即时工程的艺术：释放人工智能潜力。

在不断发展的提示工程领域中，引入真实案例研究可以显著提高人工智能生成结果的效果和相关性。通过为模型提供详细、丰富背景的情景，您引导它们产生更准确和有针对性的回应。这种方法不仅澄清了手头任务，还展示了理论原则的实际应用。例如，利用处理塑料污染的组织的案例研究可以说明具体数据和背景如何导致可操作的见解。本文探讨了在提示中包含案例研究的原则，提供了实际例子和可操作策略，以利用真实世界的数据来提高人工智能性能。无论是用于生成内容、自动化回应还是解决复杂问题，案例研究都是完善提示工程实践的强大工具。

让我们讨论一些可以帮助你做到最好的事情：

原则一：写清晰明确的说明。

在快速工程中，清晰度至关重要。您构建指令的方式可能显着影响模型的输出。通过清晰明确，您可以减少模棱两可性，并增强模型生成准确和相关回答的能力。

📌 策略 1: 使用分隔符使用分隔符来分开输入的不同部分，以避免混淆，确保模型正确解释您的指令。当处理复杂提示或突出特定部分时，这尤其有用。

分隔符的例子包括：- 三个引号： `”””`- 三个反引号： ``````- 三个破折号： ` — -`- 尖括号： ``- XML标签： ` `

✨ 例子：“可以使用名字“Raj”为了上下文给我一个他'技术面试'的样本介绍吗 — “Raj在一家软件公司工作”。”

📌 策略2：要求结构化输出 当您需要一个特定格式的输出时，可以要求模型以结构化方式呈现其响应。这可以是HTML、JSON或任何其他适合您需求的格式。结构化输出使解析、解释和利用生成的内容变得更容易。

✨ 例子:

生成一个代表用户资料详情的JSON对象。JSON应包括以下字段：用户ID、用户名、电子邮箱和出生日期。使用以下示例数据创建JSON对象：用户ID：12345，用户名：johndoe，电子邮箱：johndoe@example.com，出生日期：1990年01月15日。

{ "translation": "

你的回应应该是以下JSON格式：

{ "用户ID": 12345, "用户名": "johndoe", "电子邮件": "johndoe@example.com", "出生日期": "1990-01-15"}

确保严格按照这个结构来完成，以确保输出可以很容易地被解析和在我们的应用程序中使用。

📌 策略 3: 检查是否满足条件在执行任务之前，确保所有必要的条件和假设都得到满足至关重要。 提示模型检查这些先决条件，以避免错误，并确保输出在上下文中是合适的。

✨ 例子:

您的任务是生成一个SQL查询，以从数据库中检索用户信息。在生成查询之前，请检查以下条件是否满足：

数据表users存在于数据库中。

表格users包含名为user_id、username和email的列。

如果满足这些条件，则生成一个SQL查询以检索所有活跃用户的user_id、username和email。 如果其中任何条件不满足，提供错误消息指示问题。

📌 策略4：少次提示 少次提示涉及向模型提供一些任务应如何完成的成功示例。这些示例引导模型，并为输出设置期望，增加成功的可能性。

✨ 例子:

生成一个Python函数，该函数接受一个整数列表并返回按升序排序的列表。以下是一些示例，以说明此任务：输入：[4, 1, 3, 2] 输出：[1, 2, 3, 4] 请根据给定的示例生成一个Python函数，以按升序排序整数列表。

原则2：给模型思考的时间

就像人类一样，人工智能模型在给予时间处理信息和系统性解决问题时表现更好。通过让模型逐步思考任务，您可以提高其响应的质量和准确性。

📌 策略1：指定完成任务的步骤将任务分解为清晰、顺序的步骤有助于模型理解过程并减少错误的风险。通过提供一份逐步指南，您确保模型系统地处理任务。结构化的方法有助于模型遵循逻辑流程，从而产生更可靠的结果。

