即时工程是指对提供给ChatGPT等人工智能模型的初始文本进行编辑，以获得更好的结果。
掌握这一点意味着更好地理解这些模型的内部工作原理，使您能够优化性能并在各种应用程序和场景中获得显着的好处。
例如，对于一种为您提供易于应用的烹饪食谱的编程语言，您应该要求它以“逐步”格式为您提供结果。通过这种方式，它返回的结果是一个比你简单地询问它用冰箱里的四种食材煮什么菜更清晰的食谱。
旨在充分利用Prompt Engineering并通过查询 阿尔及利亚消费者电子邮件列表 AI模型获得更好结果的消息称为提示。
怎样才是一个好的提示引擎？
教练兼演讲者 Donna McGeorge 在她的书《 ChatGPT 革命：如何用 AI 简化你的工作和生活管理》中指出，有效的提示具有精确、具体和有吸引力的特点。通过向 ChatGPT 提供精心设计的消息，它可以准确地了解您的需求，从而产生更加个性化和有用的响应。这种适应减少了所需的时间、精力和精力，从而优化了交互体验。
此外，McGeorge 补充说，只要有可能，请尝试在提示中添加以下元素：
* 视角：告知人工智能模型其所处的情况或环境。告诉他一些你在做什么以及为什么。
* 目的：具体说明交互的特定目的。例如，获取信息、请求推荐或只是进行非正式聊天。您还可以根据您的需求要求它生成积极、批评或平衡的内容。
* 个性：指定谈话的语气和风格。从这个意义上讲，请包括您是否希望回复具有幽默的语气、富有同理心或包含其他情感元素。你甚至可以要求他做出回应，就像某个特定的名人在做一样。
要利用提示，您可以使用不同类型的提示。
提示工程技术或提示类型
继续前面提到的参考书，这些将是获得更好结果的最有效的提示类型：
1.- 探索性提示
它们类似于提出一般性的、开放式的问题，非常适合探索各种各样的想法和意见。答案可能具有启发性、创造性和刺激性。
2.- 自定义提示
自定义提示使用户能够创建自己的问题或表达方式，因此 ChatGPT 可以根据他们的个人要求和品味生成量身定制的响应。这些可以让用户以更自然和个性化的方式与ChatGPT交互，从而显着改善用户体验。
3.- 上下文提示
它们提供了上下文详细信息，当您发现自己处于复杂或混乱的情况并需要指导时，它们非常有价值。答案通常以实用的建议和可能的解决方案的形式呈现。
4.- 逐步提示
它们非常有效地提供关于如何执行特定任务或实现特定目标的清晰直接的指示。
5.- 评估提示
当寻求获得对特定主题的数据洞察和观点时，它们是有益的。回复通常会提供建设性的反馈和改进建议。
6.- 后续提示
这些是向 ChatGPT 发出的查询，作为其初始响应的后续操作，以便获取更多详细信息、加深或澄清各个方面。它们是从ChatGPT获得更准确和有用的响应的有效方法。
您想充分利用生成式 AI和 ChatGPT的潜力吗？在 PGR Marketing & Technology，我们陪伴您，帮助您实现这一目标。