什么是prompt工程？

Prompt工程，又称提示工程（Prompt Engineering），是指设计和优化用于与生成式人工智能模型交互的Prompt的过程。

在预训练的大型语言模型（如BERT、GPT等）的基础上，通过精心设计的提示（Prompt）来引导模型直接适应和执行特定的下游任务，而无需对模型进行额外的微调。这种技术的核心在于，将新任务通过Prompt构建为模型在预训练阶段已经熟悉的形式，利用模型固有的泛化能力来执行新的任务，而无需在额外的特定任务上进行训练。

Prompt工程有一些核心要素。首先是任务说明，要明确提出具体的任务要求，清晰、直接地描述期望模型完成的任务。例如在情感分类任务中，明确告知模型判断句子的情感为积极还是消极。其次是上下文，提供任务相关的背景信息，增强模型对任务的理解并提供解决任务的思路。再者是问题描述，要描述用户的具体问题或需要处理的信息，为模型提供一个明确的起点。最后是输出格式，指示模型以何种形式展示回答，包括输出的格式和任何特定的细节要求，像指定输出为JSON、CSV等格式。

在构建Prompt时也面临着一些挑战，随着Prompt内容的丰富和复杂化，输入到模型中的Prompt长度增加，可能导致模型推理速度减慢和推理成本上升。为解决这个问题，有像LLMLingua这样的方法，它提出了一种由粗到细的Prompt压缩方法，能够在不牺牲语义完整性的情况下，将Prompt内容压缩至原来的二十分之一倍，同时几乎不损失模型的性能；还有FIT - RAG，通过高效压缩检索出的内容，成功将上下文长度缩短至原来的50%左右，同时保持了性能的稳定，为处理大规模上下文信息提供了有效的解决方案。

从更广泛的意义来看，Prompt工程在自然语言处理（NLP）任务中有诸多重要意义。在垂域任务方面，它使得大型语言模型能够无需特定任务的微调即可执行垂直领域任务，减少了计算成本和对标注数据的依赖，让模型能够更好地应用于特定领域。在数据增强上，可以利用大型语言模型生成新的高质量数据，用于训练和优化其他模型，将大型模型的能力通过合成数据“蒸馏”到其他模型上，提升小模型的性能，同时保持较小的模型尺寸和低计算成本。在构建智能代理方面，Prompt工程还可以用于构建智能代理（Intelligent Agent, IA），这些代理能够感知环境、自主采取行动以实现目标，并通过学习提高性能。

总的来说，Prompt工程是一种能够充分发挥大模型能力的技巧，通过提供清晰、简洁的指令或问题，让模型更好地理解用户需求，从而得到更好的模型输出。