什么是提示工程？

从本质上讲，提示工程是一种旨在与复杂的计算模型进行有效通信的方法，尤其是那些由机器学习和自然语言处理技术驱动的模型。

这个新兴领域对于以有意义的方式解释和响应人类输入的算法的开发和优化是不可或缺的。

通过精心制作提示或输入查询，工程师可以引导这些模型产生特定的、期望的结果，从生成文本到合成信息，甚至创建复杂的数据模式。

提示工程的科学在于通过战略输入设计来理解和操作语言模型的响应的能力。

这不仅涉及对模型机制的深刻理解，还需要对每次交互背后的背景和目标进行深入的考虑。

因此，提示工程站在技术和语言学的交叉点上，利用两者在机器生成的响应中实现更高的精度和相关性。

展望 2024 年，随着人工智能应用在各个领域的指数级增长，提示工程已成为一项关键技能。它能够在人类和 AI 系统之间创建更自然、更高效和以用户为中心的交互。从自动化客户服务查询到生成内容，甚至协助复杂的决策过程，提示工程的应用是广泛而多样的。

为什么提示工程是 2024 年的趋势

几个主要原因导致了 Prompt Engineering 的发展。首先，像 GPT-4 及更高版本这样的新复杂性和 AI 模型为内容创建、代码生成甚至支持复杂决策等开辟了新的视野。

但是，有效利用这些功能需要精确且经过深思熟虑的提示。

这使得对合格和及时的工程师的需求非常高，他们能够完美地缩小人类意图和人工智能能力之间的差距，从而使与人工智能系统的交互或交互变得更加容易、更高效，并符合其用户的目标。

其次，人工智能技术的民主化速度非常快，许多行业都采用了它，包括医疗保健、金融、教育和娱乐。

随着这些行业的企业希望在其运营中采用人工智能，因此提示必须更加针对特定于行业。

这就是应用提示工程的地方，使人工智能输出能够根据特定的行业需求进行定制和完善，从而获得更相关的人工智能解决方案。

不仅如此，它还有助于更好的 AI 用户界面，并在 AI 模型训练过程中形成主要部分，使它们能够更清晰地理解、解释和处理人类语言。

因此，塑造多样化和复杂的提示将为人工智能系统提供更广泛的人类交流风格和上下文，从而提高模型的响应能力和多功能性。

Prompt Engineering 的应用

增强的数据处理和分析

及时的工程设计显著改善了数据工程师进行查询以及与大型数据集交互以进行数据处理和分析的方式。

这将涉及先进的人工智能模型，使数据工程师能够提出正确的问题，找到所需的正确信息，或从可能在庞大而复杂的数据库中处理的数据中提取正确的部分。

这种方法极大地使检索到的数据能够在明智的分析中实现，可以获得的微妙之处，以及为什么符合特定的业务需求。

真实提示示例：“提取 2023 年第二季度所有超过 10,000 美元的交易记录，按交易类型分类，并计算每个类别的平均交易价值。

这个提示可以指导人工智能模型筛选金融数据集，有效地识别和分析高价值交易，这对于金融分析和报告来说是无价的。

自动执行数据管道任务

提示工程在数据管道中日常任务的自动化中非常重要。数据工程师将解释最先进的提示，这些提示指导 AI 模型自动清理、集成和转换数据。

这种自动化减少了人工劳动，最大限度地减少了人为错误的可能性，并确保了管道中数据流动的完整性和一致性，从而提高了整体运营效率。

真实提示示例：“使用每列的中值识别并替换客户数据集中的缺失值，然后以 CSV 格式导出清理后的数据集。

这种提示可以自动执行关键的数据清理步骤，确保数据集无需人工干预即可进行分析或模型训练，从而提高生产力和数据质量。

预测分析和决策支持

这适用于预测分析，它有助于改进机器学习模型的输入，从而改进预测和分析。

这些模型为数据工程师提供了一个选项，可以微调客户在与模型交互时使用的提示，这将对预测结果的正确性和相关性产生巨大影响。

这种能力对每个企业来说都是无价的，因为他们越来越依赖在现代环境中通过前瞻性见解来指导战略决策、风险管理和优化工作

真实提示示例：“根据 2019 年至 2023 年的历史销售数据，确定销售趋势下降的前三大产品，并预测未来两个季度的销量。

此提示有助于确定可能需要战略干预的产品，并有助于预测未来的销售，有助于库存和营销计划。

自定义报告和可视化

更进一步，瞬时工程不仅改变了报告和可视化的制作方式，还改变了实际数据的工程设计，因为它能够生成动态的、上下文相关的数据表示。

“这些提示使用设计最好的 AI 模型，以自动化方式调整报告和可视化的粒度、重点和格式，响应用户的查询或兴趣。

因此，通过这种级别的定制，数据的可访问性和实用性得到了提高，因为更容易理解和可操作的见解将为决策者提供。

真实提示示例：“创建一个仪表板，在我们的社交媒体平台上显示实时用户参与度指标，并能够按人口统计细分和时间段进行过滤。

提示 AI 模型生成这样的仪表板，使利益相关者能够监控参与趋势并做出数据驱动的决策以优化社交媒体策略。

提示工程师能赚多少钱？

截至 2024 年 3 月初，在美国工作的 Prompt 工程师的通常年薪约为 62,977 美元。这换算成时薪约为 30.28 美元，这样的职位描述非常有利可图，基本上分别跌至每周和每月收入 1,211 美元和 5,248 美元的底线。

及时工程师的收入范围很大，显示出该领域机会的广泛分布。入门级工程师的工资中位数约为 47,000 美元，而有经验的人每年的收入可达 72,000 美元以上，处于第 75 个百分位。

此外，薪水为 90% 的最有经验的专业人士的收入高达 88,000 美元，这使他们在这个新兴学科中具有成长和进步的潜力。

纵观就业市场，Prompt Engineering 职业中的一些热门热点将是纽约市等地，与这些技术中心的产品相关的职位的平均年薪约为 68,899 美元。一方面，这是一个小小的溢价，意味着竞争力，另一方面，在这样的大都市景观中，需求可能会增加。

25,000 美元的巨大差异表明了很多事情：薪酬或收入的差异范围从技能水平到一个人在工作世界中的经验年限和位置。

越来越多的企业意识到微调 AI 交互的重要性，对熟练的提示工程师的需求只会激增。

从相邻的工作类别来看，有些职位的薪酬甚至更高。例如，ChatGPT 提示工程角色提供的薪酬高于整个一般提示工程领域内平均提示工程角色薪酬的约 53,486 美元。

这种巨大的差异为这些技能组合提供了溢价，因为它们专门研究人工智能语言模型领域。

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正如我们所探讨的，提示工程的薪水具有竞争力，这反映了其在人工智能驱动的环境中日益增长的重要性。

它为专业成长和创新提供了广泛的机会，应用的多样性和对专业技能的重视证明了这一点。

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