人工智能工具已经像智能手机一样普遍；从字面上看，每个人都在使用它们。我们理解您希望在这个蓬勃发展的人工智能解决方案市场中留下自己的印记，但您必须通过一些级别。

快速工程是开发尖端人工智能工具最关键的步骤之一，我们将向您解释。

本博客将探讨人工智能工具的基础知识及其影响。我们还将探索即时工程及其在构建强大的人工智能工具中的作用。

您将发现为什么专家提示工程师在实现最先进的结果方面发挥着关键作用。准备好通过我们简洁易懂的指南来释放人工智能工具的潜力。

 让我们深入了解吧！

人工智能或人工智能工具是可以执行通常需要人类智力的活动的程序或系统。

这些技术使用算法、基于规则的系统、统计模型和机器学习来分析数据、发现模式和判断。人工智能工具可能存在于各个领域，包括医疗保健、银行、零售和运输。

各行业使用的不同类型人工智能工具的示例

人工智能工具有不同类型，每种工具都有其特定的用途。例如，人工智能聊天机器人用于客户服务，即时回复客户常见问题，减少等待时间。

机器学习算法在金融领域用于分析数据模式和预测投资回报。图像识别软件用于医疗保健，通过成像测试来识别医疗状况。

最后，语音识别软件用于 Siri、Alexa 等语音机器人、呼叫中心和电话营销，以转录和解释客户对话。

人工智能工具如何在高水平上发挥作用？

人工智能工具是通过遵循预定义指令或研究数据来工作的软件。从数据中学习的过程称为机器学习。

机器学习算法主要分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。

在监督学习中，机器会获得用于学习的标记数据。在无监督学习中，机器会获得未标记的数据来学习。在强化学习中，机器通过采取行动并接收有关其决策的反馈来学习。

及时工程的力量

您已经了解提示，您可以向 ChatGPT 或任何其他人工智能工具发出指令，并在被动攻击性交流后提供您想要的结果。那么，提示工程师设计更好的提示，以获得人工智能的准确响应并优化其使用。让我们详细了解一下。

What Does a GPT Prompt Engineer Do?

