跳到主要内容

通过 AIGC 学习 Prompt Engineering

· 阅读需 11 分钟

User: 请用简练的语言描述AIGC中的特征工程问题

Kimi: AIGC（人工智能生成内容）中的特征工程问题主要涉及如何从数据中提取有用信息，以便机器学习模型能够更有效地学习并生成高质量的内容。具体来说，它包括以下几个关键点：

  1. 特征选择：从大量可用数据中识别出对生成任务最有帮助的特征。
  2. 特征提取：将原始数据转换为模型可以理解的格式，比如从文本中提取关键词或主题。
  3. 特征转换：对特征进行标准化或归一化，以消除不同特征间量纲的影响。
  4. 特征降维：减少特征数量，去除冗余，以提高模型的泛化能力和减少计算成本。
  5. 特征合成：创建新特征或组合现有特征，以揭示数据中更深层次的关系。
  6. 特征编码：将类别型数据转换为模型可以处理的数值型数据，例如使用独热编码或嵌入。
  7. 特征缩放：调整特征的尺度，使其对模型的影响更加均衡。

特征工程的目的是提高模型的性能，减少训练时间，并最终提升生成内容的相关性和质量。

User: 请用简练的语言描述AIGC中的提示工程问题

Kimi: 在AIGC（人工智能生成内容）中，提示工程问题主要涉及如何设计和优化输入提示（prompt），以引导AI模型生成更准确、高质量的输出。以下是提示工程的关键点：

  1. 问题构建：以清晰、简洁的方式表述问题，明确需要的答案类型。
  2. 上下文引导：提供必要的上下文信息，帮助模型理解问题的背景和目标。
  3. 间接引导：使用间接的指令，引导模型以特定的方式回答问题。
  4. 分步引导：将复杂问题拆分成多个简单问题，逐步引导模型生成答案。
  5. 优化策略：探索最优化输入提示的过程，以最大化模型的性能和效率。

提示工程是AIGC中提高模型输出质量和性能的重要技术手段。

User: 🤖 能否举例说明一个有效的提示工程案例？

Kimi: 一个有效的提示工程（Prompt Engineering）案例是京东AI客服“小智”。以下是该案例的详细说明：

  1. 内容介绍：京东的AI客服“小智”利用先进的自然语言处理（NLP）技术，能够理解和处理用户的查询和订单问题，提供24/7的自助服务。

  2. 代码示例：虽然实际的NLP技术实现较为复杂，但可以提供一个简化的对话处理示例。例如，使用简单的正则表达式来模拟对话处理：

    import re
    def handle_query(query):
        # 简单的规则匹配
        if re.search(r'订单状态', query):
            return "请提供订单号以便查询订单状态。"
        elif re.search(r'退货流程', query):
            return "退货流程请登录京东APP，在订单详情页选择退货并遵循指引。"
        else:
            return "抱歉，我不确定您的问题。请尝试重新表述或联系人工客服。"

    这个示例展示了如何通过简单的规则匹配来引导AI客服系统理解用户意图，并给出相应的回答。

  3. 效果评估：通过AIGC技术优化的客服支持，提供了AI驱动的自动响应系统。通过训练AI聊天机器人回答常见问题和处理客户请求，减少了人工客服的负担，同时提高了服务质量和响应速度。

这个案例展示了AIGC技术在实际应用中如何通过有效的提示工程提高客户服务的效率和质量。

User: 在使用AIGC辅助软件代码编程或者生成领域，能否举例说明一个提示工程的案例？例如，一般的提示词是什么样子的，可以使用哪些提示工程的方法或者技巧进行优化

Kimi: 在AIGC辅助软件代码编程或生成领域，一个有效的提示工程案例可以如下：

案例：代码优化提示工程​

1. 明确任务目标：

  • 错误示例：生成代码。
  • 正确示例：生成关于可再生能源利用的详细讨论文章，包括太阳能和风能的最新技术。

2. 结合具体细节：

  • 提示词：我需要优化一个SQL查询，该查询目前从名为users的表中检索所有用户的姓名和邮箱地址，但执行速度较慢。请考虑使用索引（如果尚未创建）、减少不必要的字段选择、优化查询逻辑（如避免子查询）等方式来改进性能。请提供优化后的SQL查询语句，并附上创建索引的SQL命令（如果适用）。示例SQL查询（原）：SELECT * FROM users; 期望的提示词引导输出（部分）：优化后的查询：SELECT name, email FROM users; 索引创建命令（假设）：CREATE INDEX idx_users_name_email ON users(name, email);

3. 提供样例：

  • 通过给出示例输出可以帮助AI理解所期望的输出类型和质量，特别是在有特定格式要求时。

4. 迭代优化：

  • 通过不断测试和调整prompt，逐步优化AI的输出结果。

这个案例展示了如何通过精心设计的提示词来引导AI系统生成符合需求的代码优化方案，从而加速开发流程并提升代码质量。通过明确任务目标、结合具体细节、提供样例以及迭代优化，开发者可以更有效地利用AIGC技术辅助代码生成。

User: 🤖 使用AIGC进行代码生成时，有哪些常见的陷阱需要避免？

Kimi: 在使用AIGC进行代码生成时，确实存在一些常见的陷阱需要避免，以下是一些关键点：

  1. 安全风险：AIGC生成的代码可能会引入高危安全漏洞。例如，引用了含有严重漏洞的开源组件（如fastjson），这可能导致代码库中存在安全风险，类似于log4j的安全事故可能会层出不穷。

  2. 合规风险：AIGC生成的代码可能会引入带有合规问题的代码。例如，GitHub Copilot生成的代码可能与GitHub上的开源项目代码高度相似，如果未遵循相应的许可协议，可能会引发法律和商誉风险。

  3. 技术依赖：过度依赖AI工具可能会导致基本编程技能的退化，影响长期职业发展。

  4. 数据隐私：使用AI工具涉及大量的数据处理，数据隐私和保护成为重要问题。

  5. 版权问题：AI生成的内容可能涉及版权问题，程序员需要关注AI工具的使用是否合法。

  6. 数据伦理：确保AI工具训练数据的合法性和合规性，避免数据滥用和偏见问题。

  7. 输入处理漏洞：AIGC生成的代码中，比较擅长规避语法类的CWE漏洞，而在自动生成代码中发现漏洞通常是外部输入相关的。

  8. 开源代码库风险：AI训练所依赖的代码素材主要源自开源代码库，这些开源代码中存在许可证冲突问题和高风险漏洞，这直接影响到安全性与合规性。

  9. 代码质量：AIGC生成的代码可能存在缺陷，例如，Codex只有37%的概率给出正确代码，且可能会引入漏洞。

为了避免这些陷阱，建议采取以下措施：

  • 代码审查：对生成的代码进行严格的安全验证和代码审查。
  • 代码自动化扫描：使用AST工具扫描代码识别潜在安全漏洞。
  • 合规性检查：确保生成的代码遵守开源许可协议，避免法律风险。
  • 数据保护：在使用AI工具时，采取措施保护用户隐私，防止数据被滥用或泄露。
  • 版权和知识产权审查：确保生成的内容不侵犯版权和知识产权。

通过这些措施，可以最大限度地减少AIGC在代码生成中的风险。