调教ai的利器，提示词工程

想要避免AI掉入“幻觉”的陷阱，我们除了优化数据和模型，还可以巧妙地利用“提示词工程”，就像一位经验丰富的驯兽师，用精准指令来引导AI生成更可靠的内容。AI对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关。清晰、具体的提示词能够帮助AI更好地理解我们的意图，从而减少“想当然”的错误。例如，当我们询问AI“第二次世界大战的关键日期”时，如果只是简单地抛出问题，AI可能会根据其记忆中的信息，给出一些似是而非的答案。但如果我们在提示词中明确要求AI“根据可信的历史文献”来回答，并限定时间范围，AI就更有可能给出准确的答案。以下是一些避免AI幻觉的提示词技巧：明确要求AI引用可靠来源:例如，在询问历史事件时，可以要求AI引用权威的历史文献；在询问科学事实时，可以要求AI引用已发表的科研论文；在询问法律条款时，可以要求AI引用官方的法律文件。要求AI提供详细的推理过程:这可以帮助我们理解AI是如何得出结论的，并判断其结论是否合理。例如，在询问数学公式时，可以要求AI展示推导过程；在询问代码功能时，可以要求AI逐行解释代码的含义。明确限制AI的生成范围:例如，在询问名人名言时，可以指定名人的姓名和相关主题；在询问新闻事件时，可以指定事件的时间范围和相关关键词。通过这些技巧，我们可以将提示词变得更加清晰、具体、有针对性，从而引导AI生成更加准确和可靠的内容。当然，提示词工程只是一种辅助手段，要想从根本上解决AI幻觉问题，还需要从数据、模型、训练方法等多个方面进行努力。

旁白在了解了大模型的创建过程之后，你大概也能理解为什么大模型会有一开始说的那种缺陷了。这个时候你也听说了有一些优化大模型能力的方案，于是你迫不及待的想要了解一番当大模型被创建出来之后，我们一般会使用以下几种方式来增强大模型的能力提示词工程微调RAG[heading2]提示词工程：巧妙地"问"出好答案[content]想象你在和一个博学但有点固执的老教授交谈。如果你直接问他一个问题，他可能会给出晦涩难懂的回答。但如果你懂得如何提问，就能引导他给出你想要的答案。提示词工程就是这样一门面向大模型的问话的艺术。通过精心设计输入的文本（我们称之为"提示词"），我们可以引导AI更好地理解我们的需求，从而给出更准确、更有用的回答。比如，与其直接问"给我讲讲人工智能"，不如这样问："请用简单的语言，为一个10岁的小朋友解释什么是人工智能，并举一个生活中的例子。"这样，AI就更可能给出通俗易懂的解释了。[heading2]微调：让AI成为"专家"[content]还记得我们说过AI在专业领域可能会力不从心吗？这就好比让一个普通大学生去解答博士级的问题。但如果我们能给这个大学生补充一些专业课程，情况就不一样了。微调就是给AI"补课"的过程。大模型的被创建之初，使用预训练已经具备了基础的学习和知识能力。我们再用特定领域的专业数据对它进行微调，这就相当于让它接受了专业培训。通过这种方法，我们可以让原本"全才"的AI变成某个领域的"专家"。比如，我们可以用大量医学文献对AI进行微调，让它在回答医疗问题时更加专业和准确。

在尝试的过程中，他们就会发现一些问题了：它有的时候答非所问啊？我明明是问它食谱，还没给它医嘱和营养需求，它就已经开始疯狂输出了它的回答格式不标准啊，用词不是我们事业单位可以接受的风格它用文字描述的office excel的操作步骤我在界面上根本找不到是的，这种感悟就很自然了，我就向他们解释了，AI因为它的原理，偶尔会出现“幻觉”和理解的“不准确”，为了让AI就一个具体的目标更好地服务我们，我们需要学习“提示词工程”。而到这里，我的爹妈可以快捷使用KIMI后，他们从自己的经验出发，所产生的需求就会接近AI本身真实的范围了，我同他们约定，一旦他们想到具体要用它解决一些高频问题的时候，我会为他们写提示词，甚至捏一个BOT。