提示工程是人工智能和机器学习领域的一项基本技术，尤其是在使用 GPT-3 和 GPT-4 等大型语言模型（LLM）时。它包括精心制作输入提示，以指导模型生成准确、相关且符合语境的输出结果。通过微调提示的措辞、语境和要求，开发人员可以影响人工智能如何解释和响应文本输入。
即时工程至关重要，因为它能让开发人员在不改变底层模型架构的情况下优化人工智能性能。这种灵活性可以提高模型在从客户支持到内容创建等各种应用中的有效性。随着人工智能技术变得越来越复杂，对提示进行微调会极大地影响模型的可用性和客户满意度。
例如，提示工艺的精确性直接影响系统处理文本摘要和问题解答等任务的方式。如果能有效应用，提示工程就能成为一种强大的工具，在特定的使用案例中最大限度地提高人工智能的效用和性能。
提示工程的一个常见应用是开发用于客户支持的聊天机器人。通过设计精确和语境丰富的提示，企业可以确保聊天机器人提供有用和准确的回复，从而改善用户体验并减少对人工操作员的依赖。这一应用凸显了提示工程在增强虚拟助手能力方面的重要性。
提示工程在内容创作中发挥着重要作用。媒体公司和作家使用经过精确调整的提示来产生创意、起草文章，甚至创建整个网页。由OpenAI 的 GPT模型等技术驱动的工具在很大程度上依赖于精心制作的提示来生成高质量、引人入胜的文本。
清晰具体：确保提示清晰具体，以减少歧义。这有助于人工智能模型生成与用户期望密切相关的响应。
语境信息：在提示中提供相关上下文可以引导人工智能关注任务的相关方面，从而提高准确性和相关性。
迭代设计：根据反馈和结果不断改进提示语。这种迭代过程有助于发现最有效的提示语。
在农业等领域，提示工程有助于为作物监测或虫害防治等特定任务定制人工智能模型。通过整合特定情境的提示，人工智能模型可以提供符合农业需求的见解和建议，从而提高精准农业技术。
在医疗保健领域，在人工智能应用中使用提示工程可显著改善医疗诊断和治疗规划。通过制作与医学术语和协议相一致的提示，人工智能系统可以协助临床医生提供准确的诊断建议和治疗方案，最终改善患者的治疗效果。
即时工程与微调不同，微调涉及调整模型的内部参数，而非其接收的输入。虽然两者都旨在提高人工智能的性能，但提示工程提供了一种非侵入式的替代方法，不需要改变训练有素的模型。此外，文本生成依赖于人工智能来生成回复，而提示工程则侧重于优化输入结构和内容，以提高输出质量。
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