提示工程(Prompt engineering)大師之路：駕馭AI的未來語言
前言：掌握「提示」——與AI溝通的關鍵之鑰
在人工智慧蓬勃發展的今日，我們正從被動的使用者，轉變為主動的協作者。而這場轉變的核心，就是「提示工程」（Prompt engineering）。它並非一門深奧的學問，而是設計與建構指令的藝術，目的是為了讓生成式人工智慧（Gen AI）模型，如你所熟悉的 ChatGPT，能夠產生更優質、更符合你需求的輸出。
這篇筆記將帶你從零開始，深入淺出地了解什麼是提示工程，探索其演進的脈絡，並掌握多種實用的核心技術。無論你是AI新手，或是想進一步提升溝通效率的進階使用者，都能從中找到啟發。讓我們一起踏上這條提示工程的學習之路，駕馭與AI溝通的未來語言。
一、什麼是提示工程？
「提示」（Prompt），是你用自然語言向AI下達的指令。對於文字模型，它可能是一個簡單的疑問，一個明確的命令，甚至是一段充滿細節的長篇陳述。而「提示工程」，就是優化這個指令的過程，透過調整措辭、指定風格、提供背景資訊或設定角色，來引導AI生成你想要的結果。
這個概念不僅適用於文字，也廣泛應用於文字到圖片（Text-to-Image）或文字到音訊（Text-to-Audio）模型。這時的提示，通常是對預期輸出的描述，例如「一張太空人騎馬的高畫質照片」，或是「低傳真、慢節拍、帶有有機採樣的電子輕音樂」。
二、歷史與發展：從學術走向大眾
提示工程並非一夕出現的新詞彙。早在 2018 年，研究人員便已提出，所有自然語言處理（NLP）的任務，都可以被視為一個針對上下文的「問答」問題。然而，真正讓提示工程走進大眾視野的，是 2022 年 ChatGPT 的問世。
這個領域迅速從學術研究，轉變為一項重要的商業技能。人們開始透過大量的試誤（trial-and-error）來尋找最佳的提示方式，並逐漸形成一套系統化的方法。其中，Google 在 2022 年提出的「思維鏈提示法」（Chain-of-thought prompting），更是其中的一個重要里程碑，它展現了透過引導，能讓AI進行多步驟推理的驚人能力。
三、提示工程的核心技術
為了讓AI模型產生更精準的結果，學術界與業界發展出多種提示工程技術。以下是幾種廣泛應用的核心方法：
1. 文字生成模型（Text-to-Text）
- 思維鏈（Chain-of-thought, CoT）
這項技術能引導大型語言模型（LLM）在給出最終答案前，先透過一系列中間步驟來解決問題。例如，當你問AI一個數學問題時，它不再直接給答案，而是像人一樣，一步步列出解題過程。這不僅提升了AI的推理能力，也增加了其決策過程的可解釋性。
- 上下文學習（In-context learning）
這是一種讓AI模型能夠從提示中「暫時學習」的能力。你可以在提示中提供幾個範例，讓AI從中學習並模仿。例如，給它「maison → house, chat → cat, chien → 」，它就能回答「dog」。這項能力是大型語言模型的一種「湧現能力」（emergent ability），會隨著模型規模的擴大而顯著提升。
- 自洽解碼（Self-consistency decoding）
這是一種透過重複驗證來提升準確性的方法。它會執行多次思維鏈推演，然後從所有推演中，選出最常出現的結論作為最終答案。
- 思想樹（Tree-of-thought）
這是思維鏈的通用化版本。它允許AI同時產生多條推理路徑，並具備回溯或探索其他路徑的能力，如同樹狀搜尋演算法一般，讓AI的思考過程更為全面。
2. 自動化提示生成
- 檢索增強生成（Retrieval-augmented generation, RAG）
RAG 是一種強大的技術，它允許生成式AI模型在生成回應前，先從特定的資料庫、文件或網站中檢索相關資訊。這能讓AI的回應更具體、更準確，有效減少AI幻覺（編造不存在的資訊）的發生，使其能夠使用特定領域或最新的知識。
- 圖檢索增強生成（Graph retrieval-augmented generation, GraphRAG）
這是 RAG 的進階版。它運用知識圖譜，將不同的資訊片段連結起來，幫助AI對大型資料集中的概念進行整體理解與總結，尤其適用於需要綜合多個資訊來源的複雜任務。
- 使用語言模型生成提示
這是一項革命性的發展——AI可以為AI編寫提示。透過「自動提示工程師」（Auto-prompt engineer）演算法，一個大型語言模型可以為另一個模型生成最佳提示，這大大加速了提示優化的過程。
3. 圖片生成模型（Text-to-Image）
- 負向提示（Negative prompting）
早期的圖片生成模型難以理解「不要」或「沒有」等否定詞。因此，發展出「負向提示」技術，讓使用者在一個獨立的提示中，明確指定哪些詞語不應該出現在最終圖片中，從而更精準地控制生成結果。
- 權重與格式
在文字到圖片的提示中，詞語的順序至關重要。通常，越靠近提示開頭的詞語，其權重越高，對最終圖片的影響也越大。此外，指定媒介（如攝影）、風格（如普普藝術）和藝術家風格（如「以文森．梵谷的風格」）等，都能有效引導AI創造出獨特的視覺效果。
四、實用指南：5S 工程與應用
無論是專業應用或日常生活，提示工程都是一項值得投資的技能。以下是簡單易懂的「5S 工程」指南，幫助你打造更優質的提示：
- Set the scene (設定場景)：明確告訴AI你的角色，或希望它扮演的角色，例如「你是一位專業的行銷顧問」。
- Be specific (說清楚)：提供具體的細節，聚焦於你需要的內容。
- Simplify your language (語言簡單)：使用簡潔明確的語句，避免複雜的語法與模糊的詞彙。
- Structure the output (輸出有結構)：明確要求輸出的格式，例如「請以條列式呈現」。
- Share feedback (給予回饋)：告訴AI哪些部分做得好、哪些需要改進，幫助它下次做得更好。
提示工程的應用場景廣泛，無論是教育（教師編寫教案）、商業（撰寫行銷文案）、創意寫作（生成劇本或詩歌），或是日常生活（撰寫Email、整理筆記），它都能成為你的得力助手。
結語：從提示工程到專屬AI助理
提示工程是一門結合了邏輯與創意的藝術。它不僅是優化指令的技巧，更是我們理解與駕馭AI思維模式的關鍵。隨著技術的演進，未來的AI將不再只是單純的工具，而是能與我們深度協作的夥伴，如同你所提到的「GEM 打造專屬AI助理」。
這條路沒有盡頭，只有不斷的探索與實踐。希望這篇筆記能成為你的起點，讓你更有信心地與AI溝通，並在充滿無限可能的數位時代中，創造出屬於你的獨特價值。
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