机器之心报道
编辑:陈陈、小舟
不会写 prompt 的看过来。
在构建 AI 应用时,prompt 质量对结果有着重大影响。但制作高质量的 prompt 具有挑战性,需要研究者深入了解应用需求,并具备大型语言模型方面的专业知识。为了加快开发速度并改善结果,AI 初创公司 Anthropic 简化了此流程,可以让用户更轻松地制作高质量的 prompt。
具体来说,研究者为 Anthropic Console 添加了新功能,可以生成、测试和评估 prompt。
Anthropic 提示工程师 Alex Albert 表示:这是他们过去几周投入了大量工作才得到的成果,现在 Claude 在提示工程(Prompt Engineering)方面表现得非常好。
难写的 prompt,交给 Claude
在 Claude 中,写一个好的 prompt 就像描述任务一样简单。控制台提供了一个内置的 prompt 生成器,由 Claude 3.5 Sonnet 提供支持,允许用户描述任务并让 Claude 生成高质量的 prompt。
生成 prompt。首先点击 Generate Prompt,进入 prompt 生成界面:
然后输入任务描述,Claude 3.5 Sonnet 将把任务描述转换为高质量的 prompt。例如「 撰写一个用于审查入站消息的 prompt…… 」,点击生成 prompt 就可以了。
生成测试数据。如果用户有了 prompt,可能需要一些测试用例来运行它。Claude 可以生成那些测试用例。
用户可以根据需要修改测试用例,并一键运行所有测试用例,还可以查看并调整 Claude 对每个变量生成要求的理解,以实现对 Claude 生成测试用例更细粒度的控制。
这些功能让优化 prompt 变得容易,因为用户可以创建 prompt 的新版本并重新运行测试套件以快速迭代和改进结果。
此外,Anthropic 还按照 5 分制为 Claude 响应质量设置了评分。
评估模型。如果用户对 prompt 感到满意,之后可以在「评估」选项卡中一次针对各种测试用例运行它。用户可以从 CSV 导入测试数据,也可以直接使用 Claude 为用户生成合成测试数据。
比较。用户还可以在测试用例中相互测试多个 prompt,并对更好的响应进行评分,以跟踪哪个 prompt 表现最佳。
AI 博主 @elvis 表示:Anthropic Console 是一项出色的研究,其自动化设计和优化 prompt 的过程可以节省大量时间。虽然生成的提示可能并不完美,但给了用户一个快速迭代的起点。此外,生成测试用例功能也很有帮助,因为开发者可能没有可供测试的数据。
看来,以后写 prompt 这个活,可以交给 Anthropic 了。
了解更多内容,请查看文档:https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
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