人工智能遍地開花，隨處可見一些新的人工智能工具。在 ChatGPT、AutoGPT、Midjourney 之間， Dall-E 和 GitHub Copilot，您可以建置、編碼、獲取答案，以及創造美麗的藝術品……至少我們中的一些人可以。
為什麼有些人在使用生成式 AI 時比其他人獲得更好的結果？為什麼有些人製作的藝術品配得上盧浮宮，而另一些人卻得到了接近狗屁的東西？
這一切都取決於您使用的輸入。此輸入稱為“提示”。提示是您提出的問題，或者您用來建立內容的詞語。那些“製作”提示或對輸入有策略的人將其稱為“提示工程”。
什麼是提示工程？
提示工程是指專門設計提示，以便從 AI 獲得更好的結果。
OpenAI、Google 等人工智能係統的建立者甚至聘請“快速工程師”來幫助訓練他們的模型。一些“創作者”甚至在 Etsy 等平台上出售他們的 Midjourney 提示。
簡而言之，人工智能系統就像資料：輸入垃圾，輸出垃圾。如果輸入錯誤，可能會得到錯誤的結果。提示工程在很大程度上受上下文影響。
人工智能的背景
當涉及到我們得到的結果時，上下文是最大的問題之一。例如，如果我用谷歌搜尋“donut”（或“doughnut”:doughnut:），我可以獲得一整套結果；從甜甜圈食譜到甜甜圈圖片，或者在哪裡可以買到這種美味的甜點。這是因為我沒有給搜尋引擎任何其他上下文。當然，Google 會使用我之前的搜尋歷史記錄和我的位置等訊息來幫助確定結果，但僅此而已。
搜尋引擎中的術語“甜甜圈”可以指任何形狀、Slack 插件、應用程式，或者 GitHub Universe 2022 上提供的這些美味的 GitHub 甜甜圈
例如，如果我想找到一個關於在 Blender 中建立甜甜圈 3D 模型的教程，那麼如果我只輸入“甜甜圈”，搜尋結果可能不會顯示。我需要更具體。諸如“甜甜圈 Blender3D 教程”之類的東西會為我提供更準確的結果。
人工智能也是如此。您需要為 AI 提供足夠的上下文，以便根據您的需要獲得更好的結果。
聊天應用的提示工程
許多人向我們展示了來自 ChatGPT 的一些瘋狂結果。雖然它們並不總是準確的，但 ChatGPT 確實擅長一件事：散文。寫出優美、結構合理、流暢的句子真是令人難以置信。結果很容易閱讀，聽起來真的很棒。但獲得準確的回應完全是另一回事。例如，人們厭倦了使用 ChatGPT 撰寫歷史文章，雖然文章可能讀起來不錯，但在歷史上可能並不准確。比如你讓ChatGPT“寫一篇關於中國的淪陷的2000字的文章”，它就會給你寫一篇關於中國的淪陷的2000字的文章。但它不一定是事實正確的。
雖然某些內容可能讀起來不錯，但實際上可能不正確。提示：我沒有博士學位 :wink:
這是因為 ChatGPT 從各種來源獲取訊息並將它們融合在一起。這些來源本身可能並不准確。 ChatGPT 也不知道您指的是中國的_哪個_秋天。因此它很容易錯誤地交叉引用日期。通過以對話方式向 ChatGPT 提供訊息，然後要求它寫一篇 2000 字的文章，您將獲得更好的結果。
那到底是什麼意思？有些人認為 ChatGPT 是一種單向的、對話式的、單一輸入的獲取訊息的方法。但事實並非如此。它被稱為“聊天”是有原因的。進行對話，完善您的問題，為您的回答提供背景訊息。
例如，如果我想要一段關於“NDC 會議”的旅行報告，我不會以“給我寫一段 NDC 旅行報告”來開始我的 ChatGPT。相反，我會首先弄清楚 ChatGPT 對 NDC 了解多少，並在此過程中提供上下文。您提供的輸入在很大程度上決定了輸出。這就是為什麼有些人能夠獲得非常好的結果，而其他人則不能。
沒有任何上下文，ChatGPT 不知道我指的是什麼 NDC
另一個例子：如果你要去參加工作面試，你想要一些提示，讓 ChatGPT“給我一些準備工作面試的提示”，會給你一些很好的回應，但它遠非具體。相反，諸如“我要去一家 AI 初創公司面試軟體開發人員的職位。你能給我一些準備面試的提示嗎？”將為您提供更加量身定制的個性化結果。這就好比你讓台上的專家給觀眾中的 1000 個人一個答案，他們可能會提供一些通用的東西，這樣每個人都有一個外賣訊息。但如果你一對一地問同一個人，他們可能會問你一些後續問題以了解你的情況，因此會提供更個性化、更具體的答案。
藝術應用的提示工程
您可能已經看到一些人使用穩定的傳播應用程式創作的一些精美藝術品。然後是看起來“錯誤”的藝術品。其中很多都歸結為上下文。例如，如果我使用 Night Café（我最喜歡的生成器之一），然後輸入“dog”這個詞，這就是我得到的：
使用 Night Café 生成的圖像，以及提示符“dog”
有一些隨機的“狗”字寫成一個標誌，前景中有一隻看起來很奇怪的狗，而且它的顏色非常奇怪。現在，如果我想像成年德國牧羊犬在陽光明媚的日子裡在公園裡的照片般的圖像，那可能不是我要得到的。人工智能沒有那種背景。它無法讀懂我的想法（還沒有！）。當你想創作藝術品時，你需要描述你在腦海中想像的圖像。您提供的細節越多，輸出就越好。這就是它變得棘手的地方。許多穩定的擴散應用程式都有有限的字符數。因此，您需要對如何製作提示具有意義和戰略性。
