在當今的人工智能領域，提示工程（Prompt Engineering）已經成為一項備受追捧的技能。無論是技術團隊、產品團隊還是內容團隊，越來越多的角色都需要掌握這一技能。那么，什么是提示工程？它為什么如此重要？在面試中，又會遇到哪些關于提示工程的問題呢？今天，我們就來深入探討一下。

一、什么是提示工程師？

提示工程師是一群專注于為生成式人工智能模型設計、測試和優化輸入的專業人士。他們就像是語言模型的“引導者”，通過精心設計的提示，讓模型能夠產生最理想的輸出。雖然有些崗位明確標注為“提示工程師”，但在很多情況下，其他崗位也對提示工程技能提出了要求。

二、哪些崗位需要提示工程技能？

1. 提示工程師 / AI提示設計師

他們專注于為特定用途（如內容創作、數據分析或代碼生成）設計提示。這需要對語言結構、分詞和模型行為有深刻的理解，才能提供可靠的結果。

2. 機器學習工程師（LLM/NLP方向）

這些工程師負責構建AI流程和微調模型。提示工程幫助他們在開發過程中與基礎模型交互，調試輸出，并在不重新訓練的情況下微調模型行為。

3. AI產品經理 / 技術產品經理

產品經理需要利用提示工程來原型化功能、評估LLM性能，并減少幻覺（hallucinations）。他們還需要與工程團隊合作，通過輸入設計優化系統行為。

4. 對話式AI / 聊天機器人開發者

這個角色涉及設計提示流程、維護用戶上下文，并確保對話的一致性。提示工程幫助他們構建準確、相關且安全的交互結構。

5. 生成式AI內容專家 / AI作家

這些創意專家通過提示生成高質量的內容，如博客、營銷文案或視頻腳本。他們對提示結構的掌握有助于控制語氣、提高事實性和編輯效率。

6. AI界面的UX設計師

這些專業人士使用提示來增強用戶與AI的交互。他們專注于清晰地指導模型，同時確保生成的輸出符合可用性和語氣指南。

7. AI研究員 / 數據科學家

提示工程是設計評估設置、執行基準測試和生成合成數據集的關鍵。它幫助AI研究員和數據科學家確保LLM實驗的可重復性和精確性。

8. AI安全與倫理分析師

這個角色使用提示來測試不安全、有偏見或有害的輸出。對抗性提示和輸出審計的技能對于確保LLM的安全性和合規性至關重要。

三、20道提示工程面試問題及答案

Q1. 什么是提示工程，為什么它很重要？

答案：提示工程是設計輸入的過程，這些輸入可以引導語言模型產生期望的輸出。它很重要，因為同一個模型可能會根據提示的不同而給出截然不同的回答。掌握提示工程意味著你可以在不直接微調模型的情況下，獲得準確、相關且安全的結果。

Q2. 你是如何設計有效提示的？

答案：我通常會遵循一個框架。首先定義模型的角色，然后提供清晰的任務，并添加相關的上下文或約束條件。我還會指定我希望得到的響應格式。最后，我會測試提示，并根據模型的響應進行迭代改進。

Q3. 零樣本、單樣本和少樣本提示有什么區別？

答案：零樣本提示不提供任何示例，期望模型能夠泛化出回答。單樣本方法為模型提供一個示例作為參考。少樣本則包括2 - 5個示例，幫助模型更清晰地理解需求。少樣本提示通常通過為模型提供模式來提高性能，尤其是在復雜任務中。

Q4. 你能解釋一下思維鏈提示（Chain - of - Thought Prompting）以及它的用途嗎？

答案：思維鏈提示引導模型在給出答案之前進行逐步推理。我在處理數學、邏輯和多跳問題等任務時會使用它，因為結構化思維可以提高準確性。

Q5. 你是如何衡量提示質量的？

答案：我會查看響應的相關性、連貫性和事實準確性。我還會檢查提示是否能夠在一次嘗試中完成任務。如果適用，我會使用BLEU或ROUGE等指標。此外，我還會收集用戶反饋，并在邊緣案例中進行測試以驗證可靠性。

Q6. 跟我們講講你通過改進提示來提高模型輸出質量的經歷。

答案：在一個聊天機器人項目中，初始輸出非常籠統。于是，我重新設計了提示，加入了機器人的角色設定，增加了任務上下文，并給出了輸出約束。這使得輸出的相關性提高了，同時將回退響應減少了40%。

Q7. 你在提示開發和測試中使用了哪些工具？

答案：我會使用像OpenAI、Claude Console這樣的游樂場，以及通過API的筆記本。為了擴展，我會將提示集成到Jupyter + LangChain流程中，設置提示日志和批量測試。

