如果不了解快速工程的艺术而使用生成式人工智能，就好比拥有一辆法拉利却不知道如何驾驶一样。
2022 年底，随着OpenAI ChatGPT的推出，生成式人工智能开始崭露头角。从那时起，科技界经历了一场重大变革，谷歌、苹果和 Meta 等行业巨头都在努力追赶。
不过，ChatGPT 仍然占据主导地位，随着其最新模型 GPT-4o 的推出，他们正在将生成式人工智能提升到一个新的水平。，鼓励模型适应特定的角色、语气或观点。 “像一位知识渊博的专业厨师一样做出回应，
为第一次烹饪这道菜的人解答对烹饪说明的疑虑。”
及时调理 对特定提示格式的语言模型进行预训练或微调。 在特定领域（例如法律或医疗）中，对精心编写的提示和响应数据集进行模型微调。
现在我们已经了解了 WhatsApp数据 快速工程的基础知识，让我们看看快速工程在生成式人工智能中的重要性。
生成式人工智能中快速工程的重要性
提示设计是人类意图与机器输出之间的桥梁，因此是生成式人工智能的重要组成部分。编写好的提示可以将模糊的查询转化为可操作的指令。
例如，考虑开展营销活动的任务。有效的提示工程技术可以为人工智能提供丰富的背景信息，其中包括目标人群、品牌形象和你期望的情感共鸣。
提示内容如下：“想象一下，你是一位经验丰富的广告专业人士，正在为一家奢侈手表品牌撰写广告活动，该品牌的目标客户是富裕的、精通技术的专业人士。现在，你需要通过一系列引人入胜的标语和产品描述来捕捉精致和独特的精髓。”
要求人工智能引擎“写一篇 300 字的关于二战的文章”可能会产生一个宽泛、没有重点的输出。同时，“从德国的角度为德国观众写一篇 300 字的关于二战的文章”将指导人工智能模型产生一个简洁、有针对性的输出。
提示工程在很多领域都有应用。例如，在客户服务中，诸如“作为友好的支持代理，帮助客户分三步更改密码”这样的提示可确保 AI 提供清晰、用户友好的说明。
通过正确应用提示工程，可以提高生产力和用户满意度。有效的提示工程还可以减轻医疗保健和金融等敏感领域中不适当或不相关内容的风险。
因此，快速工程可以充分发挥生成式人工智能的潜力，让互动变得更有意义、更高效。
我们已经了解了及时工程的重要性以及及时工程的要素。现在，让我们看一看及时工程的优秀示例。
好的提示示例
我们根据受该技术严重影响的 3 个功能将此列表分为 3 个不同的类别。
我们还将展示当提示输入到不同的 LLM（ChatGPT、Anthropic Claude 和 Google Gemini）时如何引发不同的反应。
这是 Microsoft CoPilot 生成的图像
一幅宁静的风景画，画中有一间小屋，坐落在瀑布旁郁郁葱葱的绿色森林中。小屋设有俯瞰河流的阳台，还有一条小路通往水边。
图片来源：Microsoft Copilot
Canva 还具有 AI 设计功能，在正确的提示下，可以生成一些非常令人印象深刻的图像。
这是我们之前在 Canva 上使用的相同提示的输出。
一幅水彩画，画中是一座坐落在 机器学习和人工智能实施：从新手到专家 郁郁葱葱的绿色森林中的乡村小屋。一幅瀑布从前景的岩石峭壁上流下，底部有一个小池塘。小屋有一个俯瞰瀑布的大甲板。
使用 Canva 创建的图像
最后，我们要求 Gemini 使用相同的提示创建图像，其结果至少令人印象深刻。
3. 对于客服人员
通过使用正确的提示，客户服务 AUB 目录 代理可以创造奇迹。我们已经确定了几个领域，在这些领域中，策略性编写的提示可以帮助客户服务代理。
首先，正确的提示可以帮助研究客户情绪， 从客户评论中识别他们对您的公司有何评价。
提示示例： 帮助我分析 Kommunicate 的这条评论的情绪和用户看法。
“您最喜欢 Kommunicate 的什么地方？
创建意图的选择范围非常广泛。探索不同的功能以找到对客户最实用和最有吸引力的结果是一件令人愉快的事情。我很欣赏 API 集成的增加，因为它使我们能够提供非常具体的支持。此外，团队的持续支持、建议、测试和调整（包括仪表板）非常宝贵，大大简化了我们的工作。
您不喜欢 Kommunicate 的哪些方面？
虽然我没有遇到 Kommunicate 的任何具体缺点，但我注意到某些流程或集成可能需要更长的时间。但是，通过练习和耐心，这种小麻烦往往会随着时间的推移而改善。
这是对 G2 上的 Kommunicate 的真实评论，您可以在此处阅读。
我们将这条评论输入 ChatGPT，AI 模型按照我们的要求给出了评论摘要。回复如下。
