PythonAI算法
提示工程进阶技巧与最佳实践
提示工程是创建能产生期望结果的提示的过程，涉及一系列技术应用。本文介绍了少样本提示、思维链、生成知识、从最少到最多、自我完善及多维度提示等核心技巧，并通过 Python 代码示例演示了如何优化大语言模型输出。此外，文章还讲解了温度参数对输出确定性的影响以及指定上下文、限制输出、使用模板等最佳实践，旨在帮助开发者提升 AI 交互的稳定性和准确性。
提示工程是创建能产生期望结果的提示的过程，涉及一系列技术应用。本文介绍了少样本提示、思维链、生成知识、从最少到最多、自我完善及多维度提示等核心技巧，并通过 Python 代码示例演示了如何优化大语言模型输出。此外，文章还讲解了温度参数对输出确定性的影响以及指定上下文、限制输出、使用模板等最佳实践，旨在帮助开发者提升 AI 交互的稳定性和准确性。
上一章我们了解了提示工程基础知识，在本章中，您将从尝试各种提示到理解为什么一种提示比另一种更好的方向出发。您将学习如何按照一些适用于大语言模型（LLMs）的基本技术构建提示。
提示工程是一种创建能够产生期望结果的提示的过程。提示工程不仅仅是编写文本提示，它更像是一套可以应用于获取期望结果的技术。
让我们看一个这样的基本提示：
Generate 10 questions on geography.
在这个提示中，实际上使用了一些不同的提示技巧。
让我们来分析一下。
你可能会得到你想要的结果，也可能不会。你会得到你的问题，但地理是一个很广泛的主题，你可能无法得到你想要的，原因有以下几个：
正如你所看到的，创建提示时需要考虑很多因素。
到目前为止，我们已经看到了一个简单的提示示例，但生成式人工智能可以为各种角色和行业的人们提供更多的帮助。接下来让我们探索一些基本的技术。
首先，我们需要了解提示是 LLM 的一个紧急属性，这意味着这不是模型中内置的功能，而是我们在使用模型时发现的东西。
我们可以使用一些基本的技巧来提示 LLM。让我们来看看它们。
这种提示风格非常简单，它可能由一个提示和几个示例组成。当你开始学习 LLM 时，你可能正在使用这种技术。这是一个例子：
Prompt: "What is Algebra?"
Answer: "Algebra is a branch of mathematics that studies mathematical symbols and the rules for manipulating these symbols."
思维链是一种非常有趣的技术，因为它涉及到 LLM 的分步。这个想法是以一种让 LLM 了解如何做某件事的方式来指导 LLM。考虑下面的例子，无论有没有思维链：
- Prompt: "Alice has 5 apples, throws 3 apples, gives 2 to Bob and Bob gives one back, how many apples does Alice have?"
- Answer: 5
LLM 给出的答案是 5，这是不正确的。根据计算结果 (5-3-2+1=1)，正确答案是 1 个苹果。
那么我们怎样才能教 LLM 正确地做到这一点呢？
让我们尝试一下思维链。使用思维链意味着：
Prompt: "Lisa has 7 apples, throws 1 apple, gives 4 apples to Bart and Bart gives one back: 7 -1 = 6 6 -4 = 2 2 +1 = 3
Alice has 5 apples, throws 3 apples, gives 2 to Bob and Bob gives one back, how many apples does Alice have?"
Answer: 1
给 LLM 一个类似的例子。展示计算结果，以及如何正确计算。提供原始提示。注意我们如何用另一个示例、计算和原始提示编写更长的提示，然后得出正确答案 1。
正如你所看到的，思维链是一种非常强大的技术。
有时候，当你想要构建提示时，你希望使用你自己公司的数据来实现。你希望提示的一部分来自公司，另一部分是你感兴趣的实际提示。
举个例子，如果您从事保险业务，那么您的提示可能如下所示：
Explain
``` ext
{{company}}: {{company_name}}
{{products}}:
{{products_list}}
Please suggest an insurance given the following budget and requirements:
Budget: {{budget}}
Requirements: {{requirements}}
在上面，您可以看到如何使用模板构建提示。模板中有许多变量，用'{{variable}}'表示，这些变量将替换为公司 API 中的实际值。
以下示例展示了变量被公司内容替换后提示的外观：
Explain
``` ext
Insurance company: ACME Insurance
Insurance products (cost per month):
- Car, cheap, 500 USD
- Car, expensive, 1100 USD
- Home, cheap, 600 USD
- Home, expensive, 1200 USD
- Life, cheap, 100 USD
Please suggest an insurance given the following budget and requirements:
Budget: $1000
Requirements: Car, Home
通过 LLM 运行此提示将产生如下响应：
Explain
``` ext
, and Life insurance
Given the budget and requirements, we suggest the following insurance package from ACME Insurance:
- Car, cheap, 500 USD
- Home, cheap, 600 USD
- Life, cheap, 100 USD
Total cost: $1,200 USD
正如您所看到的，它还建议购买人寿保险，但事实并非如此。此结果表明我们需要通过更改提示来优化提示，使其更清楚地了解其允许的内容。经过一些试验和错误之后，我们得到以下提示：
Explain
``` ext
Insurance company: ACME Insurance
Insurance products (cost per month):
- type: Car, cheap, cost: 500 USD
- type: Car, expensive, cost: 1100 USD
- type: Home, cheap, cost: 600 USD
- type: Home, expensive, cost: 1200 USD
- type: Life, cheap, cost: 100 USD
Please suggest an insurance given the following budget and requirements:
Budget: $1000 restrict choice to types: Car, Home
请注意添加 type 和 cost 以及使用关键字 restrict 如何帮助 LLM 理解我们想要的内容。
现在我们得到以下响应：
Explain
``` ext
Given the budget and requirements, we suggest the Car, Cheap insurance product which costs 500 USD per month.
