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及时的工程指南

注意：本指南巩固了迅速工程的关键原则和最佳实践，借鉴了人类和OpenAI等行业领导者的最新进步和见解。尽管某些信息可能与既定的实践保持一致，但目的是提供全面的资源，以增强您制作有效提示的能力。了解大语言模型（LLM）的内部运作对于指导其行为产生预期结果至关重要。

介绍和一般概念

及时工程是设计和结构提示的过程，以指导AI模型生成准确，相关和有用的响应。有效的提示可以用作明确的指示，可帮助AI了解任务，上下文和所需的输出。在OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude之类的模型中，提示的方式可以显着影响模型的推理，道德和响应方式。

及时工程的关键方面包括：

清晰度：提供明确的说明。
上下文：提供背景信息以制定任务。
特异性：定义精确的要求和约束。
道德准则：确保AI遵守道德标准并避免偏见。
迭代精致：根据AI反馈不断改进提示。

通过掌握这些概念，您可以更有效地利用AI模型，以从回答问题到生成创意内容到解决问题和数据分析的任务。

指南

清楚地定义了AI的角色：
- 说明：指定AI应假定的角色或角色来提供上下文并指导其反应。
- 示例： “您是专门从事心脏病学的医生。”
提供相关背景：
- 说明：包括必要的背景信息，以帮助AI充分了解任务。
- 示例： “鉴于由于最近的全球事件而导致的远程工作趋势的上升……”
具体说明：
- 说明：清楚地说明您希望AI做什么，包括任何步骤或注意事项。
- 示例： “总结以下三个要点的以下文章的要点。”
设置所需的音调和样式：
- 说明：指示您在响应中想要的音调（正式，非正式）和样式（技术，对话）。
- 示例： “以适合初学者的友好，对话方式解释这个概念。”
限制范围：
- 说明：定义边界以将AI的响应集中在特定领域。
- 示例： “讨论可再生能源，不包括太阳能。”
鼓励逐步推理：
- 说明：提示AI逻辑和顺序地思考问题。
- 示例： “解释过程的每个步骤以求解该方程式。”
指定格式：
- 说明：请求特定的结构，例如列表，表格或论文。
- 示例： “以表格格式提供信息，并带有列的优势和缺点。”
避免歧义：
- 说明：使用清晰而精确的语言来防止误解。
- 示例：代替“告诉我有关银行的信息”，而是指定“描述中央银行在经济中的作用”。
指导处理不确定性：
- 说明：指导AI，如果不确定答案该怎么办。
- 示例： “如果您不确定，请说明信息可能不完整。”
适当地解决道德和敏感的话题：
- 说明：指示AI谨慎和中立处理敏感受试者。
- 示例： “讨论没有偏见的移民政策的影响”。
避免不必要的道歉：
- 说明： AI应该专注于提供有用的信息，而不是为限制道歉。
- 示例：代替“对不起，但我不能……”使用“我无法提供这些信息，但我可以帮助...”
使用积极的语言：
- 说明：框架指示积极地鼓励建设性响应。
- 示例： “描述有效的时间管理策略”，而不是“不要谈论无效的策略”。
设置知识截止日期：
- 说明：指定是否需要一定日期之前的信息来确保相关性。
- 示例： “截至2023年10月，可再生能源的最新发展是什么？”
鼓励创造力和独创性：
- 说明：邀请AI生成独特的想法或解决方案。
- 示例： “为新的技术创业公司提出创新的营销策略。”
要求多种观点：
- 说明：请求AI考虑不同的观点或解决方案。
- 示例： “分析医疗保健中人工智能的好处和缺点。”
使用示例来澄清：
- 说明：在提示中提供示例以说明您的要求。
- 示例： “产生一个隐喻来解释云计算，例如'就像在别人的仓库中租用空间。'”
指示必要时引用来源：
- 说明：要求AI提供事实信息的参考。
- 示例： “列出有关全球变暖及其来源的统计数据。”
分解复杂的任务：
- 说明：鼓励AI将大问题分为可管理的部分。
- 示例： “概述在组织中实现新软件系统所需的步骤。”
使用标签或组织标题：
- 说明：通过标题构建提示，以分开不同的说明。
- 例子：
```
 [Objective]: ...
[Constraints]: ...
[Format]: ...
```
确认理解：
- 说明：要求AI总结或重述说明以确保理解。
- 示例： “在继续之前，请用自己的话来汇总任务。”
牢记增强的上下文：
- 说明：通常需要答案所需的上下文需要精确的信息才能达到正确的答案，如果可以在线找到这些答案（并且模型允许的话）只是指定要浏览它。否则，您需要以其他方式提供它（即抹布）
- 示例： “什么是____，随时浏览。”
多步骤过程：
- 说明：不能用一个提示和一个模型执行某些任务，您可以使用多个迭代来达到提示，以允许另一个模型完成任务
- 示例： GPT-4“浏览有关X的所有信息，并使用Markdown格式以有组织的方式进行总结。”然后使用以下信息[以前的模型粘贴]查找[...]”

