什么是即时工程？

从本质上讲，即时工程是一种旨在与复杂的计算模型（特别是由机器学习和自然语言处理技术驱动的计算模型）进行有效通信的方法。

这个新兴领域是算法开发和优化不可或缺的一部分，这些算法以有意义的方式解释和响应人类输入。

通过精心设计提示或输入查询，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策略输入设计理解和操纵语言模型响应的能力。

这不仅涉及对模型机制的深入理解，还需要深入考虑每次交互背后的背景和目标。

因此，即时工程处于技术和语言学的交叉点，利用两者来实现机器生成的响应的更高精确度和相关性。

展望 2024 年，随着人工智能应用在各个领域的指数级增长，即时工程已成为一项关键技能。它能够在人类和人工智能系统之间创建更自然、更高效、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，即时工程的应用范围广泛且多种多样。

为什么快速工程是 2024 年的趋势

有几个主要原因导致了 Prompt Engineering 的发展。首先，新的复杂性和人工智能模型（如 GPT-4 及更高版本）为内容创建、代码生成甚至复杂决策支持等方面开辟了新的视野。

然而，有效利用这些功能需要精确且精心设计的提示。

这对合格且及时的工程师提出了很高的要求，他们可以完美地缩小人类意图与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与人工智能系统的交互变得更加容易、更加高效，并且符合人工智能系统的要求。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、金融、教育和娱乐。

由于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行业。

在此应用即时工程，使人工智能输出能够根据特定行业需求进行定制和完善，从而提供更相关的人工智能解决方案。

不仅如此，它还有助于改善人工智能用户界面，并在人工智能模型的训练过程中发挥重要作用，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沟通方式和背景，从而提高模型的响应能力和多功能性。

即时工程的应用

增强的数据处理和分析

及时的工程显着改进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，可以获得微妙的变化，以及为什么符合特定的业务需求。

真实提示示例：“提取2023年第二季度以来所有超过10,000美元的交易记录，按交易类型进行分类，并计算每个类别的平均交易金额。”

这一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，这对于财务分析和报告来说是无价的。

自动化数据管道任务

即时工程对于数据管道内日常任务的自动化非常重要。数据工程师将解释最先进的提示，指导人工智能模型自动执行数据清理、集成和转换。

这种自动化减少了体力劳动，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。”

这样的提示可以自动执行关键的数据清理步骤，确保数据集准备好进行分析或模型训练，而无需人工干预，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，有助于改进机器学习模型的输入，以改进预测和分析。

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。

这种能力对于每个企业来说都是无价的，并且越来越依赖于在现代背景下通过前瞻性洞察来指导战略决策、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，找出销量趋势下降的前三名产品，并预测其未来两个季度的销量。”

此提示有助于查明可能需要战略干预的产品，并有助于预测未来的销售，帮助制定库存和营销计划。

定制报告和可视化

更进一步，即时工程不仅改变了报告和可视化的制作方式，而且还改变了实际数据的工程，能够生成动态的、上下文敏感的数据表示。

“这些提示使用设计最佳的人工智能模型，以自动方式调整报告和可视化的粒度、焦点和格式，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，因为数据可以为决策者提供更容易的理解和可操作的见解。

真实提示示例：“创建一个仪表板，显示我们社交媒体平台上的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。”

提示人工智能模型生成这样的仪表板可以让利益相关者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。

即时工程师能赚多少钱？

截至 2024 年 3 月上旬，在美国工作的临时工程师通常的年薪约为 62,977 美元。这换算成时薪约为30.28美元，这样的职位描述利润非常丰厚，基本跌到了周收入和月收入分别为1,211美元和5,248美元的底线。

即时工程师的收入范围很大，这表明该领域的机会存在很大的差距。入门级工程师的年薪中位数约为 47,000 美元，而有经验的工程师年薪可达 72,000 美元以上，处于第 75% 的水平。

此外，最有经验且薪资为 90% 的专业人士的收入可高达 88,000 美元，这使他们有在这个新兴学科中成长和进步的潜力。

从就业市场来看，Prompt Engineering 的一些热门职业热点是纽约市等地，这些技术中心提供的相关职位的平均年薪约为 68,899 美元。这是一个很小的溢价，一方面意味着竞争力，或许还意味着这样的大都市景观的需求增加。

25,000 美元的巨大差异表明了很多事情：工资或收入的差异范围从技能水平到经验年限以及一个人工作的地点。

随着越来越多的企业认识到微调人工智能交互的重要性，对熟练的快速工程师的需求只会激增。

看看相邻的工作类别，有些职位提供的薪酬甚至更高。例如，ChatGPT Prompt Engineering 角色提供的薪酬高于整个一般 Prompt Engineering 领域内的平均 Prompt Engineering 角色薪酬约 53,486 美元。

这种巨大的差异使这些技能组合得到了丰厚的回报，因为它们专门从事人工智能语言模型领域。

 包起来

正如我们所探索的那样，即时工程的薪资具有竞争力，这反映出它在人工智能驱动的领域中日益重要。

它为专业成长和创新提供了广泛的机会，应用的多样性和专业技能的溢价就证明了这一点。

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