解锁LLM潜能：掌握高效Prompt Engineering技巧

前言

在智能科技日新月异的发展浪潮中，大型语言模型（LLM） 已跃升为创新领域的核心推手，它们不仅在解答疑问上展现非凡才能，更在创作、解析乃至深度理解层面彰显出前所未有的潜力。而这一系列潜能的充分释放，其背后的秘密武器正是Prompt Engineering——一门专注于构建高效指令以精准引导模型输出的技艺。本文旨在为您深入浅出地剖析Prompt Engineering的核心理念与实践策略，铺设一条直达LLM高效应用的捷径。

Prompt Engineering基础

1. Prompt的定义与作用

Prompt，作为人与模型交互的媒介，在LLM应用领域扮演着至关重要的角色。它不仅是问题或请求的载体，更是塑造对话场景、指引模型行为的蓝图。精心设计的Prompt能够显著提升模型的理解精度与生成内容的相关性，是通往精确交流的不二法门。

2. 设计原则：明晰性、详实性与导向性

• 明晰性：Prompt应直截了当，避免模糊不清，确保模型能直接洞悉用户的真正意图。采用通俗易懂的语言，减少不必要的复杂性，使信息传达更为直接。
• 详实性：提供丰富的背景信息与细节，帮助模型锚定讨论的特定领域或情境。尤其在涉及具体知识领域时，时间、地点、人物等信息的加入能显著提高答案的精准度。
• 导向性：通过构建逻辑清晰的指令框架或提问方式，为模型设定思考路径。利用条件句、假设情景等高级策略，可激发模型的创造力与多角度分析能力。

3. 高级设计技巧

• 范例融入：在Prompt中嵌入实例，特别是需要模型模仿特定风格或格式时，较长的、含有示例的Prompt往往能取得更佳效果。
• 格式明确：对于需要特定输出格式的任务，务必在Prompt中清晰界定，包括展示基础模板，以指导模型遵循正确的格式输出。
• 分步引导：面对复杂需求，不妨将任务拆解为一系列简明指令，先从基础入手，逐步深化至最终目标，实现由简至繁的平滑过渡。
• 反馈迭代：实践操作中，依据模型的初次反馈不断微调Prompt，形成一个“Prompt-评估-调整”的闭环，直至达到理想效果。

通过上述原则与技巧的灵活运用，Prompt Engineering使我们能够精准解锁LLM的浩瀚潜能，成为智能时代沟通与创新的有力工具。

Prompt Engineering的基础构建于对模型特性的深刻理解之上，通过精细设计的Prompt，我们得以解锁LLM的无限潜能。掌握上述原则与技巧，是在人工智能时代高效沟通与创新的必备钥匙。

安全处理API密钥

在使用大数据模型时，我们需要注意API密钥的安全问题。我们不希望我们的代码中展示我们的API密钥。因此，我们可以通过dotenv 将 .env 中的变量添加到环境变量对象之中。之后代码中需要使用API密钥时只需要使用环境变量而不是具体信息，确保了安全性。接下来将展示如何编写.env文件和如何创建环境变量。

# openai
OPENAI_API_KEY=*********************

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// require , node里面的模块化里的关键字, 引入模块
// 从本地node_modules 引入openai模块，OpenAI
// dotenv将.env中的变量添加到环境变量对象之中
require('dotenv').config();
// 环境变量
const OpenAI = require('openai');

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Prompt Engineering实战案例

案例剖析

• 精炼总结：通过精心设计的Prompt，要求模型将大段文本精髓提炼成一句话，凸显了Prompt Engineering在信息浓缩方面的高效性。
• 风格延展：设定对话场景，要求模型沿袭特定风格回应，证明了通过精准Prompt，LLM不仅理解任务要求，还能维持对话的连贯性和风格一致性，体现了其在自然语言生成上的灵活性。

接下来是代码展示：

require('dotenv').config();
const OpenAI = require('openai');

const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
    baseURL:'https://api.chatanywhere.tech/v1'
})

const getChatResponse = async function (model, prompt) {
    const response = await client.chat.completions.create({
        model: model,
        // 提供的信息的条数
        //n: 2,
        messages: [
            {
                role: 'user',
                content: prompt
            }
        ]
    })
    // choices 表示大模型提供给你的答案数组(大模型给你选择的机会)
    return response.choices[0].message.content;
}

async function main () {
    // es6的模板字符串，比''" "可以动态解析， 可以支持多行 特别适合详细的设置prompt
    let text = `
    您应该提供尽可能清晰、具体的指示,以表达您希望模型执行的任务\
    这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。\
    不要将写清晰的提示词与写简短的提示词混淆。\
    在许多情况下，更长的提示词可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。
    `

    //使用三个反引号括起来展现了prompt设计原则的清晰性
    let prompt = `
    把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。
    \`\`\`${text}\`\`\`
    `

    const response1 = await getChatResponse('gpt-3.5-turbo', prompt)
    console.log(response1);

    let prompt2 = `
    您的任务是以一致的风格回答问题。

    <孩子>: 教我耐心。

    <祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。

    <孩子>: 教我韧性。
    `

    const response2 = await getChatResponse('gpt-3.5-turbo', prompt2)
    console.log(response2);
}

main();

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以下是LLM提供给我们的答案：

这些案例生动展示了如何通过Prompt Engineering的策略，解锁LLM的巨大潜能，不仅在内容创造上，也在风格模仿和信息提取方面展现了其强大能力。随着技术的演进，Prompt Engineering将持续作为开启LLM无限可能的金钥匙，引领我们探索人工智能领域的更多可能性。

总结

Prompt Engineering作为解锁大型语言模型（LLM）潜力的关键工具所扮演的核心角色。通过本文的探讨，我们不仅理解了Prompt的定义、设计原则及其在确保模型输出的清晰性、准确性和相关性上的重要性，还掌握了提升Prompt效果的高级策略，包括利用示例引导、明确格式要求、分层次逐步深入以及建立反馈迭代机制。安全实践方面，我们认识到了妥善管理和保护API密钥的必要性，以及通过环境变量实现这一目标的实践方法。

通过深入分析两个具体案例，我们直观感受到了Prompt Engineering如何在实践中促进LLM展现出强大的内容总结能力和风格一致性维持，这不仅验证了其在信息提炼和创造性生成上的高效，还突显了其在维护对话连贯性和个性化需求上的灵活性。

总之，Prompt Engineering不仅是技术实现上的艺术，更是理解与驾驭现代语言模型，推动人工智能应用向前发展的重要思维方式。随着技术的不断演进和应用场景的日益广泛，掌握并不断优化Prompt Engineering技能，将成为未来在智能化转型浪潮中乘风破浪、开拓创新的关键所在。通过持续探索和实践，我们期待看到更多利用LLM解决复杂问题、创造新价值的创新实例，共同见证人工智能技术为社会带来的深刻变革与无限可能。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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