TL：DR
- Google 對於提示工程的深入探討 (長達 69 頁的白皮書！) 強調了一些技術，這些技術對於發揮 AI 的最佳效能仍有極大的幫助。
- 雖然 AI 領域發展迅速，但瞭解核心提示工程概念（如 Zero/Few Shot、Chain of Thought 和 ReAct）是至關重要的 - 尤其是對於更複雜的工作，如 AI 驅動的編碼。
- 這些方法不僅能微調 AI 的答案，還能讓我們了解 AI 如何「思考」與運作。
- 掌握這些概念對於任何想要真正了解 AI 並將其有效運用在業務或日常生活中的人來說，都是非常重要的一步。不要認為它們已經過時；它們是基礎！
在數位加速發展的世界中，人工智慧不再是未來的夢想；它已經成為現今的現實，重塑我們的工作、創新甚至生活方式。我們熱衷於協助像貴公司這樣的企業利用這些尖端技術取得實際的成功。
最近有許多關於人工智慧的討論，有時感覺像是每天都在變化。其中一個經常出現的話題就是「提示工程」，也就是精心設計完美輸入，讓人工智能達到預期輸出的藝術與科學。有人說，隨著人工智能模型變得越來越聰明，它的重要性正在減弱。但是，我相信，Google 最近發表的長達 69 頁的白皮書等產業見解也肯定了這一點，那就是了解 如何與 AI 溝通的核心原則比以往任何時候都更加重要。事實上，對於像 AI 輔助編碼這樣複雜的應用程式，您的提示的複雜性可能會造成所有的差異，儘管是以新的和不斷發展的方式。
提示工程的基本技術不僅僅是業界的小把戲；它們是強大的工具，不僅可讓我們從 AI 獲得更精確、更相關的輸出，還可讓我們更深入瞭解這些複雜模型的運作方式。這些概念絕非過時，而是任何認真利用 AI 的人的基礎。將此視為您成為 AI 秘語者的基本工具包。
窺探引擎蓋下：您需要知道的主要提示工程技術
這些不只是學術術語；它們是實際的方法，可以大幅加強您與 AI 平台的互動，包括我們 Mercury Technology Solutions 所提倡的先進 AI 解決方案。
1.Zero-Shot 和 Few-Shot Learning：AI 快速學習
試想一下，如果您要求人工智慧去做一件沒有經過明確訓練的事情，它就會明白。
- 零射擊：您在沒有任何事前範例的情況下，給予 AI 一項任務。例如，要求它將新的客戶回饋分類為正面或負面。
- 少量拍攝：在賦予 AI 主要任務之前，您只提供少量的範例 (「砲彈」) 來引導 AI。
對於企業而言，這意味著更敏捷的 AI 能夠在最少的手把手教導下適應新挑戰 - 這是快速數位轉型的基石。
2.Step-Back Prompting：看到森林，而不只是樹木
有時候，為了得到更好的答案，您需要人工智能退一步考慮更廣泛的背景或基本原則。與其提出直接、狹隘的問題，您可以促使人工智慧先思考更廣泛的概念，然後將此理解應用於您的特定查詢。這有助於人工智慧產生更具洞察力且更全面的回應。
3.Chain of Thought (CoT) Prompting：引導 AI 進行推理
這就像是要求人工智能「展示它的工作」。透過促使人工智能在得出最終答案之前產生一系列的中間推理步驟，您可以大幅提升它在需要邏輯推理的複雜任務上的表現。這就是要鼓勵更有條理、類似人類的推理過程。
4.自我一致性：多數票的力量
使用此技術時，您會多次詢問 AI 相同的問題 (也許會稍微改變措辭或每次使用 CoT 方法)，然後選擇最常見的答案。這利用了一個概念：雖然一個推理可能是有瑕疵的，但多次嘗試的共識可能會更健全、更準確。這就像是得到第二、第三、甚至第四個意見！
5.思想之樹 (ToT)：探索所有途徑
在 CoT 的基礎上更進一步，ToT 允許人工智能同時探索多種不同的推理路徑，就像樹的分支一樣。它可以評估中間的想法，並決定哪些路徑是最有前途的。這對於需要採取多個步驟或探索不同可能性的問題來說尤其強大。
6.ReAct (Reason and Act)：會思考也會行動的人工智能
這是一個迷人的架構，人工智慧不只是產生文字；它也可以執行動作。人工智能會「推理」它需要做的事情 (例如搜尋資訊、使用計算機)，然後透過調用工具來「執行」推理。推理與行動之間的互動讓人工智慧能夠處理更多動態與互動的任務。
7.自動提示工程：當 AI 協助 AI 時
是的，您沒看錯！這包括使用 AI 本身來發現並產生對其他 AI 模型最有效的提示。當我們深入研究複雜的 AI 系統時，自動化提示設計可以節省大量時間，並有可能發現人類可能沒有考慮到的提示策略。
8.程式碼提示：開發人員的 AI 合作關鍵
對於技術領域的人來說，如何提示人工智能進行程式碼產生、除錯或解釋是一門藝術。定義問題、限制條件和所需輸出格式的清晰、有條理的提示至關重要。當人工智慧成為軟體開發中不可或缺的夥伴時，掌握程式碼提示就顯得非常重要。
9.最佳實踐：通用準則
除了特定的技術之外，還有一套一般的最佳實務：清楚、具體、提供情境、定義所需的輸出格式、迭代與精進。這些聽起來可能很簡單，但持續應用是有效 AI 互動的關鍵。
為什麼這對您和您的企業仍然非常重要？
從 ERP 系統到內容創作與客戶關係管理，人工智慧正深深融入我們的營運結構，在這個時代，了解如何引導這些強大的工具是最重要的。這些提示性的工程概念是您的門路：
- 更高的精確度：取得您所需的精確資訊和結果。
- 提高效率：讓 AI 更快、更有效地瞭解您的要求，節省時間。
- Deeper Insights： 使用 AI 不只是為了尋找答案，而是為了發掘模式和理解。
- 強化創新：利用 AI 作為真正的創意與問題解決夥伴。
在 Mercury Technology Solutions，我們親眼見證了對 AI 功能的細微瞭解，包括如何與它們互動，如何讓企業實現非凡的轉型。
您的 AI 之旅從了解開始
人工智慧的世界既廣闊又令人興奮。這些由 Google 等業界領導者所強調，並由 Mercury 等實踐者所提倡的提示性工程概念，是您成功遨遊其中的路線圖。它們並非稍縱即逝的趨勢，而是能協助您發揮人工智慧真正力量的持久原則。
因此，我鼓勵您：保存這些想法。重新檢視它們。開始實驗。您越了解如何將您的意圖傳達給 AI，它就越能成為您努力的轉化力量。
準備好探索這些 AI 原則如何徹底改變您的企業了嗎？讓我們一起加速您的數位旅程。
