人工智能（AI）的崛起，尤其是像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）的普及，正在改变我们与技术互动的方式。你是否也曾有过这样的体验：初次与 AI 对话，被其强大的理解能力和流畅的回答所惊艳，但随着使用频率的增加，又发现它有时会“答非所问”，甚至给出一些泛泛而谈的答案？ 这种现象的根源在于我们与 AI 的沟通方式。本文将深入探讨与 AI “对话”的关键技巧，聚焦 Prompt Engineering 和 Prompt Tuning 这两大领域，帮助你解锁 AI 的真正潜力，让 AI 成为你高效的助手。

Prompt Engineering：打造清晰高效的“AI 指令”

Prompt Engineering，中文可以理解为“提示工程”，本质上是一种通过精心设计输入指令（即 Prompt）来引导 AI 产生最佳输出结果的艺术。它是一种无需任何编程基础，任何人都可以掌握的技能。 核心在于，Prompt 不仅仅是一个简单的提问，而是一段精心构建的“指令”，包含着上下文、具体要求和期望的输出形式。

可以将 Prompt Engineering 比作与一位知识渊博但有时缺乏“主动思考”的朋友交流。如果你只是随意地抛出一个问题，例如“写一篇关于人工智能的文章”，朋友可能只会给你一篇非常笼统的文章。但如果你能更详细地描述你的需求，例如“写一篇2000字左右的文章，介绍人工智能在医疗领域的应用，并探讨其潜在的伦理风险，文章需要引用最新的研究数据”，那么朋友就能更好地理解你的需求，并提供更符合你期望的答案。

一个好的 Prompt 应该包含以下几个关键要素：

• 清晰的指令： 明确告诉 AI 你想要它做什么，例如“总结”、“翻译”、“编写”等。
• 明确的上下文： 提供必要的背景信息，例如“针对这份用户评论报告”、“基于这篇学术论文”、“假设你是一位营销专家”等。
• 具体的约束条件： 规定输出的格式、长度、风格等，例如“用中文”、“用列表形式”、“用第一人称口吻”、“不超过500字”等。
• 示例（可选）： 提供一些示例，帮助 AI 理解你的期望输出形式，尤其是在需要 AI 进行创造性工作时，例如“模仿莎士比亚的风格”、“像村上春树一样写作”等。

例如，一个糟糕的 Prompt 可能是：

人工智能的未来？

而一个经过 Prompt Engineering 优化的 Prompt 可能是：

作为一名人工智能领域的专家，请你分析人工智能在未来十年可能面临的三个最重要的挑战，并分别提出相应的解决方案。请用清晰简洁的语言，以列表的形式呈现，字数控制在 300 字以内。

通过对比可以看出，后者包含了清晰的指令（分析、提出解决方案）、明确的上下文（人工智能领域的专家、未来十年）、具体的约束条件（列表形式、字数限制），因此更有可能得到高质量的回答。

实际案例：

• 营销文案生成： 许多企业利用 Prompt Engineering 来生成各种营销文案，例如产品描述、广告语、社交媒体帖子等。通过向 AI 提供产品的核心卖点、目标受众、期望的语气等信息，AI 可以快速生成多种不同的文案方案，供营销人员选择和修改。
• 客户服务问答： 企业还可以利用 Prompt Engineering 来训练 AI 客服机器人，使其能够更准确地理解用户的问题，并提供更有效的解决方案。通过构建包含不同问题类型的 Prompt 模板，并不断优化 Prompt 的内容，可以显著提高客服机器人的服务质量。

Prompt Tuning：持续优化，提升 AI 的“理解力”

Prompt Tuning 则是在 Prompt Engineering 的基础上，更进一步的优化过程。它涉及系统性地调整 Prompt 的各个方面，例如措辞、结构、示例等，以找到最能激发 AI 最佳性能的 Prompt。 Prompt Tuning 不仅是关于一次性地编写一个好的 Prompt，更是关于建立一个持续改进 Prompt 的反馈循环。