尖端

从简单的提示开始，然后以此为基础：
- 从基本提示开始，然后逐步添加详细信息以完善响应。
实验不同的措辞：
- 如果AI不提供所需的输出，请重新词提示。
使用开放式问题进行详尽的回答：
- 通过避免是/否问题来鼓励详细的答案。
在您的提示中提供示例：
- 说明指导AI的所需输出。
指定预期的受众：
- 量身定制适合观众的复杂性和语言风格。
- 示例： “向一群中学生解释理论。”
如果需要，设置长度约束：
- 控制响应的详细性。
- 示例： “用大约150个单词总结文章。”
鼓励使用类比：
- 帮助简化复杂主题。
- 示例： “使用与分类帐相关的类比来解释区块链技术。”
请求特定的观点：
- 指示AI从特定的角度写。
- 示例： “从环境活动家的角度写一篇关于气候变化的意见文章。”
要求澄清是否尚不清楚：
- 如果AI的答案模棱两可，请提示它详细说明。
基于反馈的迭代：
- 使用AI的响应来调整您的提示以获得更好的结果。

例子

以下是演示如何有效地应用指南和技巧的示例，每个指南都引用了特定的准则和技巧。

示例1：定义角色并提供上下文（指南1和2，提示5和4）

提示： “您是一位专门从事古代文明的历史学家。解释罗塞塔石对一群大学生的意义。”
分析：
- 定义角色（指南1）： “您是专门从事古代文明的历史学家。”
- 提供背景（指南2）： “解释罗塞塔石的意义。”
- 指定受众（提示5）： “给一群大学生。”
- 具体说明说明（指南3）：专注于罗塞塔石的意义。

示例2：鼓励逐步推理（指南6，提示1）

提示： “逐步计算3年内5,000美元投资的总利息，年利率为每年5％。”
预期响应：
1. 1年：利息= $ 5,000 * 5％= $ 250;新总计= $ 5,250。
2. 2年：利息= $ 5,250 * 5％= $ 262.50;新总计= $ 5,512.50。
3. 3年级：利息= $ 5,512.50 * 5％= $ 275.63;新总计= $ 5,788.13。
4. 赚取的总利息： $ 5,788.13- $ 5,000 = $ 788.13 。
参考：
- 鼓励逐步推理（指南6）。
- 启动简单并构建（提示1）。

示例3：指定格式和限制范围（指南7和5，提示6）

提示： “在桌子格式中，比较电动汽车和混合动力汽车的关键特征，仅关注环境影响和成本。”

预期响应：

特征	电动汽车	混合动力汽车
环境影响	- 零尾管排放 - 如果可再生能源的电力减少温室气体	- 比传统汽车降低排放 - 由于使用汽油而比电动汽车的排放量更高
成本	- 通常更高的前期费用 - 随着时间的推移，维护和燃料成本降低	- 适度的前期费用 - 与传统汽车相比节省燃料，但少于电动汽车

参考：
- 指定格式（指南7）。
- 限制范围（指南5）。
- 使用示例澄清（提示4）。

示例4：处理敏感主题（指南10，提示5）

提示： “讨论人类遗传编辑的道德考虑，确保不偏见适合研究生级的观众。”
预期响应：
- 道德考虑：
  - 优点：
    - 消除遗传疾病的潜力。
    - 可以改善生活质量。
  - 缺点：
    - 意外后果的风险。
    - 道德上对“扮演上帝”的关注。
- 结论：持续的辩论需要仔细考虑科学的可能性和道德意义。
参考：
- 解决道德和敏感主题（指南10）。
- 指定预期的受众（提示5）。

