及时充实

提示丰富化是人工智能和机器学习中的一种技术，用于提高给人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM）的提示的有效性和具体性。通过添加上下文、澄清说明或提供示例，提示丰富化旨在引导人工智能生成更准确、更相关和更高质量的输出。这一过程对于提高人工智能模型在各种任务（从文本生成到复杂推理和问题解决）中的性能至关重要。

了解提示丰富

提示丰富化不仅仅是简单地提出问题或下达命令。它包括从战略上精心设计提示，为人工智能提供所有必要信息，使其彻底理解任务并产生所需的结果。这可能包括指定所需的输出格式、定义关键术语或为响应设置限制条件。有效的提示丰富利用了对人工智能模型如何解释和处理信息的更深入理解，从而获得更可控、更可预测的结果。在处理复杂任务或从GPT-4等人工智能模型或其他基础模型中寻求高度特定的输出时，这一点尤为重要。

即时浓缩的相关性和应用

随着人工智能模型越来越多地融入现实世界的应用中，丰富提示变得越来越重要。在文本生成等领域，丰富的提示可以确保人工智能模型生成的内容不仅语法正确，而且符合上下文并与预期目的一致。例如，在客户服务聊天机器人中，丰富的提示可以引导人工智能提供更有帮助的个性化回复，从而提高用户满意度。同样，在语义搜索中，详细的提示可以帮助人工智能模型理解查询的细微差别，并返回更相关、更准确的搜索结果。

以下是在现实世界的人工智能/移动语言应用中 Prompt Enrichment 的两个具体例子：

• 营销内容创作：与其使用 "撰写产品描述 "这样简单的提示语，不如使用 "为我们的新款降噪耳机撰写一份令人信服的产品描述（约 150 字），重点突出主动降噪、20 小时电池续航时间和舒适的耳罩式设计等功能。目标受众：对音乐和播客感兴趣的 25-35 岁年轻专业人士。这一丰富的提示提供了上下文、长度限制、主要功能和目标受众，从而使产品描述更有效、更有针对性。
• 医疗诊断辅助：在医学图像分析中，基本提示可以是 "分析这张 X 光片"。对于人工智能诊断系统来说，丰富的提示语可以是："分析这张胸部 X 光片，查找肺炎迹象，重点关注肺部区域的肿块。为是否存在肺炎提供置信度评分，并用边界框突出显示任何值得关注的区域"。这一丰富的提示指定了医疗条件、解剖区域和所需的输出格式（置信度得分和边界框），使人工智能能够提供更精确、更可操作的诊断帮助。

及时充实的技巧

有几种方法可以用来丰富提示内容，包括

• 添加背景：提供人工智能模型本身可能不具备的背景信息或相关细节。例如，说明输出的领域、目标受众或预期用途。
• 明确指示：确保提示明确无误，清楚地概述所需的任务。这可能需要将复杂的任务分解成更简单的步骤或使用准确的语言。
• 提供示例：提供所需的输出格式或内容风格的示例可以引导人工智能模型更好地理解预期。这与"少量学习 "类似，少量示例就能显著提高性能。
• 设置限制：为人工智能的回复定义限制或参数，如字数、语气、风格或应包含或排除的特定元素。
• 使用思维链提示：鼓励人工智能逐步解释其推理过程，可以获得更准确、更可靠的答案，尤其是对于复杂的问题。这符合可解释人工智能（XAI）的原则，使人工智能的决策过程更加透明。

通过精心应用提示丰富技术，用户可以显著提高人工智能模型的性能和实用性，确保它们成为广泛应用的更有效工具。随着人工智能技术的不断进步，对于使用和利用智能系统（如Ultralytics YOLOv8和未来模型等智能系统的人来说，掌握及时丰富的技能将变得越来越有价值。