Q8. 你是如何減少模型輸出中的幻覺的？

答案：我會限制提示只使用可驗證的數據，提供背景上下文，并重新表述模糊的指令。對于高風險的用例，我還會將輸出與檢索增強的輸入進行對比測試。

Q9. 溫度（Temperature）和top_p如何影響輸出？

答案：溫度控制響應的隨機性。接近0的值會給出更確定、更符合事實的結果。top_p調整要考慮的概率質量大小。對于創意任務，我會使用更高的值；對于事實性任務，我會保持較低的值。

Q10. 什么是提示注入，你如何防范它？

答案：提示注入是指用戶輸入操縱或覆蓋提示指令的情況。為了防范它，我會對輸入進行清理，將用戶查詢與系統提示分開，并使用嚴格的分隔符和編碼。

Q11. 你會如何提示一個LLM來總結長文本而不丟失關鍵信息？

答案：我會將輸入分成塊，讓模型提取每個部分的關鍵點，然后將它們合并。我還會指定要保留的信息類型，比如名字、數字或結論。

Q12. 你如何為多語言或跨文化環境調整提示？

答案：我會使用翻譯后的提示、當地習語和文化相關的例子。我還會測試模型在不同語言中的行為，并根據文化規范調整語氣和正式程度。

Q13. 在設計提示時，你會考慮哪些倫理問題？

答案：我會避免使用帶有偏見的語言，確保提示在人口統計學上是中立的，并對其進行偏見測試。在高影響力的情況下，我會引入人工審核來驗證安全性和公平性。

Q14. 你如何記錄和版本化提示設計？

答案：我會維護一個帶有元數據（目標、模型、版本、輸出樣本、最后測試日期）的提示庫。版本控制有助于跟蹤迭代，尤其是在跨團隊協作時。

Q15. 什么是檢索增強生成（Retrieval - Augmented Generation，RAG），它對提示有什么影響？

答案：RAG會在提示模型之前檢索相關文檔。提示需要清晰地上下文化檢索到的信息。這有助于提高事實準確性，非常適合回答時效性強或特定領域的問題。

Q16. 你會如何培訓一個初級隊友進行提示工程？

答案：我會從簡單的任務開始，比如重新表述指令、嘗試不同的語氣和分析輸出。然后，我們會轉向提示庫、測試方法和鏈式技術，所有這些都會提供實時反饋。

Q17. 描述一次提示失敗的經歷以及你是如何解決的。

答案：我曾經在一個數據提取任務中使用了一個模糊的提示。模型錯過了關鍵字段。我重新設計了提示，使用了項目符號指令和字段示例。準確率提高了30%以上。

Q18. 人們在寫提示時最大的錯誤是什么？

答案：過于模糊或開放。模型會按字面意思理解，所以提示需要具體。此外，不針對邊緣案例進行測試，會錯過發現提示弱點的機會。

Q19. 你如何提示生成結構化輸出（如JSON或表格）？

答案：我會在提示中明確指定格式。例如：“以這種JSON格式返回結果……”我還會提供示例。對于API，我有時會將指令包裝在代碼塊中，以避免格式錯誤。

Q20. 你認為提示工程的未來會怎樣？

答案：我認為它會更多地融入產品和開發流程中。我們會看到能夠自動生成或優化提示的工具，提示工程將與UI設計、模型微調和AI安全操作相結合。

四、面試提示工程問題的實用技巧

1. 總是迭代思考

解釋你不會期望第一次就得到完美的輸出。展示你測試、改進和迭代提示的能力，通過小的改動和有結構的實驗來實現。

2. 使用真實案例

即使你沒有直接在AI領域工作過，也可以展示你如何使用ChatGPT、Claude等工具來自動化任務、生成想法或通過提示解決具體問題。

3. 關注框架和結構

面試官喜歡有結構的思考。使用框架，如：角色 + 任務 + 約束 + 輸出格式。解釋你如何以可重復和邏輯的方式設計提示。

4. 展現對LLM限制的了解

提到令牌限制、幻覺、提示注入攻擊或由溫度引起的隨機性。展示你對模型怪癖的理解，會讓你聽起來像個專家。

5. 強調倫理、測試和多樣性

優秀的提示工程師會考慮公平性和安全性。談論你如何在不同人群中測試提示，防止偏見或包含多樣化的例子。

五、總結

提示工程是與當今和未來的AI模型合作的基礎技能。無論你是編寫代碼、構建產品、設計界面還是生成內容，知道如何構建提示是解鎖生成式AI全部潛力的關鍵。通過準備上述20個問題的答案，你肯定能在任何相關角色的面試中表現出色。只要專注于將你的回答基于真實世界的例子、有結構的思考和倫理意識，我相信你會脫穎而出，成為一個有能力、有思想且面向未來的AI專業人士。所以，如果你想獲得下一份AI面試的機會，就開始用這些問題進行練習吧，保持好奇心，繼續提示！

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