Prompt Tuning 的核心在于通过实验和分析，了解不同 Prompt 对 AI 表现的影响，并根据实验结果不断优化 Prompt。 这需要我们对 AI 的响应进行仔细的评估，并思考如何调整 Prompt 才能使其更好地理解我们的意图。

例如，在使用 AI 进行文本翻译时，你可能会发现 AI 在翻译某些特定领域的术语时表现不佳。这时，你可以通过 Prompt Tuning 来解决这个问题。 一种方法是向 AI 提供包含这些术语及其正确翻译的示例，让 AI 学习这些术语的翻译规则。 另一种方法是调整 Prompt 的措辞，例如在 Prompt 中明确指出需要特别注意专业术语的翻译。

Prompt Tuning 的方法多种多样，常用的方法包括：

• 试错法： 尝试不同的 Prompt 变体，观察 AI 的响应，选择表现最好的 Prompt。
• A/B 测试： 将不同的 Prompt 分别应用于不同的用户群体，比较不同 Prompt 的效果，选择效果最好的 Prompt。
• 机器学习： 利用机器学习算法自动优化 Prompt，例如通过训练一个模型来预测不同 Prompt 的效果，并根据预测结果选择最佳 Prompt。

实际案例：

• 机器翻译： Google Translate 等机器翻译工具背后就使用了大量的 Prompt Tuning 技术。工程师们会不断收集用户反馈，分析翻译错误的原因，然后调整 Prompt，例如添加更多的上下文信息、调整翻译模型的参数等，以提高翻译的准确性和流畅性。
• 搜索引擎： 搜索引擎也会利用 Prompt Tuning 技术来优化搜索结果的排序。通过分析用户的搜索行为，例如点击率、停留时间等，搜索引擎可以了解不同搜索结果的相关性，然后调整 Prompt，例如调整关键词的权重、添加更多的过滤条件等，以提高搜索结果的质量。

数据支撑：

• OpenAI 的研究表明，通过精心设计的 Prompt Engineering 和 Prompt Tuning，可以将 AI 模型的性能提升 50% 以上。
• Google 的研究表明，通过 Prompt Tuning，可以显著降低机器翻译的错误率，提高翻译的流畅性。

Prompt Engineering 与 Prompt Tuning 的关系：相辅相成，螺旋上升

Prompt Engineering 和 Prompt Tuning 并非相互独立的两个概念，而是相互依存、相辅相成的。 Prompt Engineering 是 Prompt Tuning 的基础，只有掌握了 Prompt Engineering 的基本原则，才能更好地进行 Prompt Tuning。 而 Prompt Tuning 又是 Prompt Engineering 的深化，通过 Prompt Tuning 可以不断优化 Prompt Engineering 的技巧，提高 Prompt 的质量。

可以将 Prompt Engineering 看作是“设计蓝图”，而 Prompt Tuning 则是“施工过程”。 首先，我们需要根据需求，设计一个初步的“蓝图”（Prompt Engineering），然后，在实际的“施工”过程中，不断地进行调整和优化（Prompt Tuning），最终才能建造出一个高质量的“建筑”（AI 输出结果）。

总结：精通 AI 对话，拥抱 AI 的未来

在大模型时代，掌握与 AI “对话”的技巧，已经成为一种重要的竞争力。 通过 Prompt Engineering，我们可以清晰地表达我们的需求，引导 AI 产生我们期望的结果。 通过 Prompt Tuning，我们可以不断优化我们的 Prompt，提升 AI 的“理解力”，使其更好地为我们服务。

无论是企业还是个人，都可以通过学习 Prompt Engineering 和 Prompt Tuning，充分利用 AI 的潜力，提高工作效率，拓展创新空间。 让我们拥抱 AI 的未来，成为与 AI 协同工作的优秀伙伴！