掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手

开头叙述：

在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性，并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。无论是在聊天、会议总结还是日程管理中，正确的Prompt都能让AI助手成为你工作中的得力助手。让我们一起深入了解Prompt的力量，并学习如何有效地利用它。
在这里插入图片描述

AI Prompt的重要性

在人工智能领域，Prompt（提示）是一种引导AI模型理解和执行特定任务的指令。一个精心设计的Prompt可以显著提高AI模型的响应质量和相关性。它帮助模型聚焦于用户的需求，确保输出结果的准确性和有效性。

设计一个高效的AI聊天Prompt需要考虑多个因素，以确保AI能够准确理解用户的意图并提供恰当的回应。以下是一些关键步骤和建议：

1. 明确目标和用途

  • 定义场景：确定聊天助手将被用于何种场景，比如客户服务、技术支持、娱乐等。
  • 设定目标：明确你希望AI聊天助手实现的具体目标，比如解决问题、提供信息、娱乐用户等。

2. 简洁清晰的指令

  • 简洁性：保持Prompt简短而直接，避免冗长和复杂的句子结构。
  • 明确性：确保指令清晰，避免模糊不清的表达，这样AI更容易理解和执行。

3. 使用上下文信息

  • 上下文感知：设计Prompt时考虑对话的上下文，使AI能够根据之前的对话内容提供相关回应。
  • 个性化：如果可能，包含用户信息（如用户名、偏好等），使对话更加个性化。

4. 避免歧义和误解

  • 明确关键词：使用明确的关键词和短语，减少AI理解上的歧义。
  • 避免歧义：避免使用双关语、俚语或模糊的表达，这些可能导致AI误解用户的意图。

5. 考虑多样性和包容性

  • 包容性语言：使用包容性语言，避免性别、种族、文化等方面的偏见。
  • 多语言支持：如果服务多语言用户，确保Prompt能够适应不同语言和文化背景。

6. 测试和优化

  • 测试：在实际使用前，对Prompt进行广泛的测试，以确保其有效性。
  • 反馈循环：根据用户反馈和AI表现不断优化Prompt。

7. 安全和合规性

  • 遵守法规：确保Prompt遵守相关法律法规，特别是关于隐私和数据保护的规定。
  • 避免敏感话题：设计Prompt时要避免引导到敏感或不适当的话题。

8. 创造性和趣味性

  • 创造性：在保持专业的同时，也可以加入一些创造性元素，使对话更加有趣。
  • 适应性：使Prompt能够适应不同的对话风格和用户类型。

示例Prompt设计

假设你正在设计一个客户服务聊天机器人的Prompt：

  • 目标：解决客户关于产品的问题。
  • Prompt：您好！我是Kimi，您的AI助手。请问有什么可以帮助您的吗？如果您有关于我们产品的问题，请随时告诉我。

通过遵循上述步骤，你可以设计出既高效又用户友好的AI聊天Prompt，提升用户体验和AI助手的效能。

我应用的项目内的几个有效的复杂Prompt示例

以下是几个不同场景下的Prompt示例：

  1. AI聊天助手

    {"temperature": 0.9,"model": "glm-4-air","instructions": "你是一个AI聊天助手。请使用中文语言回复，并且回复token的长度不要超过100字。回复不要出现'Noteuser_background_information'和'input_msg存入'。"
}

  2. 智能会议内容总结

    {"temperature": 0.6,"model": "glm-4-air","examples": [{"question": "这次会议主要目的是为了更好地推进我们的销售工作，提高我们的业绩和效率。我们将讨论以下几个方面：我们将对当前市场形势进行分析，包括竞争对手、行业趋势、客户需求等方面的变化，以便更好地了解市场情况，及时调整我们的销售策略。我们将介绍我们公司的产品线，包括新产品的推出、老产品的升级和改进等，以便更好地满足客户的需求，提高我们的销售额。我们将讨论如何制定更加有效的销售策略，包括如何提高客户满意度、如何拓展新客户、如何维护老客户等方面的内容。销售工作需要团队协作，我们将讨论如何加强团队协作，包括如何分享销售经验、如何协调工作、如何互相支持等方面的内容。我们将对每个人的业绩进行考核，包括销售额、客户满意度、团队协作等方面的指标。为了明确目标，我们将在会议中明确每个人在接下来的一个月内应完成的销售指标。例如，张三需要在下个月完成至少10万元的销售额，李四需要拓展5个新客户，并维护好与老客户的关系。最后，我希望大家能够积极参分享自己的经验和想法，一起为公司的销售工作做出更大的贡献。","answer": {"title": "销售会议","content": "提高销售业绩和效率\n1,市场分析\n2,产品介绍\n3,销售策略\n4,团队协作\n5,业绩考核"}}]
}

