📄️ 🟢 简介
本文是为几乎没有提示工程或人工智能经验的人编写的。本文的目标受众是每个人，从非技术背景的商科学生，到非技术背景的成年人。我们将介绍人工智能的基本知识，以及为什么你应该关注提示工程。
📄️ 🟢 提示过程
在上一章中，我们讨论了人工智能以及人类如何指导 AI 执行任务。指导人工智能执行任务的过程称为提示过程(@shin2020autoprompt)。我们向 AI 提供一组指令（提示），然后它执行任务。提示可以简单到一个问题，也可以复杂到多个段落。
📄️ 🟢 给出指令
最简单的提示方法之一就是直接给出指令。我们上一个部分中就已经看到了一个简单的指令（1,000,000 * 9,000等于几? 请确保输入正确数量的零，即使数量很多也要如此:）。然而，现代人工智能可以遵循更复杂的指令。
📄️ 🟢 角色提示
另一种提示技术是给 AI 分配一个角色。例如，您的提示可以以"你是一名医生"或"你是一名律师"开始，然后要求 AI 回答一些医学或法律问题。举个例子：
📄️ 🟢 “标准”提示
到目前为止，我们已经说过几种不同格式的提示。根据Kojima等人的说法(@kojima2022large)，我们将仅包含一个问题的提示称为“标准”提示。我们还认为仅包含问答形式为问题的提示也是“标准”提示。
📄️ 🟢 更多关于提示过程
正如我们在之前的页面中所看到的，提示的格式和复杂度可以不同。它们可以包含上下文、指令、多个问答样例，甚至包含其他的 Prompt（什么！？）。
📄️ 🟢 Chatbot Basics
One of the most common ways prompting can be useful is when interacting with the numerous chatbots available to the public, such as ChatGPT. Note that ChatGPT is different from GPT-3. The main difference is that chatbots can remember your conversation history. Just like GPT-3, they can also answer questions, provide writing summary and analysis, write text or code, and more at a high level, which is an exciting prospect—but the real value of chatbots is only accessible when you get specific with your prompts. In this article, we’ll explore some basic methods for how to better utilize chatbots, such as using style guidance, descriptors, and priming.
📄️ 🟢 Understanding AI Minds
Hello reader, congratulations on getting through the intro chapter. You are off to a great start in this very exciting field. There are a few things you should know about different AIs and how they work before you start reading the rest of the course.