随着人工智能技术的飞速发展,AI原生应用开发已成为推动数字化转型的关键力量。AI原生应用不仅仅是传统应用的升级,而是从设计之初就深度整合了人工智能技术,以实现更智能、更高效的用户体验。提示工程(Prompt Engineering)作为AI原生应用开发中的一个重要环节,通过优化与AI模型的交互方式,能够显著提升应用的性能和用户体验。那么本文就来深入探讨提示工程的原理,并通过实战案例展示如何在AI原生应用开发中有效应用提示工程,方便大家查阅学习使用。
提示工程的定义
先来复习一下提示工程的含义,提示工程是指通过设计和优化与AI模型的交互提示(Prompt),来引导模型生成更符合预期的输出。在AI原生应用中,提示工程可以帮助开发者更好地控制模型的行为,提高模型的准确性和响应速度。
提示工程的重要性
在AI原生应用中,模型的性能不仅取决于其训练数据和算法,还依赖于输入提示的质量。通过优化提示,可以进行如下操作:
提示工程的基本原则
接下来再来分享一下关于提示工程的基本原则:
1、清晰性:提示应该清晰、简洁,避免歧义。
2、具体性:提供足够的上下文信息,使模型能够准确理解任务。
3、引导性:通过提示引导模型生成特定类型的输出。
4、灵活性:根据模型的响应调整提示,以获得最佳结果。
关于《AI原生应用开发提示工程原理与实战》
接下来给大家推荐一本关于AI原生应用开发的书籍,这是一本关于如何通过提示工程优化AI应用的干货图书,一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜前列。本书从AI原生应用的基础讲起,深入探讨了提示工程的原理与实战技巧,助你在AI开发实战中轻松提升应用性能!
个人觉得这本书非常的不错,是一本不可多得的好书,值得拥有去学习。
编辑推荐
本书适合AI原生应用开发领域的从业者和研究人员,以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
由互联网大厂资深研发工程师撰写,呈现AI大模型落地经验!专注于提示工程的理论和实践,涉及4大应用场景,8大提示策略,包含100多个实践案例。
内容简介
本书结合AI原生应用落地的大量实践,系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用,涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示*设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板,而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧,以找到决定大语言模型输出的关键因子,进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用开发领域的从业者和研究人员,以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
作者简介
魏承东,某互联网大厂*研发工程师,拥有 10 余年技术研发经验,在云原生、大数据、AI 原生应用开发领域拥有丰富的项目实践经验。其主持研发的“疫情地图”系列产品曾服务* 10 亿用户,帮助公司获得“工业和信息化系统抗击新冠肺炎疫情先进集体”称号;主持的项目曾两次荣获“IDC 中国未来企业大奖”,是国内较早探索大语言模型在产业落地的技术*之一,持有国内外 30 余项发明专利。
本书特色
1.内容全地面:从基础到进阶、从原理到实践,系统掌握提示工程
2.实战导向:包含提示工程的100多个实践案例和技巧
3.由浅入深:本书的初衷并非仅仅指导读者如何套用各种预设的提示模板,而是通过深入理解并掌握提示工程,从而找到对大语言模型的输出有决定性影响的关键因子,推动AI原生应用的落
《AI原生应用开发提示工程原理与实战》内容提要
本书结合AI原生应用落地的大量实践,系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用,涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。
本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板,而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧,以找到决定大语言模型输出的关键因子,进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。
本书适合AI原生应用开发领域的从业者和研究人员,以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。
结束语
通过本文的详细分享和探讨,想必大家都深入了解了提示工程的原理和实战应用。提示工程作为AI原生应用开发中的一个重要环节,通过优化与AI模型的交互提示,能够显著提升应用的性能和用户体验,通过设计、调试和优化提示,开发者可以更好地控制模型的行为,提高模型的准确性和响应速度。随着技术的不断发展,提示工程将继续在AI原生应用开发中发挥重要作用,为用户提供更加智能和高效的服务。最后,希望本文提供的提示工程原理和实战案例能够帮助大家在AI原生应用开发中取得更好的成果,尤其是如果大家想要深入学习提示词工程的原理和实战可以入手《AI原生应用开发提示工程原理与实战》这本书,个人觉得这本书真心不错,内容非常的翔实,值得拥有!
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