Prompt Engineering 是一门关于如何有效地使用 AI 大模型（例如 GPT-3 和 GPT-4）的技巧和方法的学科。在这个领域中，我们研究如何设计输入（即 prompt）以引导 AI 大模型生成我们期望的输出。本章将解释 Prompt Engineering 的基本概念、目标和过程，为您提供一个全面的理解。
在 AI 大模型中，一个 prompt 是一个输入文本，用于触发模型生成输出。例如，当我们向一个 AI 大模型提交需求时，我们的需求就是一个 prompt。Prompt Engineering 的核心目标是为特定任务或场景设计恰当的 prompt，以最大限度地发挥 AI 大模型的性能。
值得注意的是，不同的 prompt 会导致不同的输出。一个好的 prompt 可以引导模型生成高质量、相关且有用的输出，而一个不恰当的 prompt 可能会导致模型生成无关或质量低下的输出。因此，Prompt Engineering 的关键在于找到合适的输入，以便获得所需的输出。
Prompt Engineering 的主要目标是通过设计和优化 prompt 来实现以下目标：
- 提高生成输出的质量：包括准确性、可读性和相关性。
- 减少无关和错误信息的出现：避免生成不准确、歧义或与任务无关的输出。
- 适应不同任务和场景：针对特定任务或领域，定制 prompt 以实现最佳性能。
实现 Prompt Engineering 的过程通常包括以下几个步骤：
- 了解任务需求：首先，要明确任务的目标和要求，以便为其设计合适的 prompt。
- 设计初始 prompt：基于任务需求，创建一个或多个 prompt 作为起点。
- 评估模型输出：使用设计好的 prompt 测试 AI 大模型，观察其生成的输出，以评估 prompt 的有效性。
- 优化 prompt：根据模型输出的质量和相关性，对 prompt 进行调整和优化。
- 迭代过程：重复步骤 3 和步骤 4，直到找到能够生成满足任务需求的输出的 prompt。
通过本章的学习，您应该已经对什么是 Prompt Engineering 有了基本的了解。在接下来的章节中，我们将讨论为什么需要 Prompt Engineering，以及如何将其应用于实际场景。