写不好提示词？ 80%的企业都踩过的坑，你中招了吗？

人工智能

2023-03-22 18:46:35

提示词的质量根源

在探索如何提升提示词质量之前，让我们深入研究引发其低劣质量的根源。

缺乏培训和经验

许多企业在引入 AI 时，忽视了对员工进行充分培训。这导致员工对 AI 技术及其使用方式理解有限，从而难以撰写高质量的提示词。此外，即使接受过培训，员工也可能因经验不足而无法有效地编写提示词。提示词写作是一项需要不断练习才能掌握的技能。

工具不足

许多企业未能为员工提供必要的提示词编写工具。因此，员工被迫使用效率低下的工具或方法，影响了提示词的质量。

提示词写作质量提升

了解了提示词质量不佳的原因，我们现在可以探讨提升其质量的策略。

提供培训

企业应为员工提供全面的培训，让他们了解 AI 的原理和使用方式。培训应涵盖提示词编写的基本原则、常用工具以及常见错误。

累积经验

企业应鼓励员工积极使用 AI，积累宝贵的经验。通过实际操作，员工可以逐渐掌握提示词编写的技巧，逐步提升其质量。

提供工具

企业应提供必要的工具，助力员工编写提示词。这些工具包括：

提示词生成器： 可帮助生成高质量的提示词。
提示词优化器： 可优化提示词，提升其效能。
提示词库： 可存储和管理提示词，方便查阅。

提示词编写的基本原则

在编写提示词时，应遵循以下基本原则：

清晰明确

提示词应明确传达您希望 AI 执行的任务。

简洁扼要

提示词应简洁明了，避免冗长拖沓。

相关关联

提示词应与您希望 AI 执行的任务相关。

前后一致

提示词应与您之前使用的提示词保持一致，确保 AI 理解您的意图。

提示词编写工具

除了遵循基本原则，您还可以利用一些工具来辅助提示词编写。

示例代码

# 使用提示词生成器生成提示词
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5-large-lm-dialog")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/t5-large-lm-dialog")

input_text = "生成一个关于提高提示词质量的文章的标题。"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

output = model.generate(input_ids, max_length=64)
print(tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True))

# 使用提示词优化器优化提示词
from prompt_toolkit import prompt

# 定义提示词
prompt_text = "编写一个关于提示词质量的文章。"

# 使用优化器优化提示词
optimized_prompt = prompt_toolkit.shortcuts.PromptSession()
optimized_prompt = optimized_prompt.prompt(prompt_text)

# 输出优化后的提示词
print(optimized_prompt)

# 使用提示词库管理提示词
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('prompts.db')
c = conn.cursor()

# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS prompts (id INTEGER PRIMARY KEY, prompt TEXT)''')

# 插入提示词
c.execute("INSERT INTO prompts (prompt) VALUES (?)", ('编写一个关于提示词质量的文章。'))

# 提交更改
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()