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科技前沿 • 2025-05-11 20:14 • 阅读 27

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 </nav><p>提示在溝通和引導大型語言模型 （LLM） AI 的行為方面扮演重要角色。 它們可作為使用者所提供的輸入或查詢，以從模型產生特定回應。</p>

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有效的提示設計對於使用 LLM AI 模型達成所需成果至關重要。提示工程，也稱為提示設計，是一個新興領域，需要創造力和關注細節。它牽涉到選取正確的單字、片語、符號和格式，以引導模型產生高品質和相關文字。

如果您已試驗 ChatGPT，您可以看到模型的行為如何根據您提供的輸入而大幅變更。例如，下列提示會產生非常不同的輸出：

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第一個提示會產生長報表，而第二個提示會產生簡潔的回應。如果您要建置空間有限的UI，第二個提示會更適合您的需求。您可以藉由將更多詳細數據新增至提示來達成進一步的精簡行為，但其可能走得太遠，併產生不相關的輸出。身為提示工程師，您必須找出特定性和相關性之間的正確平衡。

當您直接使用 LLM 模型時，您也可以使用其他控件來影響模型的行為。例如，您可以使用參數來控制模型的輸出隨機性。其他參數，例如 top-k、top-p、頻率懲罰，以及存在懲罰也會影響模型的行為。

由於存在控制量，提示工程是任何使用 LLM AI 模型的人的重要技能。當更多組織採用 LLM AI 模型將工作自動化並提高生產力時，這也是一項高需求技能。良好的提示工程師可藉由設計產生所需輸出的提示，協助組織充分利用其 LLM AI 模型。

語意核心是提示工程的寶貴工具，因為它可讓您使用通用介面，在多個不同模型中試驗不同的提示和參數。這可讓您快速比較不同模型和參數的輸出，並反覆運算提示以達到所需的結果。

一旦您熟悉提示工程，您也可以使用 Semantic Kernel 將技能套用至真實世界的案例。藉由結合提示與原生函式和連接器，您可以建置功能強大的 AI 應用程式。

最後，藉由深入整合 Visual Studio Code，Semantic Kernel 也可讓您輕鬆地將提示工程整合到現有的開發程式。

成為熟練的提示工程師需要技術知識、創造力和實驗的組合。以下是提示工程中Excel的一些秘訣：

提示工程是一個動態且不斷演進的領域，熟練的提示工程師在有效運用 LLM AI 模型的功能方面扮演了重要角色。