AI 人必修 - 提示词工程 + 大模型多场景实战这是与人工智能应用相关的学习内容，以下是相关介绍：
提示词工程AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战_超星it
- 定义4：提示词工程是指设计和优化输入给 AI 模型的提示语句的过程，目的是引导模型产生更准确、更有用的输出。
- 重要性2
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- 作为沟通媒介：能将复杂的人类指令转化为机器可理解的格式，使非技术用户也能与高级 AI 工具交互。
- 提高效率：有效提示可提升 AI 系统响应质量，减少迭代次数，加快开发周期并降低成本。
- 实现定制化服务：通过设计优化提示词，企业能提供更个性化的产品和服务，增强用户体验。
- 高级技巧4
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- 指令细化：在提示词中明确指定期望的输出格式、风格或特定细节，帮助模型更好地理解任务要求。
- 上下文构建：通过在提示词中提供足够的上下文信息，引导模型产生更连贯和相关的输出。
- 约束条件：在提示词中加入特定的约束条件，如限定字数、格式要求等，让输出更加规范。
- 多轮对话：在交互式应用中，通过多轮对话的形式逐步细化需求，使模型输出更精确。
- 反馈循环：在某些场景下，可将用户反馈纳入提示词，形成反馈循环，不断优化模型输出。
大模型多场景实战
- 定义：大模型多场景实战是指使用大型预训练模型，如 BERT、GPT 等，在不同场景下进行应用的过程4。
- 优势4
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- 泛化能力强：大模型经过大量训练数据预训练后，能较好地应对未见过的数据，为新场景应用提供基础。
- 具成本效益：使用大模型可避免为每个具体任务单独训练模型所需的高昂计算资源和时间成本。
- 激发创新应用：为开发者提供了新的可能性，可以尝试以前难以实现的创意和应用。
- 应用场景4
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- 客户服务：用于构建智能客服系统，处理各种客户查询。
- 内容创作：可生成文章、故事、剧本等多种形式的内容。
- 教育辅导：用于创建个性化学习材料，提供即时反馈和解释。
- 市场分析：可生成市场调研报告、竞品分析等文档。
- 代码生成：在软件开发领域，可用于自动生成代码片段或整个函数。
两者结合的意义4
- 高效开发：开发者通过调整提示词可快速测试不同应用场景，不必每次都重新训练模型。
- 定制化服务：即使基于相同模型，不同提示词也能定制出满足特定需求的服务。
- 持续改进：用户反馈可用于进一步优化提示词，不断提升模型表现。
- 降低门槛：为没有 AI 专业知识的用户提供了直观的方式来使用复杂的 AI 模型，降低了使用门槛。
- 扩展能力边界：随着提示词工程的不断进步，大模型的应用范围也在不断扩大，推动了 AI 技术的整体发展。
- “AI 人人必修 - 提示词工程” 相关要点如下：
- 提示词工程的定义与作用
- 定义3：提示词工程是指设计和优化输入给 AI 模型的提示语句的过程，目的是引导模型产生更准确、更有用的输出。
- 作用2
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- 充当沟通媒介：将复杂的人类指令转化为机器可理解的格式，让非技术用户也能与高级 AI 工具交互。
- 提高效率：提升 AI 系统响应质量，减少迭代次数，加快开发周期，降低成本。
- 实现定制化服务：通过设计优化提示词，企业能提供更个性化的产品和服务，增强用户体验。
提示词的构建
- 确定目标与需求1
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- 目标明确：明确希望通过提示词体系达到的目标，如提高会议效率、优化内容创作流程等。
- 需求分析：根据目标确定需要涵盖的领域和话题，以便设计出有效的提示词。
- 设计提示词类别1
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- 主题词：明确讨论或创作的核心主题，如 “产品创新”“市场趋势” 等。
- 行动词：引导具体行动或决策，如 “评估”“优化” 等。
- 问题词：促进深入思考和探讨，如 “为何”“如何” 等。
