4、提示工程（Prompt Engineering）

Ollama 应用实践：提示工程（Prompt Engineering）

提示工程（Prompt Engineering）是一种在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中使用的技术，它涉及到设计和优化输入提示（prompts）以引导AI模型生成特定的输出或执行特定的任务。这些提示可以是问题、指令、陈述或任何形式的文本，旨在激发AI模型的响应或行为。

提示工程的关键特点：

• 目标导向：提示工程的目的是引导AI模型以特定的方式响应或执行任务。
• 交互性：它通常涉及到与AI模型的交互，通过输入提示来观察和调整模型的输出。
• 创造性：设计有效的提示需要创造性思维，以确保它们能够激发AI模型的潜能。
• 上下文敏感：提示需要考虑上下文信息，以便模型能够生成与上下文相关的输出。
• 可定制性：提示可以根据不同的应用场景和需求进行定制。
• 反馈循环：通过收集AI模型的输出反馈，不断优化提示的设计。

提示工程的应用场景：

• 聊天机器人：设计提示以引导用户对话，提高交互的自然性和相关性。
• 内容生成：使用提示激发AI模型创作文章、故事或其他创意内容。
• 问答系统：构建问题模板，帮助模型更准确地识别问题并提供答案。
• 教育工具：设计问题和提示，以促进学习和思考。
• 数据标注：指导数据标注者以一致的方式标注数据集。