图片来源：Prompt Engineering Institute

什么是即时工程以及它如何指导人工智能模型？

及时工程涉及创建有效的提示或指令，指导人工智能模型给出有利的结果。这些提示可以像生成诗歌一样简单，也可以像需要人工输入一样复杂。

目的是为人工智能模型提供正确且相关的命令，以便其做出准确的决策。

现实世界的例子来说明这个概念

提示工程的一个例子是谷歌的搜索引擎。搜索引擎依靠复杂的算法和关键词提示为用户提供相关的搜索结果。

另一个例子是预测文本，它利用机器学习在用户键入时向他们建议单词或短语。在这两种情况下，向人工智能模型提供的提示对于获得准确的结果至关重要。

有效提示的不同要素及其对人工智能输出的影响

有效的提示可以显着影响人工智能模型的输出。有效提示的关键要素包括清晰度、特异性和相关性。

清晰度是指提示的清晰程度，避免歧义或混乱。特异性是指为人工智能模型提供的详细程度，以最大限度地减少错误。相关性是指提示与期望结果的吻合程度。

利用有效的提示，人工智能模型可以做出更准确的决策并减少错误。

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为什么专家提示工程师很重要？

人工智能很聪明，当然比普通人更聪明，但它们不是自主的。他们需要正确的指令才能实现最佳表现，而正确是这里的关键词。

这就是专家提示工程师发挥作用的地方。

这些技术精湛的工程师拥有创建提示的专业知识，使复杂的人工智能工具能够发挥最佳性能。

让我们了解与即时工程师合作开发一流人工智能工具的重要性和好处。

Benefits of Hiring GPT Prompt Engineers

图片来源：Kripesh Adwani

为复杂任务制定有效的提示

用户：ChatGPT，请给我讲个笑话吧！

ChatGPT：为什么骷髅不互相战斗？

 用户：呃，为什么？

ChatGPT：因为他们没有这个胆量！

用户：认真的吗？这已经是连续第三个蹩脚笑话了！

上面的示例是一个相当简单的任务，但 ChatGPT 仍然无法生成用户想要的准确响应。原因很简单：用户不够具体。

从更复杂的层面来看，这就是人工智能提示工程师通过对人工智能技术的深入理解所做的事情。他们运行各种提示来找到生成所需响应的正确指令。

他们可以理解并克服潜在的障碍，以优化输入（提示）以产生所需的输出。

以下是与专家提示工程师合作的更多原因。

  • 系统性能：提示工程师通过减少延迟和缩短响应时间来优化系统性能。
     
  • 可扩展性：他们设计的系统能够有效扩展，在不牺牲性能的情况下满足不断增长的用户需求。
     
  • 实时处理：它们确保需要实时数据处理的应用程序在所需的时间范围内做出响应。
     
  • 错误处理：他们实施强大的机制来快速检测和解决问题，最大限度地减少停机时间和中断。
     
  • 安全性：提示工程师还在人工智能工具中实施安全措施，以防范威胁和漏洞。

与经验丰富的即时工程师合作的好处

在构建先进的人工智能工具时，与经验丰富、反应敏捷的工程师合作可以带来很多好处。

首先，您将与合适的人一起工作。专家提示工程师知道他们的行业技巧，可以帮助您制作最好的人工智能工具。

此外，他们还拥有有效处理复杂任务的知识，从而降低出现错误或表现不佳的风险。

开发人员可以利用他们的技能在开发过程中节省大量时间和资源，使他们能够专注于项目的其他关键方面。

此外，专家提示工程师可以更高效地根据您的用例定制 AI 模型。

他们对人工智能框架和模型的复杂知识使他们能够识别未开发的潜力并探索新颖的方法。这种创造力可以促进突破性人工智能工具的开发，重新定义这种强大技术的利用。

利用即时工程师的专业知识开发人工智能工具涉及创建有效且高效的解决方案所必需的几个关键步骤。让我们详细探讨每个步骤，了解工程师在每个阶段发挥的关键作用。

Key Steps in Building AI Tools with Prompt Engineers

 图片来源：GitHub

开发过程中的基本步骤

  • 了解任务：第一步涉及全面了解人工智能工具要执行的任务。提示工程师与开发人员密切合作，以掌握任务的复杂性并为工具定义明确的目标。
     
  • 设计提示：一旦理解了任务，提示工程师就会制作提示作为人工智能模型的指令。这些提示必须准确、明确，并且经过定制才能从模型中得出所需的响应。
     
  • 测试和迭代：设计提示后，进行广泛的测试来评估人工智能工具的性能。提示工程师分析模型生成的输出，识别任何不一致之处，并迭代提示以提高准确性。
     
  • 微调和优化：在此阶段，提示工程师根据测试期间收集的见解完善提示。他们优化提示以提高模型的性能并确保其与预期结果保持一致。
     
  • 部署和监控：人工智能工具开发和优化后，工程师会立即监督其部署并监控其在现实场景中的性能。他们继续根据反馈和数据微调提示，以增强工具的功能。

通过遵循这些关键步骤并利用每个阶段的即时工程师的专业知识，开发人员可以构建强大的人工智能工具，在各种任务和应用程序中提供准确可靠的结果。

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人工智能工具改变了各个行业的运营方式以及与最终用户交互的方式，从而实现了先进的自动化和决策能力。工程师通过基于用例的定制使这些工具变得高效。

