实践中的提示工程：设计、测试与优化AI提示词

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实践中的提示工程：设计、测试与优化AI提示词 英文版 | 共248页 | 可以AI翻译阅读

有时候，大型语言模型能给出出色的回答；而有时则不然。你知道原因吗？这本书会教你如何将那些偶然产生的AI结果转化为可靠、可投入实际使用的系统。本书的作者是人工智能领域的资深专家理查德·戴维斯和拉斐尔·费舍尔，他们提出了一种独特的方法：把提示词视为经过设计的、独立的接口，通过对这些接口进行设计、评估和优化，从而得到更好的结果。这一转变将模型交互视为一门严格的软件设计学科，而非一系列模糊的试错练习。

《提示工程实践》共包含11章内容，它构建了一个逻辑清晰的“设计框架”——从微观的语法结构到宏观的系统架构，逐步展开讲解。首先，您将学习如何定义提示语中的各种结构元素，包括分隔符以及那些可被验证的约束条件；同时还会了解与语言表达相关的特性，如准确性、直接性以及简洁性等。这些技巧能帮助你编写结构清晰的提示语，进而将其成功整合到可重复使用的功能组件中。

接下来，你将了解那些构成提示工程核心的基础模式，这些模式有助于构建稳定且可扩展的自动化工作流程。Netflix的高级机器学习工程师Dewang Sultania指出：“这九种模式为提示工程提供了非常实用的策略。同时，它也很好地解释了基于大语言模型的系统究竟是如何运作的！”

由于大型语言模型的响应往往缺乏一致性，本书提供了一种实用的框架，通过将提示语视为具体的指令，并分析导致响应差异的根源，从而系统地诊断提示语相关的问题。在本书中，你将逐步学习如何在提示语工程的全周期——设计、测试、迭代和管理——中，对各种问题进行系统性的分析与解决。当您读到本书的最后几章——即关于部署与运行的内容时，您就会把那些意外的输出视为有价值的调试信号，它们能够帮助您找出那些指令描述不清晰的地方。

《Prompt工程实践》最终会教你如何将提示词视作一类重要的、可维护的软件资源。你将学会通过建立经过版本控制的、可被审核的提示词库来消除“提示词债务”；这些提示词库可以通过拉取请求进行审查，同时还能通过基于角色的访问控制机制来确保其安全性。通过弥合原型测试与实际生产之间的差距，本指南提供了必要的工具，帮助团队之间开展协作，从而实现长期、稳定且安全的AI集成应用。

里面有什么

通过经过版本控制且经过审计的提示词库，消除即时债务问题。
通过精确的语言表达，减少开发迭代与返工。
通过强大的加固技术来减少幻觉现象以及安全漏洞。
运用系统工程框架来诊断和排除模型输出故障。

关于读者

本书专为那些希望构建、保障并维护基于大语言模型的可靠生产级系统的软件开发者与人工智能工程师而编写。

关于作者

理查德·戴维斯是Meridias的创始人、首席执行官兼首席技术官。自2018年起，他一直专注于人工智能领域的工作，拥有机器学习、智能体以及大型语言模型方面的实际开发经验。拉斐尔·费舍尔拥有工程学博士学位，是一名生成式AI软件工程师，他在美国、欧洲和巴西拥有超过五年的经验，致力于开发和部署基于云技术的智能型大型语言模型解决方案。