與 ChatGPT 類似，您需要不斷地重新製作提示並完善它們。然而，基於聊天的 AI 的優勢在於，您可以繼續對話並不斷向 AI 提供更多訊息和不同的問題，以獲得良好的回應。雖然一些藝術生成器允許您“重新混合”您的輸出，但它仍然依賴於新的提示。因此，您一直在等待輸出，查看未加入的內容，然後發送經過調整的新提示。一些用戶在 Midjourney 上花費數小時，接收輸出並重新製作他們的提示以產生一些驚人的作品。這都是練習的問題。這就是為什麼一些創作者在 Etsy 上出售他們的提示！
我的朋友 Jean 使用 Midjourney 製作的藝術品
有一件事是肯定的，如果你想製作一些高質量的藝術品，不要指望花幾秒鐘寫一個提示，點擊“建立”按鈕然後看到莫內。沒有！相反，您需要投入時間（和金錢）來創作數百件藝術品，在每次迭代中重新處理您的提示以製作您的傑作。
提示工程程式碼
我不會花大量時間談論如何為 GitHub Copilot 之類的東西製作好的提示。我的同事 Rizel 寫了一篇精彩的博文，深入探討了 GitHub Copilot 的提示工程：
https://dev.to/github/a-beginners-guide-to-prompt-engineering-with-github-copilot-3ibp
我要說的是——類似於 ChatGPT——GitHub Copilot 依賴於上下文。存儲庫中還編寫了哪些其他程式碼？文件的擴展名（以及語言）是什麼？ GitHub Copilot 還為您打造了什麼？您在程式碼中加入了哪些註釋？所有這些都將幫助 GitHub Copilot 為您合成更準確的程式碼。
可以這樣想：如果您寫了一條評論，說明您想要建立一個使用後端資料並解決特定問題的複雜函數，那麼您可能不會僅僅通過一條評論就得到很好的回應。就像你的程式碼——至少它應該是——被分解成許多函數，（希望）有很多有用的評論，當你分解東西時，GitHub Copilot 工作得更好。
而不是要求 GitHub Copilot：
//反轉句子（使用 JavaScript）
想想如何從邏輯上分解問題。例如，如果有人給我一張紙，上面寫著一句話，讓我把它倒過來，我會怎麼做？像這樣寫評論會更有益。如果您這樣做，GitHub Copilot 將擁有更多的上下文並更好地理解您想要什麼。
與 ChatGPT 之類的東西相比，GitHub Copilot 的另一個區別是 GitHub Copilot 考慮了你擁有的_所有_上下文。我上面提到的所有事情：
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什麼是文件擴展名
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專案中還有哪些其他文件
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你是怎麼寫其他評論的
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其他程式碼是如何建置的
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您輸入的評論是什麼
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您輸入的程式碼是什麼
ChatGPT 和其他聊天應用程式會更加重視您對聊天所做的最後評論； 也就是，您加入到對話中的最後一條訊息。但是，GitHub Copilot 始終會考慮上下文以生成更好的程式碼結果。
更好的提示工程
歸根結底，從任何類型的生成式 AI 中獲得好的結果都在你身上——你提供輸入的人。正如我一開始所說：垃圾進，垃圾出。因此，在製作提示時請考慮以下重要提示：
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提供良好的上下文；提供有關您要實現的目標的示例和訊息
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請明確點**;如果它是針對特定觀眾的，那麼就說
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分解問題
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清楚你如何提問。如果返回的內容聽起來不對，請澄清
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根據您的提示改寫和精煉
最後，始終，始終驗證您從 AI 收到的訊息。對於藝術品生成器而言，這不太重要，但如果您查看程式碼和訊息，它就很重要。檢查您收到的程式碼是否按照您的預期工作。驗證提供給您的書面訊息的準確性。
請記住，無論發生什麼，您仍然是飛行員。您仍然是負責人，您對使用和共享哪些藝術作品、哪些程式碼片段以及哪些訊息有最終決定權。
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