在這一集的Stackcast中，主持人Jan和Amanda探索了AI中提示架構的複雜世界，討論其在確保有效AI通信中的重要性。他們解釋了編寫清晰和結構化提示的要素，強調了上下文、任務規範、約束和輸出格式的重要性。Amanda分享了如何避免提示設計中常見錯誤的見解，以及涉及領域專家的重要性，以產生成功的提示。他們還深入探討了零樣本和少樣本提示、多步驟過程的複雜性，及如何通過防禦性架構來處理意外的AI回應。最後，討論觸及了在提示架構中衡量成功的方法、支持提示工程的工具的演變以及這一領域的未來，強調了提示工作流程潛在的標準化和自動化。
關鍵信息
- Stackcast 是一個迷你播客，旨在將複雜的科技概念轉化為每個人都能理解的見解。
- Jan和Amanda主持這個播客，強調科技需要透過對話來變得可及。
- 討論的重點是人工智慧通訊中的提示架構，將其比喻為提供具體的方向指示。
- 阿曼達提到提示架構對於產生準確的人工智慧輸出的重要性，包括清晰的上下文、任務規範、限制條件和輸出格式。
- 提示架構中的範例和指導對於與人工智慧的有效溝通至關重要，可以避免像是通用回答這樣的問題。
- 零-shot和少-shot提示技術被解釋，強調提供上下文或例子的重要性。
- 這段對話討論了在結構化提示工作流程方面的需求，特別是在電子商務客戶評論等複雜用例中。
- 在人工智慧回應中，錯誤處理和驗證步驟是必不可少的，提到了用戶輸入的清理和約束的包含。
- 這個播客以對提示架構未來的預測作結，包括出現標準化模式和專業角色在人工智慧中的發展。
時間軸分析
內容關鍵字
Stackcast
一個迷你播客，將複雜的科技概念解碼成人人都能理解的見解，由詹和阿曼達主持。
提示架構
討論了與人工智慧結構化對話以獲得更好輸出的重要性。這包括設定背景、明確任務、設置限制和輸出格式。
AI推薦系統
探討人工智慧模型，例如Netflix的推薦系統，如何依賴提示的質量來提供有效的建議。
提示工程
涵蓋了提示工程的技術，包括零樣本提示和少樣本提示，以及它們如何影響人工智慧的回應和表現。
多步驟過程
解釋了如何為複雜的工作流程架構提示，通過將其分解為一系列可管理的步驟，類似於一條生產線。
防禦性提示架構
討論通過使用約束、驗證步驟以及將用戶輸入與系統指令分開來保護免受提示注入攻擊的策略。
成功指標
強調使用定量和定性指標來衡量提示架構有效性的重要性，包括準確率和人類評估。
常見的提示架構錯誤
識別提示設計中的常見陷阱，例如將提示視為設置後即忘的解決方案、忽略邊緣情況以及未涉及領域專家。
提示架構的未來
對於提示架構的未來進行推測，朝向標準化的模式和專業角色的發展，例如在人工智慧公司中的提示架構師和工程師。
工具和框架
討論了管理提示架構的演變工具和框架，包括用於複雜工作流程和提示測試的庫。
相關問題與答案
Stackcast是什麼？
Stackcast 是一個迷你播客，將複雜的科技概念解碼成易於理解的見解，讓每個人都能輕鬆吸收。
Stackcast的主持人是誰？
Stackcast的主持人是Jan。
Stackcast的使命是什麼？
Stackcast的使命是讓科技變得可及，一次對話一次。
誰是阿曼達？
阿曼達是一位共同主持人，她的工作是與大型語言模型合作。
什麼是提示災難？
提示災難是指由於提示結構不佳，人工智慧生成意外或無關回應的情況。
什麼是提示架構？
提示架構是指我們如何與人工智慧進行對話的方式，類似於給予清晰和詳細的指示。
提示架構的主要組成部分是什麼？
關鍵組件包括背景設定、任務規範、限制與指導方針，以及輸出格式。
零樣本提示（zero-shot prompting）和少樣本提示（few-shot prompting）之間有什麼區別？
零-shot 提示涉及要求人工智慧執行一項任務，而不提供範例，而少量提示則包括給人工智慧一些期望輸出的範例。
提示如何改善 AI 輸出？
良好結構的提示可以導致更準確和相關的AI回應。
在提示架構中常見的錯誤有哪些？
常見的錯誤包括將提示視為一次性編碼、不考慮邊界情況，以及未在提示設計中涉及領域專家。
如何衡量提示架構的成功？
成功可以使用定量指標來衡量，例如準確性和處理時間，以及定性指標，例如對輸出的人工評估。
有哪些工具可以幫助建立提示架構？
像 LangChain、Semantic Kernel 等工具為複雜的提示工作流程提供結構，並幫助進行測試和優化。
什麼是提示注入攻擊？
提示注入攻擊發生在惡意用戶試圖用自己的指令覆蓋原始提示時。
如何防禦提示注入攻擊？
防禦措施包括將用戶輸入與系統指令分開、使用輸入清理，以及實施指令層級。
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