以下是一些通过实用、快速的工程构建的人工智能工具的真实示例。

用于客户支持的聊天机器人

简单来说，聊天机器人是一种以人声与用户交谈的对话程序。它本质上是一个虚拟代理。

据 Dashly 称，50% 的客户喜欢与人工智能聊天机器人交谈。

这些人工智能驱动的聊天机器人使用自然语言处理和机器学习来提供自动化的客户支持。提示工程对于制作准确捕获客户查询的提示至关重要。

这些提示指导人工智能模型生成适当的响应并提供高效、个性化的客户服务。提示工程师通过测试和迭代优化提示，以确保聊天机器人理解并满足不同的客户需求。

这就是 BotPenguin 发挥作用的地方！

BotPenguin 拥有拥有 5 年以上专业知识的经验丰富的开发人员，他们了解不同框架中的 NLP 和 LLM 机器人开发方法。

不是这样的！他们可以帮助您将一些著名的语言模型（例如 GPT 4、Google PaLM 和 Claude）实施到您的聊天机器人中，以增强其语言理解和生成能力，具体取决于您的业务需求。

 图像识别系统

该人工智能工具利用深度学习算法来分析和解释图像。通过设计指定要识别的所需图像属性的提示，提示工程对图像识别系统的成功做出了重大贡献。

清晰简洁的提示使人工智能模型能够准确识别图像中的物体、模式或异常，从而增强医疗诊断、自动驾驶车辆和安全系统等应用。

语言翻译软件

语言翻译软件采用人工智能模型将文本从一种语言转换为另一种语言。提示工程在此工具中至关重要，因为它有助于定义明确的提示，指定源语言和目标语言，确保翻译准确。

提示工程师通过解决语言结构和惯用表达的细微差别来优化提示，使人工智能模型能够生成高度准确和自然的翻译。

 欺诈检测系统

欺诈检测系统利用人工智能算法来检测金融交易中的欺诈活动和模式。提示工程对于设计捕获相关交易细节的提示至关重要，同时避免不必要的技术术语。

提示工程师通过提示配置人工智能工具来检测可疑交易模式，有助于系统有效检测和防止欺诈。

个性化推荐引擎

您是否注意到 Google 开始针对您在电话中谈论或只是想到的事情展示广告？它可能会吓到你，或者把你带入矩阵的兔子洞。

虽然技术并不像您想象的那么反乌托邦，但为了根据您的兴趣和偏好定制广告，谷歌使用人工智能算法来分析各种数据点，包括您的搜索历史、浏览行为、位置，甚至对话（如果您已授予这样做的权限）。

及时的工程师可以部署精确的机制，针对任何业务用例向客户或用户发送个性化建议。

通过不断完善和优化提示，提示工程师提高了推荐引擎提供高度相关且引人入胜的建议的能力，从而增强了用户体验。

这些是最先进的人工智能工具的前 5 个例子，但这只是冰山一角。正如我们所说，提示工程师正在研究多种人工智能模型，以制作和优化提示以提供最佳结果。

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即时工程的未来

即时工程似乎是本十年最有前途的职业，但随着人工智能的迅速发展，它也有望不断发展。

在本节中，我们将探讨即时工程技术的未来潜在进步，讨论人工智能工具的道德考虑和负责任的使用，并强调即时工程师在人工智能领域日益增长的重要性。

快速工程技术的进步

随着人工智能模型变得越来越复杂，必须立即改变工程实践以跟上发展的步伐。一项可能的创新可能需要创建自动提示工程工具，帮助提示工程师开发有效的提示。

这些工具可以利用自然语言处理算法来分析用户输入并推荐合适的提示，从而简化提示工程流程。

另一种进步的可能性可能是在即时工程中使用强化学习技术。它可以让人工智能模型根据用户反馈学习和改变提示，从而提高生成回复的准确性和相关性。

这种迭代学习方法可能会带来不断改进的及时工程技术。

人工智能工具的道德考虑和负责任的使用

鉴于对人工智能工具的依赖日益增加，解决道德问题并确保负责任的使用至关重要。及时的工程师对于减少与人工智能应用相关的道德问题至关重要。他们在创建提示以防止偏见永久存在或侵犯私人权利时必须考虑偏见、公平和隐私问题。

