2. 诊断提示问题的技术

Jerry大约 5 分钟AI提示工程调试AI提示工程故障排除

本课探讨了如何系统地诊断AI提示中的问题。及早发现问题有助于优化和改进提示，从而获得更好的结果。

2.1. 分析输出

诊断提示问题的第一步是仔细评估AI对提示的响应。

潜在问题的迹象：

主题偏离：输出与预期的上下文不符。
模糊不清：响应缺乏细节或过于笼统。
重复：输出不必要地重复短语或概念。
响应不完整：AI遗漏了请求信息的关键部分。

示例：

提示: "告诉我关于狗的事情。"
AI 输出: "狗是一种生活在世界各地的动物。它们通常被当作宠物饲养。"

诊断: 输出太过笼统，缺乏深度。
行动: 提示需要更具体化。

输出诊断流程图:

graph TD;
    A[分析输出] --> B{输出是否相关？};
    B -- 否 --> C[检查提示是否含糊];
    C --> D[改进提示];
    B -- 是 --> E{输出是否太模糊？};
    E -- 是 --> F[在提示中增加更多上下文];
    E -- 否 --> G[输出可接受];

2.2. 迭代测试

什么是迭代测试？

迭代测试是指对提示进行小幅调整并重新测试，以观察这些更改如何影响输出。此过程可以逐步微调提示，缩小问题范围。

迭代测试的步骤：

从简单开始：从提示的基础版本开始。
逐步增加细节：逐渐引入更多上下文或具体性。
观察变化：分析每次修改如何改变AI的响应。
进一步改进：根据输出继续调整，直到获得理想的结果。

迭代测试的代码示例：

# 初始提示
initial_prompt = "写一篇关于AI技术的文章。"
# 更具体的版本
refined_prompt_1 = "写一篇关于AI技术在医疗领域最新进展的文章。"

# 更加具体的版本
refined_prompt_2 = "写一篇关于AI技术在医疗领域诊断疾病方面最新进展的文章。"

迭代测试流程图：

graph TD;
    A[初始提示] --> B[第一次调整];
    B --> C[检查输出];
    C -- 改进 --> D[第二次调整];
    D --> E[检查输出];
    E -- 精炼 --> F[最终提示];

提示：

在每次迭代中测试尽可能小的更改。这有助于隔离特定问题，而不引入新的变量。

2.3. 错误模式

AI模型有时会表现出一致的错误模式，识别这些模式有助于诊断提示问题。

常见的错误模式：

上下文丢失：AI遗忘或误解了提示中的早期部分。
- 解决方案：在提示中重复引入上下文。
幻觉：AI生成了不正确或虚构的信息。
- 解决方案：使用更扎实的提示，并明确事实性要求。
偏见或刻板印象：输出反映了训练数据中的偏见。
- 解决方案：重新框定提示，以避免产生偏见的回答。

幻觉示例：

提示: "解释AI在医疗领域的作用。"
AI 输出: "AI已经开发出治愈癌症的方法。"

问题: AI虚构了信息。
修正: "解释AI在医疗领域的当前应用。重点介绍诊断和数据分析。"

识别错误模式的流程图：

graph LR;
    A[识别错误模式] --> B{错误类型？};
    B --> C[上下文丢失] --> D[重新引入上下文];
    B --> E[幻觉] --> F[增加事实性要求];
    B --> G[偏见] --> H[重新框定提示];

测试偏见：

始终对提示进行多次迭代测试，以检测是否存在一致的偏见模式。如果检测到偏见，请在提示中明确要求公正或中立。

2.4. 反馈回路

引入反馈回路是诊断和解决提示问题的另一项关键技术。通过分析AI的响应反馈，可以改进后续提示。

反馈回路的工作原理：

评估AI的响应：找出响应中不尽如人意的部分。
调整提示：进行必要的更改以澄清指令或补充缺失的元素。
重新测试：将修订后的提示提交给AI。
根据输出进一步改进：继续调整，直到输出符合预期。

反馈回路示例：

初始提示: "非洲的首都是哪里？"
AI 输出: "非洲是一个大陆，不是一个国家，没有首都。"

反馈: 用户实际上想了解非洲国家的首都信息。

修订后的提示: "南非的首都是什么？"

反馈回路流程图：

graph TD;
    A[提交提示] --> B[分析输出];
    B --> C{输出满意吗？};
    C -- 否 --> D[改进提示];
    D --> E[重新测试];
    C -- 是 --> F[最终确定提示];

2.5. 诊断复杂提示

对于更高级的任务，如要求AI执行多个操作或生成长篇内容，提示问题的诊断会变得更加复杂。因此，需将任务分解为较小的组成部分。

策略：

分解任务：识别提示的各个组成部分。
单独测试每个部分：检查AI对每个任务的响应。
重新组合提示：在测试每个部分后，再次将它们组合起来，查看问题是否仍然存在。

复杂提示示例：

复杂提示: "写一份关于气候变化的报告，包括其成因、影响和潜在解决方案。"

如果AI对此产生问题，可以将其分解为：

气候变化的成因。
气候变化的影响。
气候变化的潜在解决方案。

2.6. 结论

诊断提示问题涉及分析输出、迭代测试、识别错误模式以及使用反馈回路。通过遵循这些技术，用户可以系统地改进提示并获得更好的结果。