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從零打造客製化 AI 聊天機器人系列 第 11

[從零打造客製化 AI 聊天機器人] Prompt Engineering

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什麼是 Prompt Engineering ?
現今生成式 AI 對大家來說已經離不開日常工作,成式 AI 能夠生成內容和回答問題的語言模型,但有時候會發現生成式 AI 可能答非所問或給出錯誤的答案,可能是因為我們問的問題太過廣泛,導致他無法理解,這時候就需要 Prompt。
Prompt Engineering 中文叫 AI 提示工程,設計和優化對話提示(prompts),有效的和生成式 AI 模型互動的技術。透過引導生成式 AI 執行的程序,讓生成式 AI 可以理解各種提示 / 指令,而產出最佳解答,過程中,工程師也要對指令不斷的設計、優化和測試。

Prompt Engineering 主要的核心?
在設計 AI 自動化聊天機器人時,Prompt Engineering 有重要的角色,有效設計 prompts (對話提示),可以讓機器人生成更準確、具體且實用的回應,尤其是客製化情境。

  • 了解業務需求:設計提示之前要先了解機器人具體的應用場景。例如:機器人是否要查詢數據、專業知識解釋等等
    • 範例:台北旅遊景點機器人,設計的 prompts 就需要包含,台北各大旅遊景點和歷史,捷運等大眾交通工具附近景點介紹。
  • 具體化和明確化:提示需要具體,避免含糊的指令。
    • 範例:請介紹台北景點,要該要更改成「描述台北主要的3個旅遊景點,和大眾交通工具如何抵達物。」
  • 根據數據調整 Prompt:在實現 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 或其他定制化模型時,Prompt Engineering 可以針對具體數據源進行優化。根據資料庫或文件,生成的回應也會依據上下文。
    • 範例:在 ChromaDB 嵌入台北市政府捷運站附近旅遊景點介紹,就可以設計介紹台北捷運站周邊景點介紹。
  • 多步驟提示:對於較複雜問題,可以把提示設計步驟形式,避免一次性回答不精確。
    • 範例:首先列出你感興趣的捷運站,然後查詢並介紹該捷運站附近的主要景點。
  • 實驗和優化:需要不斷測試和優化,藉由反覆測試和觀察回覆,來調整提示。
  • 上下文保留:在多人或多輪對話時,設計 Prompt 也要考量上下文內容,在 Prompt 嵌入上下文資訊,讓機器人記住之前的資訊。
  • 指令和限制:也可以對機器人的回應設置限制條件,例如:數字、格式等等。

Prompt Engineering 在客製化聊天機器人中,讓機器人能夠正確執行指令並精確回應的核心,透過不斷優化和提示,可以讓機器人滿足特定場景。


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