此外，及时的工程师必须优先考虑透明度和问责制。通过创建触发透明人工智能模型行为的提示，他们可以帮助用户更好地了解人工智能系统如何以及为何得出特定响应。

这种透明度建立了信心，并使人工智能系统对其行为负责。

负责任地部署人工智能工具还需要考虑对人类工人的潜在影响。及时的工程师应该确保人工智能系统补充人类的能力，而不是完全取代它们。

他们应该专注于设计促进人类和人工智能之间协作的提示，从而实现利用两种优势的富有成效的交互。

人工智能提示工程师的重要性与日俱增

随着人工智能技术不断融入各个领域，即时工程师的作用变得越来越重要。提示工程师在人工智能模型和人类用户之间架起桥梁，确保有效的沟通和有意义的互动。

他们对人类语言的细微差别和人工智能功能有着深刻的理解，这使他们成为人工智能系统成功部署的重要贡献者。

提示工程师设计提示并在定期更新和优化方面发挥重要作用。他们根据用户反馈调整提示、监控模型性能并迭代提示以改善整体用户体验。

他们在即时工程方面的专业知识使人工智能工具能够提供准确、相关和上下文感知的响应，从而提高用户满意度和信任度。

 结论

总之，专家提示工程师对于开发最先进的人工智能工具至关重要。

他们对人类语言细微差别、人工智能功能和道德考虑的深刻理解使他们能够设计有效的提示，以提高人工智能系统的准确性、相关性和透明度。

随着人工智能的进步，工程师必须适应和发展他们的技术，以跟上不断变化的形势。

通过优先考虑负责任的使用、减少偏见以及促进人类与人工智能之间的合作，及时工程师确保开发出可靠、值得信赖且对社会有益的人工智能工具。

当谈到聘请专家提示工程师时，BotPenguin 是理想的选择。我们的专业人员在人工智能工具方面拥有多年的经验，从生成式人工智能聊天机器人到预测模型。

我们研究过各种流行的语言模型，例如 GPT-4、Llama、BERT、Claud 等，并通过精心设计的提示来优化它们的应用程序。

我们设计的提示适用于医疗保健、教育、物流、电子商务等各个行业部署的人工智能工具。

凭借我们的专业知识，您可以创建最先进的人工智能工具，并充分利用它们来满足您的业务需求。

Chatbot Development Platform - BotPenguin

常见问题 (FAQ)

ChatGPT 中的提示工程是什么？

ChatGPT 中的提示工程是指制作特定的指令或查询（提示）以从 AI 模型获取所需的响应。通过精心设计提示，用户可以指导模型的行为并生成更准确、上下文感知的响应。

由专家提示工程师开发的最先进的人工智能工具有哪些例子？

人工智能工具的例子包括 GPT-3 等人工智能驱动的语言模型，这促使工程师必须进行微调才能执行各种任务，例如文本生成、摘要、翻译等。其他例子包括人工智能聊天机器人、推荐系统和自然语言了解应用程序。

成为人工智能开发领域的专家提示工程师需要哪些技能？

成为专家提示工程师需要具备深厚的机器学习、自然语言处理背景以及对人工智能模型的深刻理解。熟练掌握 Python 等编程语言以及处理大型数据集和模型微调技术的经验也很重要。

企业如何从聘请专家提示工程师进行人工智能项目中受益？

企业可以通过开发更准确、更高效、更适合其特定需求的人工智能工具，从工程师的专业知识中受益。

这可以提高生产力、做出更好的决策、增强客户体验，并最终获得市场竞争优势。

专家提示工程师参与的人工智能工具开发目前的趋势是什么？

当前的趋势包括探索更高效的即时工程技术，开发具有更好理解和推理能力的人工智能模型，以及将人工智能集成到医疗、金融和自治系统等各个行业。