随着生成式AI的迅猛发展，提示工程已经成为AI领域的重要技能之一。谷歌近日推出了一个长达9小时的提示工程课程，深入浅出地介绍了如何通过有效的提示设计，充分释放AI的潜力。本篇文章将带你快速了解该课程的核心思想，帮助你提升在实际工作中的AI使用效率。
1. 谷歌提示工程课程的四大模块
谷歌的提示工程课程涵盖了四大模块，从基础到进阶，逐步提高你的提示设计能力。以下是每个模块的精要：
模块1：像专业人士一样写提示
本模块介绍了核心的T.C.R.E.I框架、迭代方法和多模态概念。你将学到如何定义任务、提供上下文、引用参考资料、评估AI输出并进行迭代，以达到最佳的提示效果。模块2：为日常工作任务设计提示
本模块通过示例讲解了如何为日常工作任务（如写电子邮件、总结文档和创建表格）设计有效的提示。通过这些常见任务的示例，学习如何让AI更好地帮助你完成工作。模块3：数据分析与报告制作
这个模块展示了如何为数据分析任务设计提示，尤其是在处理电子表格和制作PowerPoint演示文稿时的应用技巧。通过学习这些示例，帮助你在工作中利用AI高效生成报告和分析结果。模块4：将AI作为创造性或专家伙伴使用
本模块深入讲解了高级提示技巧，如提示链式、思维链和思维树提示技术，还介绍了如何创建AI代理来完成复杂任务或提供专家反馈。
2. 提示工程的5个关键步骤
提示工程的核心在于如何设计有效的提示，从而让AI能准确地完成预期任务。课程中提出了五个关键步骤，帮助你逐步优化提示：
2.1 五个关键步骤
任务（Task）
明确任务定义，告诉AI你希望它执行的具体操作。示例：“为我推荐一份生日礼物，主题为动漫。”
上下文（Context）
提供足够的背景信息，帮助AI理解任务背景并生成更相关的内容。示例：“我的朋友即将29岁，喜欢这些特定的动漫。”
参考资料（References）
提供示例或参考资料，使AI能够根据已有信息进行输出。示例：“去年我送的礼物是手办和动漫周边。”
评估（Evaluate）
评估AI输出是否符合预期，并根据反馈进行优化。迭代（Iterate）
这是提示工程的循环过程。基于评估结果，调整提示内容以获得更优输出。引用：“提示设计是一个循环过程，需要不断根据反馈进行调整。”
2.2 4个增加提示有效性的迭代方法
重新审视框架：在设计提示时，不断回顾T.C.R.E.I框架，确保每个环节都覆盖到。 分开句子：将长句拆分成简单、直接的短句，确保提示清晰明确。 示例：“为生日礼物提供建议。” → “建议一份生日礼物。” → “礼物的主题是动漫。”
类比任务：通过类比任务来重新定义提示，以期获得更好的输出。 示例：“以轻松、友好的语气向朋友解释。”
引入约束条件：为任务添加限制条件，集中注意力以获得精确结果。 示例：“为我的路途旅行生成一个播放列表。”
3. 课程核心技巧
在课程的核心技巧部分，谷歌着重介绍了几项能够提升提示效果的先进方法：
3.1 多模态（Multimodality）
多模态技术使AI能够处理和生成不同类型的数据，如文本、图像、音频、视频和代码。虽然多模态不会改变提示设计的基本框架，但你需要在提示中更明确地指定输入和输出的类型。例如，在生成图像时，明确说明“生成一张动漫风格的礼物图像”会让AI更好地理解你的需求。
引用：“你可以与许多AI模型（如Gemini）通过不同的模态进行交互，这不会改变你在提示设计时的思维方式，但你需要更加小心地指定输入和输出类型。”
3.2 负责任的AI使用（Responsible AI Use）
在使用AI时，确保其输出的准确性和客观性至关重要。课程强调了两大挑战：
AI幻觉（Hallucinations）：AI生成的输出可能不准确、无关或毫无逻辑。 引用：“幻觉是指AI提供的输出不准确、不一致甚至无意义。”
偏见（Bias）：AI模型可能会继承其训练数据中的偏见。 引用：“由于AI是基于人类内容训练的，它可能会反映出性别、种族等方面的偏见。”
