3. 调试提示词的逐步流程

Jerry大约 5 分钟AI提示词工程调试AI提示词调试提示词工程

调试AI提示词是一个结构化且有条不紊的过程。在本节课中，我们将逐步分解调试提示词的步骤，并加以优化，直到其输出符合预期。

3.1. 第一步：明确预期输出

为什么重要：

在调试之前，明确你期望AI的输出是什么非常关键。预期越具体，越容易诊断提示词问题所在。

关键要点：

明确任务：你希望AI完成什么任务？
定义格式：你希望输出的格式是什么样的（例如，项目符号、段落等）？
设定期望：你需要多么详细或精确的输出？

示例：

提示词： "解释机器学习。"
预期输出： 包括定义、常见算法和实际应用的详细解释。

流程图：定义预期输出：

graph TD;
    A[定义预期输出] --> B[任务明确];
    B --> C[输出格式];
    C --> D[详细程度];

3.2. 第二步：识别当前输出中的问题

一旦你明确了预期输出，接下来需要分析AI当前的输出，找出其与预期结果的偏差。

常见问题：

相关性：输出是否与问题相关？
完整性：是否包含所有必需的信息？
清晰度：输出是否清楚且连贯？
深度：输出的细节是否足够？

示例：

提示词： "解释机器学习。"
AI输出： "机器学习是一种使用数据的技术。它有助于做出预测。"

识别问题：
- 输出缺乏深度。
- 未提及算法或实际应用。

捕获输出的代码示例：

import openai

# 向GPT-3模型发送提示词
response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="解释机器学习。",
  max_tokens=50
)

# 打印AI的输出
print(response.choices[0].text)

图表：识别问题：

graph TD;
    A[分析输出] --> B[检查相关性];
    B --> C[检查完整性];
    C --> D[检查清晰度];
    D --> E[检查深度];

3.3. 第三步：修改提示词

在识别出问题后，修改提示词以解决这些问题。这可能包括重新措辞、增加具体细节或将任务分解成更小的部分。

修改技巧：

添加上下文：如果AI提供的细节不够，可以在提示词中增加上下文。
提出具体问题：与其使用广泛的提示词，不如将其变得更具针对性。
分解任务：将复杂的提示词分解为更简单的部分，以确保AI更好地理解。

示例：

原提示词： "解释机器学习。"
修改后提示词： "解释机器学习，包括其定义、常见算法和实际应用。"

流程图：修改提示词：

graph TD;
    A[修改提示词] --> B[添加上下文];
    B --> C[使提示词具体化];
    C --> D[分解复杂提示词];

3.4. 第四步：测试并评估新的输出

修改提示词后，再次提交并评估新的输出。

步骤：

运行修改后的提示词：测试新的提示词，观察AI的回应。
与预期进行对比：检查输出是否符合之前定义的预期。
识别剩余问题：如果输出仍不理想，进行新一轮的修改。

示例：

修改后的提示词： "解释机器学习，包括其定义、常见算法和实际应用。"

AI输出： "机器学习是AI的一个分支，它使系统能够从数据中学习。常见算法包括决策树、神经网络和支持向量机。它用于欺诈检测、推荐系统和自动驾驶等应用。"

评估：输出现在包含了所有必需元素（定义、算法和应用），更加实用。

流程图：测试输出：

graph TD;
    A[运行修改后的提示词] --> B[评估输出];
    B --> C{符合预期吗？};
    C -- 是 --> D[接受输出];
    C -- 否 --> E[进一步优化提示词];

3.5. 第五步：必要时重复此过程

在很多情况下，调试过程需要多次迭代才能使提示词完美。不要犹豫，继续重复修改和测试步骤，直到输出令人满意。

关键迭代步骤：

调整提示词：根据AI的反馈继续调整。
隔离变量：每次只做一个改动，以确定什么有效，什么无效。
最终优化：当输出接近预期时，进行最终的微调以优化清晰度、语气或风格。

迭代示例：

修改后的提示词： "解释机器学习，重点讲解监督学习及其应用。"

AI输出： "监督学习是一种机器学习方法，模型在标注的数据上进行训练。应用包括图像识别、垃圾邮件检测和预测分析。"

进一步优化：如果需要更多细节，可以要求列举具体的监督学习算法。

用于迭代测试的代码示例：

response = openai.Completion.create(
  model="text-davinci-003",
  prompt="解释监督学习并列举具体算法。",
  max_tokens=100
)

print(response.choices[0].text)

3.6. 结论

提示词的调试过程是一个迭代的过程，包含：

定义预期输出，
识别当前输出中的问题，
修改提示词，以及
测试并优化新的输出。

通过仔细的迭代，你可以清晰地指导AI生成高质量、相关且完整的回应。