这个例子的目的是表明，即使我们使用像生成知识这样的基本技术，我们仍然需要在大多数情况下优化提示以获得所需的结果。
从最少到最多提示的想法是将一个更大的问题分解为多个子问题。这样，您就可以帮助指导 LLMs 如何'克服'更大的问题。数据科学就是一个很好的例子，你可以要求 LLMs 来划分问题，如下所示：
Prompt: How to perform data science in 5 steps?
你的人工智能助理会回答：
对于生成式人工智能和 LLMs，你不能相信其输出。你需要验证一下。毕竟，LLMs 只是向您展示下一个最有可能说的话，而不是正确的内容。因此，一个好主意是要求 LLMs 自我批评，这引导我们自我完善技术。
其工作原理是按照以下步骤操作：
您可以根据需要多次重复此过程。
这是使用此技术的示例：
Prompt: 'Create a Python Web API with routes products and customers'
AI Answer:
```python
import flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/products')
def products():
return 'Products'
@app.route('/customers')
def customers():
return 'Customers'
Prompt: suggest 3 improvements of the above code
AI Answer:
Sure, here are three suggestions to improve the code:
Import the correct module: The first line should import Flask instead of flask. The correct import statement should be from flask import Flask.
Add a main function: Add a if __name__ == '__main__': block to the end of the file to run the application when the file is executed.
Use f-strings: Use f-strings to format the return statements in the route functions. For example, return 'Products' can be changed to return f'This is the {request.path} page'.
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/products')
def products():
return f'This is the {request.path} page'
@app.route('/customers')
def customers():
return f'This is the {request.path} page'
if __name__ == '__main__':
app.run()
正如您所看到的，由于对第一个答案的批评，上述人工智能响应正在改进第一个建议的代码。
多维度的提示是一种类似于自我完善的技术，但它更多的是要求 LLMs 解释自己。目标是减少 LLMs 输出不一致，以确保得出正确的答案。要遵循的工作流程是：
prompt: How can I create a crisis plan to mitigate for a pandemic in 5 steps? LLM answer:
```text
1. Identify the risks
1. Identify the stakeholders
1. Identify the resources
1. Identify the actions
1. Identify the communication channels
它确定了 5 个步骤，但是我们可以确定这是否正确吗？让我们请 LLM 解释一下每一步：
prompt: Explain the first step in more detail, what are the risks in detail with a pandemic?
```text
The risks are the following:
- Loss of life
- Loss of business
- Loss of reputation
- Loss of customers
- Loss of employees
此时，我们希望确保 LLM 是正确的，因此我们要求它更详细地解释第一个风险，并希望它与上面的答案一致：
prompt: In a Pandemic, which is the biggest risk and why?
```text
The biggest risk is loss of life because it's the most important thing to protect.
What are the two biggest risks in a pandemic?
The two biggest risks are loss of life and loss of business.
