- 优化提示词： “解释 AI 在小型企业中如何用于自动化客户服务和营销。”
3. 明确输出要求
告知 AI 您期望的输出类型，无论是列表、摘要还是详细报告。这样可以避免对格式产生误解。
示例：
- 未优化提示词： “太阳能的优缺点是什么？”
- 优化提示词： “以项目符号形式列出太阳能的五个优点和五个缺点。”
4. 使用迭代提示
如果任务过于复杂，可以通过分步提示将其分解为更小的部分。这种方法能够提高准确性，让模型一次处理一项任务。
示例：
- “总结 AI 对医疗行业的影响。”
- “现在解释它对成本降低和患者结果的影响。”
5. 调整 Temperature 和 Max Tokens
Temperature 和 token 设置控制了 AI 输出的随机性和长度：
- Temperature：较低的值（如 0.2）产生更集中的响应；较高的值（如 0.8）产生更具创造性的输出。
- Max Tokens：控制响应的长度，防止输出过于冗长。
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="解释 AI 如何改变医疗行业。",
max_tokens=150, # 将响应限制在 150 个 token 内
temperature=0.3 # 保持响应更集中和准确
)3. 常见问题与故障排除技巧
1. 得到泛化或不相关的响应
- 问题：AI 提供了过于宽泛或通用的响应。
- 解决方案：在提示词中使用更具体的约束条件。
- 之前： “解释可再生能源的工作原理。”
- 之后： “解释太阳能在住宅中的工作原理，重点关注技术和成本。”
2. 响应过短或过长
- 问题：输出过短或过长。
- 解决方案：明确设置长度和格式预期。
- 之前： “总结区块链技术。”
- 之后： “用 200 字总结区块链技术，重点说明它在供应链管理中的应用。”
3. 信息不完整或不准确
- 问题：AI 生成的响应遗漏了重要细节或包含事实错误。
- 解决方案：提供详细的指令，并在后续提示中请求具体信息。
- 之前： “描述 AI 在金融行业的应用。”
- 之后： “描述 AI 在金融领域的欺诈检测和算法交易中的应用。”
4. 不需要的创造性
- 问题：在需要事实信息时，AI 产生了创造性的回答。
- 解决方案：降低 temperature 设置，或明确要求响应应为事实。
- 之前： “AI 的趋势是什么？”
- 之后： “列出 2023 年三大最重要的 AI 趋势，重点关注实际应用。保持简洁、事实性的语气。”
4. 平衡效率与准确性的高级技巧
1. 提示词链
使用一系列相关提示词，每个提示词都基于前一个。这有助于 AI 一次聚焦于一个方面，从而提高最终输出的整体质量。
示例：
- “可再生能源的经济效益是什么？”
- “分别总结太阳能和风能的经济效益。”
- “现在将这些总结合并成一篇包含引言和结论的报告。”
2. 零样本、单样本与少样本学习
可以通过这些学习技术更有效地引导 AI 模型：
- 零样本：不给出示例，但提供明确指令。
- 单样本：先提供一个示例，再要求模型生成类似内容。
- 少样本：提供多个示例，建立模式或标准。
示例（少样本用于写摘要）：
prompt = """
以下是研究文章的一个摘要示例：
在本研究中，研究人员探讨了 AI 对患者护理的影响，发现由于机器学习算法的引入，诊断准确率显著提高。
现在，请总结以下关于 AI 在供应链管理中的文章。
"""3. 使用系统级指令
在高级模型中，可以给出持续整个会话的指令，指导 AI 在每个响应中遵循特定行为。
示例：
# 指示模型始终以正式语调回应
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="解释 AI 在金融行业中的重要性。",
max_tokens=150,
system="以正式、专业的语调回应。"
)5. 模块图示与代码示例
优化提示词的流程图
graph TD;
A[确定任务] --> B[创建初始提示词];
B --> C[测试提示词];
C --> D[分析输出];
D --> E[为效率和准确性调整];
E --> F[迭代并优化提示词];代码示例：优化提示词
以下是如何通过调整 temperature 和 max tokens 设置来优化提示词以生成简短、集中的响应的示例。
import openai
# 初始未优化提示词
response_1 = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="告诉我 AI 在商业中的未来。",
max_tokens=300, # 可能会导致输出过长
temperature=0.8 # 高 temperature 可能导致输出更具创造性
)
print("未优化的响应：")
print(response_1.choices[0].text)
# 优化提示词
optimized_prompt = "列出 AI 在小型企业中未来的三大趋势，重点关注自动化和数据分析。为每个趋势提供简短解释。"
response_2 = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=optimized_prompt,
max_tokens=150, # 控制长度
temperature=0.3 # 较低 temperature 以获得事实性输出
)
print("\n优化后的响应：")
print(response_2.choices[0].text)该示例展示了如何通过调整 tokens 和 temperature，生成更加集中的高效输出。
6. 练习：为特定任务优化提示词
目标：优化以下提示词，使其更高效且更准确地完成任务。
原始任务：
“撰写一篇关于小型企业网络安全重要性的报告。包括最新统计数据，描述最常见的威胁
，并提出防范策略。”
优化步骤：
- 精炼提示词：更明确所需的统计数据和威胁类型。
- 明确输出格式的预期。
- 控制响应的长度。
示例解决方案：
- 原始提示词： “撰写一篇关于小型企业网络安全重要性的报告。包括最新统计数据，描述最常见的威胁，并提出防范策略。”
- 优化提示词： “撰写一篇 300 字的关于小型企业网络安全的报告。包括 2022 年或以后的三项最新统计数据，描述两种最常见的威胁（网络钓鱼和勒索软件），并提出三项防范策略。适用时请使用项目符号。”
结论
优化提示词的效率和准确性，确保 AI 生成的响应符合特定需求，减少不必要的冗长和歧义。通过使用如明确提示、设定清晰要求和调整模型参数等技巧，您可以显著提升输出的质量和相关性。通过迭代和优化提示词，您将能够充分发挥 AI 在任务中的潜力。