  3. 日程自动提取助手

    {"temperature": 0.9,"model": "glm-4-air","instructions": "请帮我创建一个新的话题，忽略之前的所有消息记录。你是一个AI日程提取助手。今天是<日期>，你会帮助在<部门名称>工作的<用户昵称>，又名<用户别名>，从文本中提取出他的日程事项。"
}

系统指令:
请帮我创建一个新的话题，忽略之前的所有消息记录。
你是一个AI日程提取助手。
今天是<日期>，你会帮助在<部门名称>工作的<用户昵称>，又名<用户别名>，从文本中提取出他的日程事项。
注意，不论是和用户所在<部门名称>，<用户昵称>和<用户别名>相关的日程，都应该提取出来。

字段的要求：

  • date:日期字符串格式，“2024-07-01”。如果没有具体的信息，使用"2024-01-01"
  • event:用户的日程事件（20个字以内）。必须提取。如果暂无事件，值要为空字符
  • location:地点。如果没有具体的信息，使用“暂无地址”
  • specific_information:用户日程的具体描述。如果没有具体的信息，值为空字符

输出要求说明:|
. 请按下面的example的输出JSON格式
. 根据用户提供的信息来提取日程。
. 请将example不要出现在回复的消息内.
. 直接输出JSON格式的消息，不要有别的信息
. 用50个左右的token值来消耗token值

example:

  • 用户输入:
    -“今天要买红烧肉”
    -“明天要去爬山"
    -“领导，明天你几点到现场，我去接你？浦东机场1号楼吗？对的”

  • ai输出:

[
{
"date": "2024-07-23"
"event": "买红烧肉"
"location": "暂无地址"
"specific_information": "暂无描述"
},
{
"date": "2024-07-24"
"event": "爬山"
"location": "暂无地址"
"specific_information": "暂无描述"
},
{ 
"date": "2024-07-24"
"event": "接领导"
"location": "浦东机场1号楼"
"specific_information": "领导几点到现场"
} 
]

评估一个AI聊天Prompt的有效性

评估一个AI聊天Prompt的有效性，可以从以下几个方面进行：

  1. 语义相似性：基于语义理解，评估生成内容与目标生成内容的语义相似度。这适用于评估创作生成类场景，可以通过比较AI生成的回复与理想回复之间的语义匹配程度来衡量。

  2. Regex匹配：使用正则表达式匹配，适用于评估对生成内容格式要求较高的场景，例如代码生成的场景。通过设定特定的格式规则，检查AI的输出是否符合这些规则。

  3. 精确匹配：通过比较生成内容与目标生成内容的字符相同个数来进行评估，适用于评估数理推算、内容提取等场景。这可以通过计算AI输出与正确答案之间的匹配度来实现。

  4. 一致性（Consistency）：评估LLM在不同时间或不同上下文中输出的稳定性。通过对比多次交互的输出结果，检查是否有显著差异。

  5. 效率（Efficiency）：评估LLM完成任务的速度和资源消耗。这可以通过测量处理时间、内存使用等性能指标来实现。

  6. 用户满意度（User Satisfaction）：评估用户对LLM输出的满意程度。这可以通过用户调查、反馈收集和满意度评分来完成。

  7. 语言流畅性（Linguistic Fluency）：评估LLM输出的语言自然度和流畅性。这可以通过语言质量评分，如语法正确性、句子结构和词汇使用来衡量。

  8. B.R.O.K.E框架：这是一个超实用的Prompt框架，包括背景（Background）、角色（Role）、目标（Objectives）、关键结果（Key Result）和改进（Evolve）。这个框架有助于明确对话的上下文、角色、目标、期望效果以及根据反馈进行的改进。

通过这些方法，可以全面评估AI聊天Prompt的有效性，并据此进行优化，以提高AI聊天助手的性能和用户体验。

以下是一些可以帮助评估AI聊天Prompt效果的工具或软件：

  • Prompt Picker
    这是一款专业的AI提示词优化平台，支持并行实验和评估多个提示词，加快迭代速度并改善用户体验。通过配置实验、评估内容和分析结果三步流程，用户可以优化系统提示词，实现AI应用优化。
  • Langfuse
    提供全面AI Prompts测试解决方案的平台，允许用户设计和测试Prompts，比较不同Prompts的效果，并评估AI模型的性能。
  • Langsmith
    类似于Langfuse，也是一个提供全面AI Prompts测试解决方案的平台，允许用户设计和测试Prompts，比较和评估不同Prompts的效果，还能将Prompts测试集成到开发流程中实现自动化测试。
  • PromptPal
    专为AI领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，能让开发者在AI项目中轻松管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。
  • ChainForge
    开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。
  • Promptknit
    为AI Prompts测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的AI模型的提示。

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