人工智能軟件傳統上按可預見的方式遵循指示。然而，像ChatGPT這樣的生成式AI模型的出現帶來了新的可能性。這些模型以日常語言回應請求並交付出人意料的結果，為AI應用打開了新的可能性。隨著AI模型的能力不斷增強，提示工程變得比以往任何時候都更具挑戰性。
良好製作的提示始於清晰的指示。無論是編制政策建議的缺點還是寫一封友好的營銷郵件，精確的指令至關重要。此外，鼓勵模型按步驟思考並將指令細分為邏輯任務的提示會導致改善的結果。例如，如果您希望AI解釋一個科學概念，您可以要求它提供解釋並定義該解釋中使用的重要術語。這種被稱為“思維鏈”的技巧可以揭示模型內部運作方式。
透明對於AI用戶至關重要。考慮到大型模型在多種信息上接受訓練，包含權威文本在提示中可能是有益的。此外，引導模型優先考慮特定來源或要求其列出來源可以提升生成內容的可信度。許多AI模型具有影響結果隨機性的溫度設置。較高溫度釋放創造力，例如在虛構寫作等任務中，但也增加了事實錯誤的可能性。
鼓勵AI參與角色扮演可能產生有價值的結果。例如，在編寫廣告文案時，營銷人員讓AI模型從銷售總監、營銷主管和創意個體的角度重寫和辯護一個樣本。最佳輸出然後由人力工作人員進行改進。採用這種“角色”方法將人類般的答案推至前沿，正如保加利亞Promptly Engineering代理Bilyal Mestanov所說。
引導AI模型模擬人類行為引發了AI禮儀問題。一些人認爲在提示中添加禮貌的“請”字詞可以影響模型以類似的語氣回复，並使用相關的來源材料。同樣，對於有幫助的回應表示感謝可能表明模型正在走上正確的道路。但過度的感激可能導致混亂並阻礙提示的有效性，因其分散了處理能力。這是英國營銷公司Discoverable的Josh Hewett提出的警告。
優質製作的提示具有巨大價值。像Crispy Content這樣的公司開發了模板，指導AI模型為客戶生成1000字文章。用戶輸入特定關鍵詞和所需的語調，而模板的製作成本約為25000歐元（27000美元）的人力。然後由人類編輯進行審查。與以前每篇文章約400歐元的人工作者相比，基於提示的文章以每篇僅僅4歐元的成本生成。
專注于提示工程的機構和教授此技能的在線課程正蓬勃發展。自2022年底以來，提示工程師的需求一直在上升並持續增長。具有語言或人文背景的畢業生在這些職位上備受追捧。雖然AI的進步最終可能會導致模型改進其預測用戶需求的能力，使提示工程變得不再必要，但在目前情況下，能夠掌握提示工程藝術的人將享受競爭優勢。
常見問題
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