「提示工程」（Prompt Engineering）是生成式AI 領域中的關鍵技術。透過設計精確且有效的提示（Prompt），開發者與使用者能夠大幅提高生成式AI 系統的效能。本篇文章將探討提示工程的基本概念、6 大要點與常見錯誤，幫助讀者掌握這項迅速崛起的提示工程技能，無論是希望獲得準確答案還是生成創意內容，掌握提示設計的藝術都是達到理想效果的關鍵。
什麼是提示工程？
提示工程的核心概念
提示工程是一門針對生成式AI（如 GPT-4、DALL-E 等）進行「提示」（Prompt）設計的技術。透過精確、具體地給予 AI 指令，使用者可以從系統中獲得更精確且相關的回應。
生成式AI 的輸出完全依賴於輸入的提示，因此提示的設計至關重要，有效的提示應該具備足夠的上下文、明確的目標及適當的限制，從而引導 AI 朝著特定方向生成內容。
舉例來說，與其簡單地輸入「寫一篇有關氣候變遷的文章」，不如具體化要求，例如：「以青少年為受眾，寫一篇有關氣候變遷如何影響日常生活的文章，並提供三個例子。」這樣的提示能夠讓 AI 生成更符合需求的結果。
✦延伸閱讀：AI Agent 是什麼？與 AI 助理、Chatbot 差異比較和應用場景解析
提示工程的應用場景
提示工程的應用場景非常廣泛，從內容創作到產品設計都涵蓋其中。
對於創作者而言，提示工程可以幫助撰寫文章、創造故事或生成各種形式的藝術作品。
對於企業，提示工程則能應用於客服系統、生成商業報告等。例如，在電子商務領域，透過精心設計的提示，AI 可以根據用戶輸入的描述快速生成產品推薦，從而提升用戶體驗。
而在教育領域，教師可以設計精準的提示來幫助學生理解複雜的概念，甚至根據學生的學習進度個人化地生成教學材料。
為什麼了解提示工程很重要？
提示工程是人工智慧應用中不可或缺的一部分，因為它直接影響生成式AI 的效能和表現。透過精心設計的提示，AI 不僅能更準確地理解使用者的需求，還能提高輸出的品質和一致性。以下是提示工程對生成式AI 的多方面重要性：
提高 AI 輸出品質
- 提示工程能夠顯著提高 AI 模型的輸出品質，透過精心設計的提示，使用者可以引導模型生成更準確、相關和上下文敏感的回應。這對於需要高度精準和專業知識的應用場景尤為重要，例如醫療、法律和技術支援等領域。
強化用戶體驗
- 有效的提示設計能改善用戶與 AI 之間的互動，提升整體用戶體驗。當 AI 能夠理解並準確回應用戶的需求時，使用者的滿意度和信任度會隨之提高。
節省時間和資源
- 透過使用提示工程，開發者和用戶可以更快地獲得所需的結果，從而節省時間和資源。這對於需要快速解決問題或生成內容的情境尤為重要，因為有效的提示可以減少反覆試錯的過程。
促進 AI 模型情境適應性
- 提示工程使得 AI 模型能夠更好地適應不同的任務和上下文。透過調整提示，使用者可以引導模型在不同情境下生成適合的內容，這樣的靈活性使得 AI 更加實用。
未來與 NLU、人機互動技術結合
- 提示工程還有助於未來訓練 AI 系統，使其能夠根據提示進行優化，甚至微調輸出的語氣和風格。隨著自動化技術的進一步發展，提示工程將融合更多自動化元素，讓 AI 不僅能回答問題，還能設計出更具智慧的回答結構。
- 提示工程的未來發展可能會與自然語言理解（NLU）、深度學習和人機互動界面（HCI）等技術相結合，使提示的設計更加直觀和易於使用。這些技術的結合將降低提示設計的門檻，讓更多人能夠利用 AI 解決問題並創造有價值的內容。
如何設計高效的 AI 提示工程？
關鍵提示設計的 6 大要點
設定明確目標
在設計提示之前，首先要清楚你的目標是什麼，不同的任務需要不同的提示設計。