- 结果词：关注目标和结果，明确预期成果，如 “效果”“成果” 等。
- 提示词的组织与管理1
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- 层级结构：将提示词按层级组织，如主主题、子主题及相关行动点，确保体系具有逻辑性和系统性。
- 动态调整：根据实际应用情况和反馈，定期调整和优化提示词体系，保持其适用性和有效性。
提示词工程的高级技巧3
指令细化：在提示词中明确指定期望的输出格式、风格或特定细节，帮助模型更好地理解任务要求。
- 上下文构建：通过在提示词中提供足够的上下文信息，引导模型产生更连贯和相关的输出。
- 约束条件：在提示词中加入特定的约束条件，如限定字数、格式要求等，让输出更加规范。
- 多轮对话：在交互式应用中，通过多轮对话的形式逐步细化需求，使模型输出更精确。
- 反馈循环：在某些场景下，可将用户反馈纳入提示词，形成反馈循环，不断优化模型输出。
提示词工程的应用场景
- 会议管理1：会议前利用提示词明确目标、议题；会议中用提示词引导讨论、提出问题、明确决策；会议结束时用提示词总结结果和明确下一步计划。
- 内容创作1：创作前用提示词规划内容结构，创作中用问题词引导深入探讨，创作后用提示词审查和优化内容。
- 项目管理1：项目启动阶段用提示词明确目标、任务和时间节点，执行阶段用提示词追踪进度、解决问题，评估阶段用提示词评估成果、总结经验。
- 学习与培训1：制定学习计划时用提示词明确目标和内容，培训过程中用提示词引导内容和讨论，学习结束后用提示词收集反馈、评估效果。
- 以下是大模型在多场景中的实战应用介绍：
- 医疗领域3
- 智能化诊疗：百度灵医大模型通过 API 或插件嵌入 200 多家医疗机构，辅助医生提升诊断的准确性和效率；医联的 MedGPT 大模型，基于千亿级参数规模和超 20 亿医学文本数据，致力于疾病全流程智能化诊疗。
- 个性化治疗：圆心科技的源泉大模型为每个用户设置标签，针对患者药物依从性、联合用药及疾病康复管理等生成定制化服务。
- 药物研发：晶泰科技的 XpeedPlay 平台利用大模型超高速生成苗头抗体；智源研究院的 OpenComplex 2 能有效预测蛋白质等复合物，提升药物研发效率。
企业服务领域1
- 招商局集团：“招商如影” 数字员工平台围绕数字员工的形象、人设、技能和交互四大关键要素，设计了包括技能与形象管理等一套标准化管理功能，全面支持数字员工产品的管理与运营。
- 联想：联想智能问答机器人助小咖（Robbie）基于大模型等技术，带有独立知识库，能理解多种语言，支持多种文件格式，可处理用户上传文件，不断学习优化以提供个性化服务。
- 远光软件：全栈 AIGC 数字创新平台 YG - JT GPT 以生成式人工智能技术为基础，提供提示词工程等核心技术栈，为生成式 AI 应用提供可视化开发平台，具备意图识别等能力，为多方面提供技术支撑。
教育领域
- 学习辅导：可以根据学生的学习进度和知识掌握情况，生成个性化的学习计划和辅导资料。如根据学生在数学某一章节的错题情况，生成针对性的练习题和讲解内容4。
- 智能教学助手：协助教师进行作业批改、学情分析等工作。比如快速批改语文作文，从语法、内容、结构等方面给出评价和建议；分析学生的考试成绩数据，总结出班级整体的知识薄弱点。
- 虚拟教育场景：构建虚拟的历史事件场景、科学实验场景等，让学生身临其境地学习。例如重现化学实验过程，学生可以通过与虚拟场景中的元素进行交互，更好地理解实验原理和步骤。
金融领域
- 风险评估：通过分析海量的客户交易数据、信用记录等，更准确地评估客户的信用风险和市场风险。如对贷款申请人的各种数据进行分析，判断其违约可能性，为贷款审批提供依据4。
- 投资策略：基于对宏观经济数据、市场行情、公司财务数据等的分析，为投资者提供个性化的投资策略建议。例如根据市场动态和用户的风险偏好，推荐合适的股票、基金组合。
- 智能客服：解答客户关于金融产品、业务办理等方面的问题，提供 24/7 的服务。像快速回答客户关于信用卡还款、理财产品收益等常见问题，提升客户服务效率和满意度。
创意产业领域4
- 广告创意：根据产品特点和目标受众，快速生成广告文案、创意概念等。比如为一款运动饮料生成不同风格的广告宣传语和创意脚本。
- 艺术创作：辅助画家、音乐家等进行创作，如生成绘画的草图、音乐的旋律片段等，为创作者提供灵感。
- 设计领域：在建筑设计、产品设计等方面，提供设计方案和创意构思。例如根据用户需求生成建筑外观的初步设计图，或产品的创意造型设计。
