1. 识别常见的提示问题
大约 4 分钟提示工程调试提示工程故障排除
在为AI系统编写提示时，小错误可能导致重大误解或不期望的结果。本课将介绍由结构不良的提示引发的常见问题，并提供识别和修复这些问题的方法。
1.1. 提示编写简介
提示是指导AI模型生成响应的指令。提示的清晰度、具体性和结构对输出质量有着重要影响。
良好提示的关键要素：
- 清晰度: 提示应清楚地传达任务内容。
- 上下文: 提供足够的背景信息，以便AI理解主题。
- 具体性: 直接要求期望的输出。
- 简洁性: 避免过于复杂或繁琐的措辞。
1.2. 提示中的常见问题
1.2.1. 指令的模糊性
模糊的提示可能会使模型困惑，导致无关或无意义的答案。
示例:
提示: "描述好处。"- 问题: AI不知道要描述什么的好处。
- 修正: 明确主题，例如，“描述植物性饮食的好处。”
解决流程图:
graph LR
A[模糊提示] --> B{明确主题}
B --> C[清晰提示]1.2.2. 过于宽泛的提示
过于宽泛的提示可能会导致不聚焦或冗长的响应。
示例:
提示: "解释人工智能。"- 问题: 该主题过于宽泛，可能导致答案缺乏深度或相关性。
- 修正: 缩小焦点，例如，“解释人工智能在医疗领域的影响。”
代码示例:
# 精炼宽泛提示的示例
broad_prompt = "解释人工智能。"
refined_prompt = "解释人工智能在医疗领域的影响。"1.2.3. 误导性关键词
有时，提示中包含误导或不相关的关键词，导致模型生成无关或不准确的响应。
示例:
提示: "过去十年AI的最新进展是什么？"- 问题: 短语“过去十年”可能将响应限制在过时的技术上。
- 修正: 专注于更新的进展，例如，“2023年AI的最新进展是什么？”
1.3. 不良提示的影响
1.3.1. 意外结果
不良提示可能导致AI生成的响应无法满足用户的期望。误导、模糊或宽泛的提示可能导致离题、过于笼统或不清晰的回答。
意外结果示例:
提示: "生成用于排序数据的代码。"
AI输出: "这是一个冒泡排序的实现..."- 问题: 用户可能期望一个更高效的算法，比如快速排序。
- 修正: “生成使用快速排序的代码。”
1.3.2. 挫败感和重复工作
模糊或宽泛的提示往往导致不完整的输出，需要频繁修改，进而导致效率低下。
1.4. 不良提示如何影响结果
让我们看看一个模糊提示如何影响输出的例子。
提示示例:
"写一篇评论。"- 潜在结果: AI不知道要评论什么——是一本书、一件产品，还是一部电影。可能会生成一篇缺乏相关性的通用评论。
修正提示:
"写一篇关于《人类简史》的书评。"- 结果: AI可以专注于这本书，生成更有意义且相关的响应。
1.5. 识别问题的技巧
1.5.1. 测试提示
测试提示的不同变体，看看每个调整如何影响AI的输出。这将有助于识别问题所在。
1.5.2. 分析输出中的警示信号
寻找常见问题的迹象：
- 重复或通用的响应可能表明提示过于宽泛。
- 离题的答案可能意味着提示存在模糊或误导性关键词。
1.6. 结论
精心编写的提示对于获得有用且准确的AI输出至关重要。通过避免常见问题，如模糊性、过于宽泛的主题和误导性关键词，可以引导AI生成清晰、相关且切中要害的响应。