- 步骤1：确定问题或问题。 - 步骤2：收集相关信息或数据。 - 步骤3：分析信息。 - 步骤N：提供最终解决方案或结论。

✨ 例子：“对数据集进行数据分析任务。按照以下步骤进行：

1：加载数据集：从提供的CSV文件中读取数据集。

2：清洗数据：删除任何缺失或重复的条目。

3：分析数据：计算每个数字列的基本统计数据（平均值、中位数、标准偏差）。

4：总结研究结果：提供对分析结果的简要总结，包括关键观点和观察到的任何趋势。

确保每个步骤按顺序完成，并且结果是良好组织的。

📌 策略2：指导模型在匆忙得出结论之前自己解决问题鼓励模型花时间思考问题，而不是急着得出答案。通过引导模型独立解决问题，通常可以达到更深思熟虑和准确的结果。

✨ 例：在给出最终答案之前，先要求模型首先概述其推理或方法。在科技公司实施远程工作政策的潜在好处和缺点是什么？

鼓励它在做出结论之前考虑不同的观点或潜在挑战。“如何改进城市规划以更好地容纳主要城市人口密度增加？”

原则三：迭代式提示开发

开发有效的提示通常是一个迭代的过程。通过分析错误并根据实验结果改进提示，您可以逐渐提高模型输出的质量和准确性。这种方法可以实现持续改进和优化。

📌 迭代提示开发步骤:

1. 想法 -> 实现 -> 提示：从一个明确的目标开始。概述支持代码或数据，然后创建一个初始提示，传达这个目标。

2. 实验结果 -> 错误分析：评估您的初始提示的输出。识别并分析任何问题以了解模型的局限性。

3. 优化创意和提示：根据分析结果调整您的创意和提示，以解决任何发现的问题。

4. 最重要的重复：持续测试，分析和改进，直到模型的输出达到您的目标。

✨ 例子:

开始：“生成一个Python函数，该函数接受一个整数列表，并返回仅包含偶数数字并按升序排序的列表。” 下一步：“输出函数没有正确处理空列表。” 下一步：“现在该函数还应该处理包含负数的情况，并提供额外的测试案例。” 下一步：“给我带有注释的最终代码。”

原则 4：包含案例研究

将案例研究或实际例子融入您的提示中，可以提供宝贵的实用见解，激发读者的灵感。通过展示提示工程如何在不同情境下有效应用，您可以展示其在现实世界中的影响，并提供具体的启示。

为什么案例研究很重要？案例研究作为具体示例展示了工程原则是如何付诸实践的。它们使读者更清楚地理解实际场景中起作用的技术和策略，使概念更易理解和实施。

✨ 例子:

根据[插入案例研究]的案例研究，您将为未来项目提出哪些建议？组织如何借鉴成功经验，解决任何不足之处？

考虑到[插入案例研究]，请确定公司所面临的主要问题。 提出了哪些解决方案，它们在解决问题方面有多有效？

牢记——模型的局限性:

在快速工程中的一项挑战是处理一种被称为“幻觉”的现象。当一个模型产生听起来合理但并非事实的陈述时就会发生幻觉。这些幻觉可能会破坏输出的可靠性，特别是在需要事实准确性的情况下。

理解幻觉：AI模型通过大量数据进行训练，从而能够生成看似连贯和可信的回应。然而，由于它们不像人类那样“理解”内容，因此有时可能会产生误导性或完全虚构的信息。

减少幻觉为了最大程度地减少幻觉的风险，必须仔细引导模型：

找出并总结在Python中对数字列表进行排序的方法，包括sort()，sorted()和任何关键算法。为每种方法提供准确的细节和代码示例。

我一直以来最喜欢的提示：

确保它是：清晰、明了和简单的。/ 你能让它更简洁吗？➡️ 在从模型收到基本回复后使用这个。这有助于优化和塑造输出，以更好地适应我的用例。

用项目符号/一句话/制作一个项目清单… 我使用这样的短语来请求以列表格式回复。这样可以确保输出简洁和井然有序，而不是呈现成段落。

嘿GPT - 提供对“bla bla bla”或“bla bla bla”的理由...嘿Bard - 在这方面协助。➡️在需要时使用模型的名称 - 我在提示中使用特定短语来指示不同模型处理特定部分的请求。这种方法让我能够指示哪个模型应该处理请求的特定部分，无论是在提示的开头，中间还是结尾。

摘要-即时工程的关键策略:

1. 清晰的指示： 使用界定符和结构化格式（HTML，JSON）来指导模型。提供示例，并确保任务在条件满足之前完成。

2. 允许时间思考：将任务分解成步骤，让模型在给出答案之前进行推理。

3. 减少幻觉：引导模型首先收集相关信息，然后根据这些数据进行回答。

4. 迭代细化：持续测试、分析和优化提示。澄清说明，提供例子，并重复直至达到期望的结果。

5. 反馈整合：利用先前迭代的反馈来进一步改进提示。