AI 与自然语言 | 社区征文

2023总结

背景

2023 转眼即将结束,今年诞生了数不清的 AI 产品。代码提示领域的 Copilot, CodeWhisperer; 自然语言与 SQL 相结合的 SQL Chat, ai2sql; 教育领域发力的 Q-Chat, Roleplay。所有的这些 AI 产品,目前的主流交互方式都是基于提示词。那我们思考一下,如果提示词会直接影响到 AI 产品所展现的能力,那我们是不是需要找到最佳提示词,充分发挥 AI 的能力。我想介绍一下今年发现在 AI 领域的一款有趣的产品 - PromptPerfect,说不定能给大家带来一些不错的经验分享。

介绍

从上古计算机时代,到今天,底层的人机交互大致经历了下面三个阶段。


  • 1.0 交互 - 汇编语言

这个时期像极了手工小农经济时期,生产力较为低下。生产工具和生产能力掌握在小部分程序员手中,相关领域程序"产量"不高,而每年的程序需求不断提高。

  • 2.0 交互 - 高级语言

这个阶段也就是熟知的 CC++Java 等高级程序语言。相对来说屏蔽了很多硬件底层细节,集中精力到相关的产品开发流程中,大幅度促进生产力。

  • 3.0 交互 - 自然语言

虽然随着高级语言的问世,程序生产力和生产范围得到大幅度提高,但依然存在整体生产力掌握在程序员手中的情况,没有将生产力下放到每一个人。而伴随着 AI 产品的问世,无论是设计师,客服,会计,通过自然语言与 AI 交互的能力,将彻底解放每一个人的生产效率。


今天,我们只需要通过自然语言,就可以助力于每一个个体,我们只需要找到最佳的提示词,就能较好的实现每个人的需求。PromptPerfect 就是为此而生,这款产品适合个人,乃至企业自建 AI 服务,优化用户提示词,自训练,调优,部署的一站式服务。

初体验

假设我们想找到某一个城市最好吃的苹果,那么我们的往往是先去某一个果园,挑选出最佳的苹果,然后去当地多个果园进行对比,最终管理我们精心挑选的这批苹果。我们找到最佳提示词也是类似,一般需要经历以下几个步骤。


  • 自动调优

让我们先来到一座果园选出最好的苹果,既然是选择,那就有标准。接下来让我们看看 PromptPerfect 是如何帮我们找到那颗最好的苹果,我们告诉它最基础的提示词,希望 AI 成为一名英语语法老师。


接下来它开始了自我调优,在我们最基础的提示词上,完善了语法细节和准确性的补充,错误与正确语法对照的过程,帮助学习者理解多种灵活语法。

  • 多 AI 模型比较

我们已经在第一座果园里找到了最好的苹果,该去其他的果园看看了。让我们来 PK 一下,这一场我们来比较下装修图渲染,想要一间现代风,光线明亮的卧室装修图。


就我的审美来说,DALL-E 3 胜出了,较为符合我想要的风格,如果你是一家装修公司。那么不需要设计师画大量图的情况下,能更快的让客户挑选出满意的装修风格渲染图,节约大量成本。

  • 提示词的管理

我们已经找到了最好的苹果,该如何进行管理呢。找到一个又一个最佳提示词,希望通过某种方式保存,提供给内部或外部的用户使用,提示词即服务,用户不必费大量精力去找寻找提示词,封装好提示词后,能为用户提供稳定的服务,而背后是提示词与 LLM 作为键值对数据库作为支撑。


我们这里将优质的英语学习提示词存储于这个数据库中,后续可以通过 SDK 的方式提供开箱即用的服务,每个用户都将拥有一个耐心,专业的英语语法老师。

总结

PromptPerfect 提供了一种优秀的提示词质量控制方式,未来很多优秀的提示词就像是计算机领域优秀的算法,可控,优质的输出结果会助力于各个产品。对于 AI 产品来说,它提供了一站式,多元化的服务。从提示词的调优到对比,管理,大幅缩短研发周期和管理成本,更重要的是稳定的输出质量更让人兴奋不已。

InfoQ 首发链接:AI 与自然语言_大模型_天黑黑_InfoQ写作社区

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