大模型提示（Prompt）是指导大型语言模型（LLM）生成特定输出或执行特定任务的关键输入。
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基本原理：
- 编写清晰具体的指令：为了让模型理解你的需求，需要在提示中明确表达你的要求。例如，如果需要简短回答，可以在提示中要求模型提供简短的回复；如果需要详细回答，则要求模型提供详细的信息。
- 给予模型充足的思考时间：设计高效的提示时，需要考虑到模型处理信息的时间，以便它能够生成满意的结果。
- 指令（Instuction）告诉模型这个任务大概要做什么、怎么做，比如如何使用提供的外部信息、如何处理查询以及如何构造输出。这通常是一个提示模板中比较固定的部分。一个常见用例是告诉模型“你是一个有用的XX助手”，这会让他更认真地对待自己的角色。
- 上下文（Context）则充当模型的额外知识来源。这些信息可以手动插入到提示中，通过矢量数据库检索得来，或通过其他方式（如调用API、计算器等工具）拉入。一个常见的用例时是把从向量数据库查询到的知识作为上下文传递给模型。
- 提示输入（Prompt Input）通常就是具体的问题或者需要大模型做的具体事情，这个部分和“指令”部分其实也可以合二为一。但是拆分出来成为一个独立的组件，就更加结构化，便于复用模板。这通常是作为变量，在调用模型之前传递给提示模板，以形成具体的提示。
- 输出指示器（Output Indicator）标记要生成的文本的开始。这就像我们小时候的数学考卷，先写一个“解”，就代表你要开始答题了。如果生成 Python 代码，可以使用 “import” 向模型表明它必须开始编写 Python 代码（因为大多数 Python 脚本以import开头）。这部分在我们和ChatGPT对话时往往是可有可无的，当然LangChain中的代理在构建提示模板时，经常性的会用一个“Thought：”（思考）作为引导词，指示模型开始输出自己的推理（Reasoning）。
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提示工程（Prompt Engineering） ：
- 提示工程是关于如何构建能够充分发挥大模型能力的提示词的技巧。它包括理解基本原理、重要概念以及常用的辅助工具。
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应用场景：
- 自然语言处理（NLP） ：AI大模型在对话系统、自动翻译、语音识别、文本生成和语义分析等领域表现出色。
- 推荐系统：通过分析用户行为和偏好，提供精准的广告、内容和商品推荐。
- 图像处理：在图像识别、图像生成、图像增强和人脸识别等领域有广泛应用。
- 视频处理：在视频生成、视频编辑、动作识别和视频内容分析方面有应用。
- 自动驾驶：在路径规划、物体检测和行为预测方面提供技术支持。
- 医疗诊断：在医学影像分析、疾病预测和病历管理方面展现潜力。
- 金融分析：在风险评估、欺诈检测和股票预测方面助力金融机构。
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提示词的重要性：
- 提示词是开启AI智慧之门的钥匙，合适的提示词能够精准地引导AI模型生成期望的输出或执行特定的任务。
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结构化提示词：
- 结构化提示词通过明确的指令和格式要求，帮助AI更准确地捕捉用户的意图，提高理解力、增强一致性、提升效率，并减少歧义。
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RAG技术：
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成技术的模型，它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，增强大模型的回答准确性和信息丰富度。
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迈向通用人工智能（AGI） ：
- 大模型在实现通用人工智能（AGI）中扮演着重要角色，AGI是指能够像人类一样理解和处理各种任务的智能系统。
