“ 提示詞工程是大模型應(yīng)用的核心，大模型的能力是有限的，但提示詞是挖掘大模型能力的鑰匙?！?/strong>

人工智能技術(shù)是目前技術(shù)圈中比較火的技術(shù)，但很多人對人工智能技術(shù)還沒有一個清楚的認識；有些人把人工智能技術(shù)想的太復(fù)雜，而有些人把人工智能技術(shù)想的太簡單。

還有很多人傳統(tǒng)的技術(shù)開發(fā)者，甚至?xí)J為人工智能技術(shù)是一項全新的領(lǐng)域，之前的開發(fā)經(jīng)驗和技術(shù)都沒有了用武之地。

但不得不說這是一種錯誤的思想，因此我們今天就來討論一下人工智能技術(shù)和現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系之間的關(guān)系。

人工智能技術(shù)與業(yè)務(wù)體系之間的切入

人工智能技術(shù)作為一項新興的技術(shù)領(lǐng)域，就像二十年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，各種各樣的新興概念占領(lǐng)了我們的視野，很多時候我們也搞不明白這些技術(shù)和概念之間的關(guān)系。

特別是對一些具有多年傳統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗的技術(shù)人員來說，他們對人工智能技術(shù)沒有一個準確的認知；也不知道人工智能技術(shù)具體涉及到那些技術(shù)點和那些領(lǐng)域。

因此，很多人在現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系和技術(shù)體系下，不知道應(yīng)該怎么和人工智能這項新技術(shù)做結(jié)合。

其實從技術(shù)的角度來說，人工智能主要分為兩大塊；其一是大模型技術(shù)，其二是大模型技術(shù)的應(yīng)用。

而大模型技術(shù)包含機器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，強化學(xué)習(xí)，模型蒸餾等等一系列技術(shù)棧；大模型技術(shù)的主要目的就是做出一個更好用，更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

而大模型技術(shù)的應(yīng)用主要包括大模型的使用，大模型的訓(xùn)練和微調(diào)，提示詞工程，內(nèi)容生成，RAG和Agent技術(shù)；以及在其之上構(gòu)建的行業(yè)解決方案。

但大模型畢竟不是神，因此它只能解決它能解決的問題，因此大模型的能力范圍也是有限的；所以，在企業(yè)現(xiàn)有的技術(shù)和業(yè)務(wù)體系下，人工智能模塊只是作為業(yè)務(wù)模塊中的一個功能點。

哪怕是從零開發(fā)一個人工智能產(chǎn)品，依然需要很多其它功能體系和業(yè)務(wù)體系進行配合；舉例來說，用戶體系，管理端，權(quán)限體系這些功能模塊是任何系統(tǒng)都不可缺少的。

而從技術(shù)開發(fā)人員的角度來看，如果是做大模型技術(shù)應(yīng)用，其實沒有大家想象中的那么復(fù)雜，真正復(fù)雜的是大模型技術(shù)的研究，也就是怎么做出一個好的模型。

而從應(yīng)用的角度來說，大模型應(yīng)用最復(fù)雜的地方可能就是數(shù)據(jù)處理模塊，不論是你要訓(xùn)練或微調(diào)模型；還是僅僅需要使用這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理都是大模型應(yīng)用包括研究的一個困難點。

而如果你不需要訓(xùn)練和微調(diào)模型，那么使用大模型就更簡單了；你只需要會調(diào)用接口即可，其它大量的開發(fā)工作基本都是和大模型無關(guān)的，也就是說基本上都是業(yè)務(wù)功能的開發(fā)。

當(dāng)然，使用大模型還需要一個很重要的能力，那就是提示詞工程；任何模型的使用都離不開提示詞，而提示詞工程不但能夠讓大模型更好的理解你的需求，同時還能約束模型的輸出格式。

可以說提示詞的好壞，能夠直接影響到模型的效果；對模型的使用來說，提示詞才是最需要考慮的東西；畢竟模型從被訓(xùn)練好之后，它的能力就已經(jīng)確定了，除非你對模型進行重新訓(xùn)練或微調(diào)；但怎么挖掘它的能力，就是提示詞需要做的事情了。

如果說大模型是一個擁有強大魔法的魔法師，那么提示詞就是魔法師的魔法棒。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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