在这一点上，LLMs 是一致的，并提到'生活'和'商业'是两大风险。我们现在可以继续下一步并感到相当有信心。然而，我们不应该盲目相信 LLM，我们应该始终验证输出。
LLM 本质上是不确定的，这意味着每次运行相同的提示时都会得到不同的结果。例如尝试以下提示：
"Generate code for a Python Web API"
```text
# Import necessary modules
import flask
from flask import request, jsonify
# Create a Flask app
app = flask.Flask(__name__)
# Create a route for the API
@app.route('/api', methods=['GET'])
def api():
# Get the data from the request
data = request.args
# Process the data
result = process_data(data)
# Return the result as JSON
return jsonify(result)
# Function to process the data
def process_data(data):
# Do something with the data
result = data + 1
# Return the result
return result
# Run the app
if __name__ == '__main__':
app.run()
再次运行相同的提示会生成略有不同的响应：
#import necessary packages
import flask
from flask import request, jsonify
#create the Flask application
app = flask.Flask(__name__)
app.config["DEBUG"] = True
#create a list of books
books = [
{'id': 0,
'title': 'A Fire Upon the Deep',
'author': 'Vernor Vinge',
'first_sentence': 'The coldsleep itself was dreamless.',
'year_published': '1992'},
{'id': 1,
'title': 'The Ones Who Walk Away From Omelas',
'author': 'Ursula K. Le Guin',
'first_sentence': 'With a clamor of bells that set the swallows soaring, the Festival of Summer came to the city Omelas, bright-towered by the sea.',
'published': '1973'},
{'id': 2,
'title': 'Dhalgren',
'author': 'Samuel R. Delany',
'first_sentence': 'to wound the autumnal city.',
'published': '1975'}
]
#create an endpoint for the API
@app.route('/', methods=['GET'])
def home():
return '''<h1>Books API</h1>
<p>A prototype API for retrieving books.</p>'''
#create an endpoint to return all books
():
jsonify(books)
():
request.args:
= (request.args[])
:
results = []
book books:
book[] == :
results.append(book)
jsonify(results)
app.run()
So is the varied output a problem?
取决于你想做什么。如果你想要一个具体的回应，那就是一个问题。如果您可以接受诸如'生成任意 3 个地理问题'之类的不同输出，那么这不是问题。
好的，所以我们决定将输出限制为更可预测，即更具确定性。我们该怎么做呢？
温度是 0 到 1 之间的值，其中 0 最具确定性，1 最具变化性。默认值为 0.7。让我们看看在温度设置为 0.1 的情况下两次运行相同的提示会发生什么：
"Generate code for a Python Web API"
```python
#import necessary libraries
import flask
from flask import request, jsonify
#create an instance of the Flask class
app = flask.Flask(__name__)
#create an endpoint for the API
@app.route('/api/v1/endpoint', methods=['GET'])
def api_endpoint():
#get the request data
data = request.get_json()
#process the data
result = process_data(data)
#return the result
return jsonify(result)
#function to process the data
def process_data(data):
#process the data
result = {'result': 'success'}
#return the result
return result
#run the Flask app
if __name__ == '__main__':
app.run()
再次运行提示符会给我们这样的结果：
#import necessary libraries
import flask
from flask import request, jsonify
#create a Flask app
app = flask.Flask(__name__)
#create a route for the API
@app.route('/api', methods=['GET'])
def api_call():
#get the data from the request
data = request.get_json()
#process the data
result = process_data(data)
#return the result
return jsonify(result)
#define the process_data function
def process_data(data):
#do something with the data
result = data + 1
#return the result
return result
#run the app
if __name__ == '__main__':
app.run()
这两个输出之间只有很小的差异。这次我们反其道而行之，将温度设置为 0.9：
# Import necessary libraries
import flask
from flask import request, jsonify
# Create a Flask app
app = flask.Flask(__name__)
# Create a route for the API
@app.route('/api', methods=['GET'])
def api_call():
# Get the data from the request
data = request.args
# Process the data
result = process_data(data)
# Return the result
return jsonify(result)
# Function to process the data
def process_data(data):
# Do something with the data
result = data + 1
# Return the result
return result
# Run the app
if __name__ == '__main__':
app.run()
第二次尝试使用 0.9 作为温度值：
import flask
from flask import request, jsonify
# create the Flask app
app = flask.Flask(__name__)
app.config['DEBUG'] = True
# create some test data
books = [
{'id': 0, 'title': 'A Fire Upon The Deep', 'author': 'Vernor Vinge', 'first_sentence': 'The coldsleep itself was dreamless.', 'year_published': '1992'},
{'id': 1, 'title': 'The Ones Who Walk Away From Omelas', 'author': 'Ursula K. Le Guin', 'first_sentence': 'With a clamor of bells that set the swallows soaring, the Festival of Summer came to the city Omelas, bright-towered by the sea.', 'published': '1973'},
{'id': 2, 'title': 'Dhalgren', 'author': 'Samuel R. Delany', 'first_sentence': 'to wound the autumnal city.', 'published': '1975'}
]
# create an endpoint
@app.route('/', methods=['GET'])
def home():
return '''<h1>Welcome to our book API!</h1>'''
@app.route('/api/v1/resources/books', methods=[])
():
jsonify(books)
app.run()
正如您所看到的，结果各式各样。
您可以应用许多实践来尝试获得您想要的东西。当您越来越多地使用提示时，你会发现自己的风格。
除了我们介绍的技术之外，在调用 LLMs 时还需要考虑一些好的做法。
以下是一些值得考虑的良好做法：
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使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
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将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online