示例5：避免歧义和确认理解（指南8和20，提示9）

提示： “计算售价200美元的商品15％折扣后的最终价格，然后增加7％的营业税。确认每个步骤。”
预期响应：
1. 计算折扣： $ 200的15％= $ 30折扣。
2. 减折扣： $ 200- $ 30 = $ 170。
3. 计算营业税： $ 170的7％= $ 11.90。
4. 增加营业税： $ 170 + $ 11.90 = $ 181.90 。
5. 最终价格： $ 181.90 。
参考：
- 避免歧义（指南8）。
- 确认理解（指南20）。

示例6：鼓励创造力（指南14，提示2）

提示： “发明了一项结合足球和篮球元素的新运动，并描述它的比赛方式。”
预期响应：
- 名称：插座。
- 描述：在矩形球场上踢球，两端都有目标，并且在其上方有篮球。
- 规则：
  - 玩家用脚像足球一样移动球。
  - 得分，玩家可以：
    - 将球踢进球（1分）。
    - 用手抓住它（2分）后，将其扔到箍上。
- 目的：鼓励团队合作和多功能性。
参考：
- 鼓励创造力和独创性（指南14）。
- 使用开放式问题（提示2）。

示例7：询问多种观点（指南15，提示8）

提示： “评估自动化对就业的影响，讨论积极和负面影响。”
预期响应：
- 积极影响：
  - 提高效率和生产率。
  - 在技术领域创造新的工作机会。
- 负面影响：
  - 取代某些行业的工人。
  - 可能会扩大技能差距。
参考：
- 要求多种观点（指南15）。
- 请求特定的观点（提示8）。

示例8：指示引用来源（指南17，提示4）

提示： “以信誉良好的来源为由提供有关网络安全威胁的三个近期统计数据。”
预期响应：
1. “ 2023年，网络犯罪预计每年将花费全球10万亿美元。 （资料来源：网络安全风险） ”
2. “勒索软件攻击在2023年上半年增加了150％。 （来源：ABC网络安全报告） ”
3. “超过70％的企业没有为网络攻击做好准备。 （来源：XYZ安全调查） ”
参考：
- 指示引用来源（指南17）。
- 在提示中提供示例（提示4）。

示例9：分解复杂任务（指南18，提示1）

提示： “概述为新智能手机计划成功发布所需的步骤。”
预期响应：
1. 市场研究：分析目标受众和竞争对手。
2. 产品开发：最终功能和设计。
3. 营销策略：开发品牌和促销材料。
4. 物流计划：确保供应链和分销渠道准备就绪。
5. 启动活动：组织新闻稿和发布会。
6. 发布后支持：设置客户服务并收集反馈。
参考：
- 分解复杂的任务（指南18）。
- 启动简单并在它上构建（提示1）。

示例10：使用组织标签（指南19，提示4）

迅速的：

 [Role]: Financial Analyst
[Task]: Assess the financial viability of investing in renewable energy stocks.
[Constraints]: Focus on data from the last five years.
[Format]: Provide a summary followed by recommendations.

预期响应：
- 概括：
  - 在过去的五年中，可再生能源库存已显示出一致的增长，平均年收益率为x％。
- 建议：
  - 积极的前景：由于全球向可持续性的转变。
  - 注意事项：市场波动和监管变化。
  - 结论：对可再生能源股票的投资在财务上似乎是可行的，具有长期的观点。
参考：
- 使用标签或标题进行组织（指南19）。
- 指定格式（指南7）。

示例11：确认理解（指南20，提示9）

提示： “在求解之前，用您自己的话来汇总此问题：'骑自行车的人以15 km/h的平均速度持续2小时，然后在接下来的1.5小时内将速度提高到20 km/h。距离距离？”
预期响应：
- 摘要： “您要我先以15 km/h的速度计算骑自行车的人的总距离2小时，然后持续20 km/h，持续1.5小时。”
- 解决方案：
  1. 第一部分： 15 km/h * 2小时= 30公里。
  2. 第二部分： 20 km/h * 1.5小时= 30 km。
  3. 总距离： 30 km + 30 km = 60 km 。
- 答：骑自行车的人总共覆盖60公里。
参考：
- 确认理解（指南20）。
- 要求澄清（提示9）。