例如，如果你希望 AI 撰寫一篇文章，則提示中應包含主題、風格和字數等具體要求。例如：「請撰寫一篇關於數位行銷策略的文章，目標受眾為小型企業主，風格應該專業且易於理解，字數在 800 字左右。」
提供具體詳細的資訊
提示應具體，以確保 AI 正確理解需求，模糊的提示可能導致不準確的結果。
例如，如果你想讓 AI 生成有關某個產品的介紹，應包含具體的產品功能和目標受眾：「為一款適合 25-35 歲女性使用的天然護膚產品撰寫簡介，重點強調其有機成分和抗衰老效果。」
提供上下文關聯性
確保提示與所需的輸出緊密相關，避免不相關的信息干擾。
提供足夠的上下文可以幫助 AI 理解背景，從而生成更一致的內容。例如，說明生成內容的目的、目標受眾等。例如：「這是一份給初學者的 Python 程式碼學習指南，請撰寫一段簡介，讓讀者了解為何這本指南適合他們。」
舉例使用範例
提供具體的範例可以幫助 AI 更好地理解你的期望。這些範例可以是真實的案例或假設情境，幫助 AI 確定所需的風格或語調。
例如：撰寫一則社群媒體貼文，介紹我們的新款咖啡機，並強調其便捷和現代設計。
範例：「讓每個早晨都變得輕鬆愉快！我們的新款智慧型咖啡機，不僅操作簡單，還能在 5 分鐘內為你準備完美的一杯咖啡！'」
建立規則與限制
在提示中加入特定的規則或約束，可以引導 AI 生成符合要求的內容。
例如，要求生成的文字在特定字數範圍內，或使用特定的語調和關鍵字。例如：「撰寫一段描述，需在 150 字以內，並包含以下關鍵字：健康、天然成分、無添加。」
反覆測試與調整
如果你在進行對話式生成，請在提示中包含前一輪對話的內容，以確保 AI 理解整個對話的背景。
例如：「用戶：你能告訴我一些關於巴黎的有趣事實嗎？ AI：當然！巴黎是法國的首都，以其浪漫的氛圍和歷史建築而聞名，例如艾菲爾鐵塔和盧浮宮。 用戶：那美食方面呢？ AI：巴黎的美食文化豐富多樣，尤其以其麵包、奶酪和高級料理聞名，全市遍布著各式各樣的餐廳和咖啡館。」
若生成的結果不如預期，可以嘗試多次實驗，修改提示以查看不同的結果，這樣不斷修正和實驗是改進生成結果的重要步驟。
提示工程的常見錯誤與最佳實踐
在設計提示時，常見的錯誤包括過於模糊、缺乏具體指引或給予過多的訊息而導致 AI 無法正確理解需求。例如，輸入「描述一個房間」這樣的提示會得到非常廣泛且不具體的回應。
而若具體描述房間的用途、風格及所需細節，例如「描述一個現代風格、溫馨且適合閱讀的客廳，包括家具和燈光」，可以大幅提升生成的精確度。
最佳實踐則包括：
- 拆分提示：嘗試將提示拆分為多個部分，讓 AI 一步步完成複雜任務。
- 反覆測試：反覆測試並調整提示，以確保輸出的內容符合預期。
- 逐步增加難度：先從簡單的提示開始，再逐步增加複雜度，這樣可以避免 AI 一開始生成過於笨拙或無關的內容。
提示工程不僅是一項技術，更是提升 AI 系統效能並優化生成結果的關鍵策略。隨著生成式AI 的持續發展，掌握提示工程的重要性不容忽視。無論你是 AI 工程師、內容創作者，還是數據分析師，具備這項技能都能幫助你在這個領域中取得優勢，創造更有效的 AI 互動和應用。
現在就開始改進你的提示策略，讓生成式 I 成為你在工作和創作上的強大夥伴。透過不斷的學習和實踐，你將能充分挖掘 AI 的潛力，創造出更具價值的內容與解決方法。
如果你對人工智慧和提示工程有任何問題，iKala 作為 AI 領域的專家，隨時歡迎聯繫 iKala。我們致力於幫助你在 AI 技術的應用中實現最佳效果。
<延伸閱讀：OpenAI o1 模型如何影響提示工程？操作技巧與未來趨勢探索
