「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對於AI來說，「Prompt就是給AI模型的指令」。
它可以是一個問題、一段程序、甚至是一個案例，生成式AI模型(GPT…)會根據這些提示試圖理解並生成文本或者圖片。
比如說我們輸入了「什麼是零知識證明?」，這個問題就是Prompt，提示AI回答零知識證明的知識。
而Prompt Engineering提示工程是一種透過設計、引導、改進、優化的方式來提升AI產生出來的結果，使其更加的準確，並可靠的執行我們的任務。
我們可能常常使用Chatgpt，或許覺得只要向它問問題就能得到答案，這種心電感應非常棒對不對！ 但事實上我們在使用的過程中會漸漸發現其實不管怎麼樣的問法，幾乎都能得到一個答案，但總感覺有些回答是盲猜的，此時又追問更多細節，漸漸的引導才能回應到我們真正需要的答案，但你知道嗎？ 這其實是一個具有邏輯的工程，為什麼很難一次就懂呢？
就目前來講，我們一直以來都在設法讓機器讀懂我們的心，這也是「自然語言處理(NLP)」一直以來在努力的方向，但確實還沒辦法很好的理解人類說的話，部分邏輯問題我們需要給出明確的指令讓其回答，舉例來說，我們給一段簡單的數學運算並交由偉大的Chatgpt3.5來幫我們計算一下：
很明顯100800/85，答案應該是:
100*800=80000 80000/8 = 10000 10000*5 = 50000
會造成這個結果呢？ 其實也不全然是Chatgpt的問題，因為我們給它的提示太過廣泛了，它會自動推斷怎麼算，而算法有百百種，我們又沒有給一些上下文，對於AI來說會推斷一個最有可能的算法來進行回答，因此才會有這種錯誤的狀況。
沒關係…，可能我們描述的不夠精確，這次我們用括號來期望計算的先後順序再給它一次機會：
這次就能精準的計算出正確結果了，看到這邊有沒有覺得很危險，萬一給錯提示得到錯誤的回應，導致我們認知偏差造成決策錯誤就容易引發不可收拾的後果了…，因此一個好的提示非常的重要。
假設我們設計一套AI產品，但卻很容易出錯，我想這個產品應該會大幅度降低品牌的價值吧！ 雖然我們都知道Prompt很重要，但要如何寫出一個好的Prompt提示指令，我想對於開發AI產品中的企業來說會是非常重要的一個環節。
隨著技術的演進，這些AI模型被訓練的也越來越精準，或許未來我們也不需要太嚴謹的提示就能得到正確的答案了，但至少現在來看還沒到達該階段，因此「Prompt Engineering」是我們進入AI領域的一門必學學科。
接下來的幾個篇章，我們將介紹如何聰明的設計我們的提示案例，並以實戰的方式來加深印象，過程也會將邏輯說明清楚，期待我們一起前往AI領域之路。
留言
張貼留言