什么是提示语？
简单来说，提示语（Prompt)就是用户说给gpt的话，也就是用户提出的问题，要求、任务、指令等，也有把Promot翻译为“提示词”或者“提示”之类的。
有人说，人机交互的提示词是碳基生命与硅基生命对话的模式，这是科幻形式的解释。实际上，提示词这种做法在日常的学习和生活中很常见。
例如：
当使用提示词（Prompt）时，可以让人工智能模型完成各种不同的任务。以下是一个使用提示词的例子，让一个NLP模型生成关于夏天的文章：
提示词："请生成一篇关于夏天的文章，介绍夏天的美好和特点。"
在这个例子中，提示词明确告诉模型我们的意图，即生成一篇关于夏天的文章。模型会根据这个提示来产生相关的文本，可能会包括夏季的天气、活动、食物、景色等方面的描述。这个提示有助于模型理解我们的期望，并以合适的方式生成文本。
提示词的形式可以根据任务的性质和需求而有所不同。在这个例子中，它是一个开放式提示，要求模型自由表达关于夏天的见解。但在其他情况下，提示词可以更具体，要求模型回答特定问题、翻译文本、生成对话等。
这个示例突显了提示词在与NLP模型互动中的重要性，它们可以引导模型的输出，使其更符合用户的期望。提示词的设计是Prompt Engineering的一部分，可根据任务的不同需求进行调整和优化。
高质量的提示语在工作中还是很重要的，使用高质量的提示语可以在一定的程度上提高工作效率，从而达到事半功倍的效果。并且一些高质量的提示语也可以在市场上面交易，获取一些收益。
提示语工程是一种针对自然语言处理领域的工程方法，它通过利用人类提供的语言提示信息来帮助计算机自动生成自然语言文本。简单来说，提示语工程就是让计算机更好地理解人类的意图和需求，从而能够更准确地生成符合预期的文本。
提示语工程的核心思想是：通过将人类语言中的提示信息提取出来，然后利用这些提示信息来指导计算机生成文本。这些提示信息可以是一些关键词、短语、句子或者甚至是一个完整的段落。通过对这些提示信息的处理，计算机可以更好地理解人类的需求，从而实现自动化生成文本的目标。
提示语工程在很多场景中都有广泛的应用，例如智能客服、自动回复、摘要生成、机器翻译等。在这些场景中，计算机需要根据用户的问题或者需求，自动生成相应的文本内容。通过使用提示语工程，计算机可以更好地理解用户的意图，从而生成更加准确和合适的文本。
提示语工程的实现过程通常包括以下几个步骤：
数据预处理：首先需要对输入的数据进行处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作，以便后续的处理和分析。
特征提取：从预处理后的数据中提取出有用的特征信息，这些特征可以帮助计算机更好地理解文本的含义。常见的特征提取方法有TF-IDF、词向量模型等。
模型训练：根据提取的特征信息，训练一个适合的机器学习或深度学习模型。这个模型可以是基于规则的方法，也可以是基于统计学习的方法。
生成文本：当用户输入一个新的提示信息时，计算机会根据训练好的模型生成相应的文本内容。这个过程通常涉及到模型的推理和解码过程。
评估与优化：为了提高生成文本的准确性和质量，需要对生成的结果进行评估和优化。这可以通过人工评估、自动评估以及模型调优等方法来实现。
总之，提示语工程是一种将人类语言提示信息引入计算机生成自然语言文本的方法，它可以帮助计算机更好地理解人类的需求，从而提高自动化生成文本的效果
