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一、Prompt Engineering（提示工程）

什么是Prompt Engineering？Prompt Engineering，即提示工程，是指設(shè)計和優(yōu)化輸入給大型語言模型（LLM）的文本提示（Prompt）的過程。這些提示旨在引導(dǎo)LLM生成符合期望的、高質(zhì)量的輸出。它能夠根據(jù)特定任務(wù)需求優(yōu)化輸入提示，引導(dǎo)大語言模型生成更準(zhǔn)確、全面、符合格式要求的輸出，從而提升模型在多樣化應(yīng)用場景中的性能和實用性。

Prompt Engineering的核心要素在于通過明確的指示、相關(guān)的上下文、具體的例子以及準(zhǔn)確的輸入來精心設(shè)計提示，從而引導(dǎo)大語言模型生成符合預(yù)期的高質(zhì)量輸出。

指示（Instructions）：明確告訴模型需要執(zhí)行的任務(wù)或生成的內(nèi)容類型。這些指示應(yīng)該清晰、具體，避免歧義。
上下文（Context）：為模型提供與任務(wù)相關(guān)的背景信息。上下文可以幫助模型更好地理解任務(wù)，并生成更加準(zhǔn)確和相關(guān)的輸出。
例子（Examples）：通過給出具體示例來展示期望的輸出格式或風(fēng)格。例子可以極大地提高模型的生成質(zhì)量，因為它為模型提供了一個明確的參考框架。
輸入（Input）：任務(wù)的具體數(shù)據(jù)或信息。這是模型生成輸出的基礎(chǔ)，輸入的質(zhì)量直接影響到輸出的質(zhì)量。
輸出（Output）：雖然輸出不是Prompt Engineering的直接組成部分，但它是Prompt設(shè)計的最終目標(biāo)。通過不斷優(yōu)化Prompt，我們可以引導(dǎo)模型產(chǎn)生更加符合期望的輸出。

二、Function Calling（函數(shù)調(diào)用）

什么是Function Calling？在生成式AI的上下文中，函數(shù)調(diào)用通常指的是LLM在生成響應(yīng)時，能夠識別并執(zhí)行特定的函數(shù)或API調(diào)用，以獲取額外的信息或執(zhí)行特定的任務(wù)。

函數(shù)調(diào)用增強了LLM的擴展性和實用性，使其能夠跨越語言模型的邊界，與數(shù)據(jù)庫、Web服務(wù)等外部系統(tǒng)無縫交互，從而提供更加全面和實時的信息。

Function Calling在智能助手和自動化流程中的應(yīng)用場景中，LLM通過調(diào)用外部API或預(yù)設(shè)函數(shù)來集成多樣化服務(wù)與復(fù)雜操作，以滿足用戶請求并自動化執(zhí)行流程。

在構(gòu)建智能助手時，LLM可能需要根據(jù)用戶的請求調(diào)用外部服務(wù)（如天氣查詢API、數(shù)據(jù)庫查詢等），并將結(jié)果整合到其響應(yīng)中。
在自動化流程中，LLM可以通過調(diào)用預(yù)設(shè)的函數(shù)來執(zhí)行一系列復(fù)雜的操作，如數(shù)據(jù)處理、文件生成等。

以查詢天氣為例，以下是LLM調(diào)用外部天氣API的具體流程：

用戶輸入：用戶向LLM詢問“今天北京的天氣怎么樣？”
理解需求：LLM解析用戶輸入，識別出用戶的意圖是查詢天氣。
決定是否使用工具：LLM判斷需要調(diào)用外部天氣API來獲取準(zhǔn)確信息。
準(zhǔn)備調(diào)用信息：LLM生成調(diào)用天氣API所需的參數(shù)，如城市（北京）和日期（今天）。
發(fā)送請求：LLM將調(diào)用信息封裝成HTTP請求，發(fā)送給天氣API。
接收響應(yīng)：天氣API返回當(dāng)前北京的天氣信息給LLM。
結(jié)合結(jié)果進行回復(fù)：LLM解析天氣信息，并生成易于理解的回復(fù)給用戶，如“今天北京天氣晴朗，溫度25°C，適宜外出。”

三、RAG（檢索增強生成）

什么是RAG？RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）是一種結(jié)合檢索和生成的技術(shù)，旨在提高LLM在生成響應(yīng)時的準(zhǔn)確性和信息量。它通過從外部知識庫中檢索相關(guān)信息，并將這些信息作為LLM生成響應(yīng)的額外輸入。

