摘要：

本文将介绍OpenAI Prompt Engineering是甚么，并且深入分析其在AI利用中的理解和实行。Prompt Engineering是一种通过设计特定的提示来刺激模型的生成能力的技术，它可引导模型在没有额外训练的情况下完成特定任务。Prompt Engineering的重要性在于高效地指点AI模型履行所需的任务，实现对模型输出的定制和控制，以增进AI利用的开发和问题解决。

正文：

I. Prompt Engineering的介绍

定义Prompt Engineering：Prompt Engineering是通过设计特定的提示来刺激模型的生成能力的技术，它可以指点模型完成特定任务而无需额外训练。

Significance of Prompt Engineering： Prompt Engineering的重要性在于：

• 有效地指点AI模型履行所需的任务。
• 实现对模型输出的定制和控制。
• 增进AI利用的开发和问题解决。

II. OpenAI Prompt Engineering的概念

OpenAI Prompt Engineering概述：OpenAI Prompt Engineering的概念包括：

• Google的生成式AI学习路径和面向开发者的ChatGPT Prompt Engineering等示例。
• 斯坦福大学教授Andrew Ng与OpenAI之间的合作。

GPT⑷中的自定义指令：

• GPT⑷中自定义指令的预演用处。
• Cristiano Giardina对自定义指令的解释。
• 自定义指令如何增强AI模型的多样性。

III. Andrew Ng和OpenAI的ChatGPT Prompt Engineering课程

ChatGPT Prompt Engineering课程简介：

• 不要钱ChatGPT Prompt Engineering课程介绍。

课程亮点：

• 在生成个性化电子邮件回复方面实际利用Prompt Engineering。
• 使用温度参数调剂模型输出的多样性。

利用OpenAI Python软件包和辅助函数：

• 使用OpenAI Python软件包和helper函数，例如getCompletion。

IV. 理解OpenAI API中的Prompts

Prompt作为AI模型的背景：

• 在OpenAI API中定义”Prompt”。
• Prompt为所需任务或问题提供了上下文。

上下文Prompt Engineering：

• 介绍上下文Prompt Engineering。
• 探讨区别类型的提示，包括基本提示和指令提示。

V. 设计有效的AI利用Prompt

Prompt的作用：

• Prompt作为AI模型的指点指令。
• 提示示例：为AI模型分配特定任务和角色。

提示设计的关键原则：

• 清晰简洁的提示以取得所需的结果。
• 迭代开发和完善提示。

VI. Prompt类型的示例

回答Prompt设计：

• 设计提示以生成特定答案。
• 根据所需答案的类型匹配提示设计。

任务Prompt设计：

• 定义提示以提示模型当前任务。
• 基于输入句子的相同任务，提供区别的提示变体。

VII. 结论

Prompt Engineering在AI利用开发中的作用。

OpenAI Prompt Engineering的优势：

• 控制模型行动的优势。

公道的提示设计对改良AI模型的性能和结果的重要性。