TL;DR: 在當今人工智能驅動的環境中，有效的提示工程不再是一門黑暗的藝術，而是一門關鍵的學科，就像早期的軟體開發一樣。頂尖的 AI 創業公司正透過超越簡單的問題，以精心設計高度詳細、結構化的提示來取得顯著的成果。這包括定義 AI 角色、概述明確的任務、設定限制條件、提供範例、利用元提示，以及最重要的，嚴格評估結果。在 Mercury Technology Solutions，這些先進的技術是我們建立和部署量身打造的 AI 解決方案的核心。
圍繞人工智能的對話往往集中在模型本身。然而，發掘其轉型潛力的真正關鍵在於我們如何與它們溝通。這就是提示工程（prompt engineering）的領域 - 一個正從利基技能快速發展成為應用人工智能基石的領域。
從 Parahelp (為 Perplexity 和 Replit 等巨擘提供 AI 客戶服務) 等領先的 AI 創業公司所得到的啟示，目前的提示工程就像是 1995 年的程式設計。工具仍在完善中，而我們正在共同探索新的領域。這也類似於學習如何管理能力超群的個人：要讓人工智慧做出「正確」的決定，清楚溝通指示與目標是最重要的。
簡單的單行提示就能產生複雜任務的精密結果的時代正在逝去。最先進的技術包括以驚人的細節製作提示，有時甚至長達許多頁，成為 AI 應用程式的「皇冠上的明珠」。
先進人工智能提示的架構：前沿視野
基於領先的 AI 創新者的實踐，先進的提示工程出現了一個清晰的框架：
- 設定舞台：定義 AI 的角色、任務和高階計畫。 最有效的提示方式是首先為大型語言模型 (LLM) 指定特定的角色。例如"您是一家 SaaS 公司的專業客服經理。這會使 AI 隨後的動作情境化。接下來，必須明確定義任務，並附上高層級的計劃，然後再仔細分解為 AI 應遵循的逐步動作。
- 引導行為：限制、輸出規格和結構化輸入。 告訴 AI 它不應該做什麼與它應該做什麼同樣重要。清楚地列出 「限制 」或 「重要考慮因素 」可以防止出现不理想的輸出。此外，指定確切的「輸出格式」也非常重要，尤其是當人工智慧的回應需要與其他系統或 API 整合時 - 這是我們的 客製化人工智慧整合解決方案的常見需求。有趣的是，許多頂級提示現在都使用類似 XML 的標籤來組織輸入內容。這有助於 LLM 更可靠地解析和遵循複雜的指示，這可能是因為許多模型在後期訓練階段都曾遇到過這類結構化的資料。
- 增進理解："思考過程」大綱和具體範例。 對於需要細微判斷的複雜任務，為 LLM 提供其應該遵循的「思考過程大綱」可以顯著提高其績效。更有效的方法是包含所需輸入和輸出的具體 「範例」。通常情況下，幾個精心挑選的示例比幾頁冗長的說明更能有效地傳達意思。這是我們在針對特定客戶任務微調 Mercury Muses AI 時經常使用的技巧。
量身打造 AI：客製化、提示層與垂直解決方案
對於為特定產業開發人工智慧代理（「垂直人工智慧」）的公司而言，一個重大的挑戰是如何在通用產品的需求與個別客戶高度客製化的需求之間取得平衡。公司如何才能為不同的客戶提供獨特的邏輯和工作流程，而不會淪為純粹的顧問公司，為每個新的委託重新編碼？
一個優雅的解決方案正以分層提示架構的形式出現：
- 系統提示：這個基礎層定義了 AI 代理的高階 API、通用規則和核心功能（類似於 Parahelp 廣泛的主提示）。
- 開發人員提示：此中間層包含客戶特定的上下文、業務規則、私人知識庫以及特殊的操作細節。這就是我們的 客製化 A.I. 整合解決方案中大部分「客製化」神奇之處。
- 使用者提示：這是終端使用者與 AI 系統互動時的最後輸入。
這種分層方式可同時實現可擴展性和深度客製化。
精煉的藝術：隱喻和 「逃生門」
即使是最好的提示也需要迭代。這就是 「元提示」（metaprompting）--使用 LLM 來產生或改進其自身提示的技術--變得非常強大的地方。您可以提供現有的提示及其失敗的範例，然後請 LLM，也許以「世界級提示工程師」的角色，進行批判並提出改進建議。這個由 AI 驅動的持續改善環節非常有效。
另一個關鍵方面是管理人工智能的「幻覺」（當人工智能自信地輸出錯誤資訊時）。解決方案不只是更多的資料，而是更聰明的提示。這包括建立「逃生艙」：明確指示 LLM，如果它缺乏足夠的資訊來提供有信心且準確的答案，它應該不要編造一個答案。相反，它應該停止，並顯示這種不確定性。據報導，Y Combinator 曾探討過一種技術，就是在 AI 的預期輸出格式中加入「除錯資訊」欄位。如果 LLM 感到困惑或缺乏資料，它就會填入這個欄位，有效地為開發人員建立一個待辦事項清單，以解決知識缺口或改進提示。
真正的寶藏：為什麼評估資料（Evals）是王者？
雖然複雜的提示令人印象深刻，但對於任何 AI 創業公司或先進的 AI 部署而言，真正「皇冠上的寶石」並非提示本身。而是 評估資料 (Evals)。Evals 是經過策劃的資料集和方法，用於有系統地測試和衡量您的 AI 及其底層提示的效能。只有通過嚴格的 Evals，您才能瞭解提示有效的原因或失敗的原因。這些資料將成為迭代改進的基石和重要的競爭優勢。從 Evals 中收集的洞察力對於改進任何人工智能驅動的服務都至關重要，包括我們的 Mercury LLM-SEO (GAIO) 服務，其中內容品質和相關性至關重要。
前瞻部署的工程師」：打造能真正解決問題的人工智能
歸根結柢，最有效的人工智慧解決方案是來自於對真實使用者工作流程與痛點的深入瞭解。創辦人與 AI 開發人員必須扮演「前瞻性部署工程師」的角色，與客戶並肩作戰，第一手觀察客戶所面臨的挑戰，並快速建構 AI 驅動的解決方案原型，以提供實質價值。這種親力親為、感同身受的問題解決方式，結合對先進提示工程的掌握以及持續評估的承諾，才能在 AI 時代建立真正的「壕堑」。
了解並解決實際業務挑戰的承諾，是 Mercury Technology Solutions 開發每項解決方案背後的動力。迅速工程不僅僅是與 AI 對話，而是要架構出能夠推動成果的智慧型對話。