精準(zhǔn)檢索：RAG通過信息檢索技術(shù)，從大規(guī)模的文檔集合或知識庫中檢索出與給定輸入最相關(guān)的信息。這種檢索方式比傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞匹配更加精準(zhǔn)，能夠捕捉到更豐富的上下文信息。
高效檢索：RAG利用索引和檢索算法，如向量數(shù)據(jù)庫和查詢檢索器，快速地從文本數(shù)據(jù)中提取相關(guān)內(nèi)容。這大大提高了信息檢索的效率，使得模型能夠在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)。

RAG在學(xué)術(shù)寫作與新聞?wù)?報告生成中，助力LLM（大型語言模型）精準(zhǔn)檢索最新可靠信息，確保內(nèi)容權(quán)威性與時效性。

在學(xué)術(shù)寫作中，RAG可以幫助LLM從大量文獻(xiàn)中檢索相關(guān)引用和論據(jù)，從而生成更加權(quán)威和詳盡的論文。
在新聞?wù)驁蟾嫔芍校?strong>RAG可以確保LLM生成的內(nèi)容基于最新的、可靠的信息源。

以處理關(guān)于“最新科技趨勢”的新聞?wù)獮槔琑AG新聞?wù)?報告生成的示例流程：

用戶輸入：用戶向RAG系統(tǒng)請求一份關(guān)于“最新科技趨勢”的新聞?wù)?/li>
理解需求：RAG系統(tǒng)解析用戶輸入，識別出用戶的意圖是獲取關(guān)于最新科技趨勢的新聞?wù)?/li>
準(zhǔn)備檢索條件：RAG系統(tǒng)根據(jù)用戶請求，準(zhǔn)備檢索條件，如關(guān)鍵詞“最新科技趨勢”、時間范圍（如最近一周）等。
執(zhí)行檢索：
- RAG系統(tǒng)將這些檢索條件輸入到新聞檢索API中。
- 檢索API從新聞數(shù)據(jù)庫中檢索出與“最新科技趨勢”相關(guān)的新聞文章。
- 這些文章被返回給RAG系統(tǒng)，作為生成摘要的候選材料。
信息篩選與融合：
- RAG系統(tǒng)對檢索到的新聞文章進行篩選，去除重復(fù)、不相關(guān)或質(zhì)量不高的內(nèi)容。
- 系統(tǒng)將篩選后的文章進行融合，提取關(guān)鍵信息點，如新技術(shù)名稱、應(yīng)用場景、影響等。
準(zhǔn)備生成提示：
- RAG系統(tǒng)基于篩選和融合后的信息，構(gòu)建一個包含關(guān)鍵信息點的提示模版（Prompt）。
- 這個模版將作為生成模型的輸入，指導(dǎo)模型生成新聞?wù)?/li>
生成摘要：
- RAG系統(tǒng)將提示模版輸入到生成模型中。
- 生成模型根據(jù)提示模版中的信息，結(jié)合自身的語言生成能力，生成新聞?wù)?/li>
- 生成的摘要既涵蓋了關(guān)鍵信息點，又保持了語言的流暢性和易讀性。

四、Fine-tuning（微調(diào)）

什么是Fine-tuning？Fine-Tuning是指使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型進行進一步訓(xùn)練的過程。通過微調(diào)，模型可以學(xué)習(xí)到特定領(lǐng)域的知識和模式，從而在相關(guān)任務(wù)上表現(xiàn)更好。

在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，針對特定任務(wù)或數(shù)據(jù)領(lǐng)域，通過在新任務(wù)的小規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進一步訓(xùn)練和調(diào)整模型的部分或全部參數(shù)，使模型能夠更好地適應(yīng)新任務(wù)，提高在新任務(wù)上的性能。

Fine-tuning在醫(yī)療和法律的應(yīng)用場景中，能夠顯著提升LLM對專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜情境的理解能力，從而輔助生成精確的專業(yè)建議、報告或解答。

在醫(yī)療領(lǐng)域，可以使用醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)對LLM進行微調(diào)，以生成準(zhǔn)確的醫(yī)療建議或診斷報告。?
在法律領(lǐng)域，通過微調(diào)可以使LLM更好地理解法律術(shù)語和案例法，從而輔助法律文書的撰寫或法律問題的解答。