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隨著大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的快速發展與廣泛應用，「提示工程（Prompt Engineering）」成為當今人工智慧領域的重要技術。透過設計與優化提示語，開發者與研究人員能有效引導LLMs完成多種任務，包括問答、推理、內容生成等。提示工程不僅是與模型對話的技巧，更是與LLMs互動、開發與理解其能力與限制的關鍵技術。
目錄
什麼是提示工程？
提示工程是一門專注於設計、開發與優化提示的技術，目的是讓大型語言模型在各種應用場景中展現更佳的表現。它不僅關注如何編寫指令，更涵蓋以下領域：
- 任務設計：根據目標選擇適當的提示架構。
- 能力理解：掌握LLMs的優勢與局限。
- 安全性優化：減少錯誤輸出與潛在風險。
- 功能拓展：結合領域知識與外部工具增強LLM能力。
為什麼提示工程重要？
- 提升模型效果：透過優化提示，提升LLMs在問答、推理等任務的準確性與一致性。
- 打造新功能：整合外部資料庫、計算引擎等工具，擴展LLMs的應用範圍。
- 增強安全性：設計防止模型誤用或誤導的安全提示策略。
- 優化開發流程：系統化設計提示，讓開發更高效穩定。
實用資源與技術
為推動開發與學習，本領域匯整了大量實用資源：
- 最新學術論文與研究成果
- 進階提示技巧與最佳實踐
- 針對不同模型的提示指南
- 講座、教學課程與學習地圖
- 新興提示工具與框架
結語
提示工程不再只是單純的指令撰寫，而是與大型語言模型互動、開發與理解的核心技術。掌握提示工程，有助於釋放LLMs的潛力，打造更安全、更高效、更強大的AI應用。隨著技術持續演進，提示工程的重要性只會與日俱增——現在正是學習與掌握它的最佳時機。