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企业级提示工程的解密

在商业应用中进行提示工程并不像提出一个问题那么简单。这是一个复杂的过程，需要仔细的规划和持续的改进，特别是当您希望您的模型能够像总结报告、从对话中提取见解或根据大型知识库回答问题时。在过去的几年里，作为Google Cloud CTO办公室创新工厂的软件工程师，我一直深入参与主要商业用例的提示工程，为一些客户进行大型创新项目的工作，包括自动化温迪餐厅的驶过订单。

```html 通过这些项目，我学到了制作有效提示是一个迭代的过程，而不是一劳永逸的任务。编写能够无缝配合的说明和约束需要时间和精力，特别是在处理意想不到的情况时。但回报是巨大的。在这个博客系列中，我将与您分享我的实践经验。我们将深入探讨提示工程的挑战，探索不同的模型和配置，并学习如何编写能够完成任务的提示。无论您是经验丰富的专业人士还是刚刚入门，我希望本指南能帮助您发掘AI的力量，超越生成待办事项列表的用例。 ```

Sure, here is the translation: 这不仅仅是问一个问题那么简单！

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好吧，让我们谈谈提示工程吧。有一种误解流传开来，认为这很轻而易举，就像向您的LLM问一个简单的问题一样。如果你只是通过他们的公共接口与Gemini或ChatGPT闲聊，也许那是真的。但是，当涉及到严肃的业务应用时，比如总结庞大的报告、从对话中提取见解或从大量知识库中获取答案时，提示工程就变得复杂了。真的！

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我们不是为您下一次旅行或待办事项清单生成想法。在业务应用程序中重复使用的一个提示需要处理许多不同的输入，一个错误的答案可能会导致真正的问题。我们在这里讨论的是特定格式的生成答案、链接的 JSON 输出以及错误的潜在可能性，如幻觉（当模型捏造东西时）或误解。这与随意使用 GenAI 完全不同。当出现问题，如幻觉、不正确的推理、样式问题、虚假的精确性、API 错误或格式错误时，它可能会严重损害您的业务或品牌。

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什么是大型企业推动项目教给我的

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在我作为软件工程师的最后两年，我一直忙于在谷歌参与重大业务项目的提示工程。从自动化 Wendy's 的驶过订单到生成医疗摘要或大型法律文件的问答，我发现制作有效的提示是一个持续的过程。需要时间、努力和大量调整，才能让这些说明和约束顺利地协作。

所有这些项目都有相同的特点：

• 不断发展的提示
• 在不断增长的提示大小和复杂性
• 在HTML结构中保持不变，将以下英文文本翻译成简体中文： 定义输出格式（如JSON）
• 在示例中指导LLM
• 小心平衡指导和限制
• Sure, here is the translation: ```html 文档化一切 ```

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所以，如果你正在与客户合作，帮助他们有效地使用GenAI，或者只是对我如何在现实世界中使用LLMs感到好奇，那么这个指南就适合你。在接下来的6周里，我将分享我的实践经验，不仅仅是生成创意诗歌等内容。请记住，适用于一个项目的方法可能不适用于另一个项目 —— 这一切都要靠适应和实验。敬请关注！