在使用 AI 时，负责任的使用方式是至关重要的，尤其是当涉及到可能影响决策、个人隐私或数据安全时。课程强调了以下几点，以确保 AI 输出的质量和公正性：
1) 评估适用性：确保 AI 工具适合特定任务，并不会加剧有害的偏见或不良影响。正确评估 AI 的能力和适用范围，避免其用于不合适的场景，以免引发误导或不公正的结果。
2) 获取批准：在将 AI 应用于项目之前，必须获得公司的同意。这不仅是对公司政策的遵守，也有助于确保使用 AI 的过程符合公司道德和法律规范。
3) 保护隐私：在使用 AI 工具时，要确保使用安全的工具和平台，避免暴露敏感数据。这意味着要在数据处理、存储和共享过程中保持高度的隐私保护意识，防止个人信息泄露。
4) 验证输出结果：所有由 AI 生成的内容都需要经过人工审核，确保其准确性、合法性和道德性。在分享 AI 输出的内容之前，必须对其进行仔细审查，避免错误或不当的内容流出。
5) 透明度：在团队和客户中披露 AI 的使用情况，确保所有相关方都了解 AI 的参与程度及其对决策的影响。这样可以增强信任，并确保在需要时能够对 AI 的输出进行适当的追溯。
这些注意事项不仅能帮助避免 AI 使用中的潜在风险，还能推动 AI 发展更加公平、透明和负责任。通过采取这些措施，我们能够最大化地发挥 AI 的潜力，同时减少它可能带来的负面影响。
3.3 高级提示技巧（Advanced Prompting Techniques）
课程中还介绍了几种高级提示技巧，用于解决复杂任务：
提示链（Prompt Chaining）：通过一系列相互连接的提示，逐步增加任务复杂度。
引用：“提示链是通过一系列相互关联的提示，逐步引导AI完成复杂任务。”
思维链提示（Chain of Thought Prompting）：要求AI逐步解释其推理过程。
引用：“思维链提示要求AI逐步解释其推理过程。”
思维树提示（Tree of Thought Prompting）：在面对复杂问题时，探索多个推理路径。
引用：“思维树提示允许你同时探索多个推理路径。”
元提示（Meta Prompting）：利用AI帮助生成提示，进一步优化提示设计。
3.4 AI智能体（AI Agents）
AI智能体是为特定任务或问题设计的智能工具。课程介绍了两种常见的AI智能体类型：
智能体模拟（Agent Sim）：模拟场景进行练习和学习。
引用：“Agent SIM可以模拟场景，进行面试或角色扮演。”
智能体模拟示例
代理专家（Agent X）：提供专家级反馈，帮助解决特定问题。
引用：“Agent X可以为你提供任何主题的专家反馈，像是个私人导师。”
专家智能体提示词示例
创建AI智能体的框架包括：
角色（Persona）：定义代理所扮演的角色（如健身教练）。 上下文（Context）：提供任务的背景信息。 对话（Conversation）：设定与代理的互动方式。 停止语（Stop Phrase）：设定停止对话的条件。 反馈（Feedback）：结束后提供总结和建议。
示例：
上下文和情景细节：
"我想改善整体健康，采取更健康的生活方式。" 角色：
"扮演一个成功的个人健身教练和有才华的营养师。" 对话类型：
"询问我的锻炼和饮食计划，并给出反馈。" 停止语：
"当我想结束对话时，我会写 'no pain, no gain'。" 请求的结果：
"在我们对话结束时，提供你给出的建议总结。"
4. 总结
通过谷歌的提示工程课程，你可以掌握如何设计有效的AI提示，并且在实际应用中不断优化提示效果。核心技巧如多模态、负责任的AI使用、以及高级提示方法，将帮助你解决更复杂的任务。同时，AI代理的应用也为你提供了更加个性化的助手，帮助你提高工作效率。无论是日常任务，还是数据分析、创意生成，学习并掌握这些提示工程技巧，都能让你在AI领域占据优势。
通过不断迭代提示并将高级技巧与责任AI结合，你将能够更高效地与AI协作，提升工作效率，释放AI的最大潜力。
