Popular Kỹ thuật Prompt AI tools in AI include Skills, hero và OpenPrompt, helping you work more efficiently.
Skills là một thị trường năng động được thiết kế để mở rộng khả năng của Claude với chuyên môn thực tế, chuyên biệt. Nó cung cấp một bộ sưu tập đa dạng các công cụ mô-đun, biến Claude thành một chuyên gia trong nhiều lĩnh vực như thiết kế sản phẩm, mô hình tài chính, nghiên cứu khoa học và phát triển phần mềm.
Kỹ thuật Prompt
OpenPrompt là một thị trường chuyên nghiệp sắp ra mắt, được thiết kế để khám phá, kiểm thử và triển khai các prompt AI cấp chuyên gia. Nó kết nối kỹ thuật prompt xuất sắc với các ứng dụng AI mạnh mẽ, cung cấp một thư viện prompt chất lượng sản xuất được tuyển chọn để tăng tốc quy trình làm việc AI và cho phép các kỹ sư prompt kiếm tiền từ chuyên môn của họ.
Kỹ thuật Prompt
Hero là một công cụ miễn phí đa năng để tạo và chia sẻ trang web một cách nhanh chóng. Nó cho phép người dùng sắp xếp liên kết, hình ảnh, văn bản và ảnh GIF vào các danh sách tùy chỉnh được gọi là 'Spaces'. Điểm độc đáo là nó có hệ thống quản lý gợi ý AI, HeroGPT, để lưu, sắp xếp và tạo gợi ý cho các mô hình như ChatGPT và Midjourney, lý tưởng cho người sáng tạo, chuyên gia và người có sở thích.
Kỹ thuật PromptCông cụ Kỹ thuật Prompt là các nền tảng chuyên dụng để thiết kế, thử nghiệm, quản lý và tối ưu hóa các câu lệnh (prompt) cho mô hình AI tạo sinh. Các công cụ này cung cấp một môi trường có cấu trúc để vượt ra ngoài việc thử và sai đơn giản, cung cấp các tính năng như kiểm soát phiên bản, thử nghiệm A/B và phân tích hiệu suất. Chúng cho phép người dùng tinh chỉnh một cách có hệ thống các chỉ dẫn đưa cho AI, mang lại kết quả đầu ra chính xác hơn, nhất quán và tiết kiệm chi phí. Lĩnh vực này rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng và quy trình làm việc đáng tin cậy do AI cung cấp.
Công cụ Kỹ thuật Prompt rất cần thiết cho các nhà phát triển AI, kỹ sư MLOps và các nhà quản lý sản phẩm xây dựng ứng dụng trên nền tảng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Chúng cũng được các nhóm nội dung và tiếp thị sử dụng để duy trì tiếng nói thương hiệu nhất quán trong các tài liệu do AI tạo ra, và các nhóm hỗ trợ khách hàng sử dụng để tinh chỉnh hành vi của chatbot AI nhằm đạt độ chính xác cao hơn.
Khi chọn một công cụ Kỹ thuật Prompt, hãy xem xét khả năng tương thích của nó với các mô hình AI bạn sử dụng (ví dụ: GPT-4, Claude, Llama). Đánh giá khả năng tích hợp của nó, chẳng hạn như API và SDK để nhúng vào ứng dụng của bạn. Đánh giá sự tinh vi của các tính năng thử nghiệm và đánh giá. Cuối cùng, hãy xem xét các công cụ cộng tác và liệu mô hình định giá có phù hợp với quy mô và mô hình sử dụng của nhóm bạn hay không.
Một nhà thiết kế hội thoại cho một công ty thương mại điện tử cần giảm lỗi của chatbot và cải thiện sự hài lòng của người dùng. Sử dụng nền tảng kỹ thuật prompt, họ tạo ra một số biến thể của một prompt để xử lý các yêu cầu hoàn tiền. Tính năng thử nghiệm A/B của nền tảng triển khai các prompt này cho một phân khúc nhỏ người dùng. Bằng cách phân tích các chỉ số như tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ và điểm phản hồi của người dùng, nhà thiết kế xác định được prompt giúp giảm 30% số lần chuyển tiếp đến nhân viên hỗ trợ, trực tiếp cải thiện hiệu quả và trải nghiệm khách hàng.
Một nhóm tiếp thị sử dụng AI tạo sinh để tạo các bài đăng trên mạng xã hội và bài viết blog. Để đảm bảo tất cả nội dung đều phù hợp với giọng văn vui vẻ và chuyên nghiệp của thương hiệu, họ sử dụng một công cụ kỹ thuật prompt để xây dựng một mẫu prompt chính 'Tiếng nói Thương hiệu'. Mẫu này được lưu trữ trong một thư viện dùng chung. Giờ đây, bất kỳ thành viên nào trong nhóm cũng có thể sử dụng prompt được tiêu chuẩn hóa này, đảm bảo tất cả nội dung do AI tạo ra đều nhất quán. Tính năng kiểm soát phiên bản cho phép họ cập nhật tiếng nói thương hiệu một cách tập trung khi các chiến lược tiếp thị phát triển.
Một kỹ sư AI đang xây dựng một tính năng để trích xuất dữ liệu JSON có cấu trúc từ văn bản phi cấu trúc. Độ tin cậy của đầu ra là rất quan trọng. Sử dụng nền tảng kỹ thuật prompt, kỹ sư tạo ra một prompt với các hướng dẫn định dạng cụ thể và các ví dụ few-shot. Sau đó, họ xây dựng một bộ thử nghiệm trong nền tảng để chạy prompt trên 100 mẫu văn bản khác nhau và xác thực rằng đầu ra luôn là JSON hợp lệ. Prompt được kiểm soát phiên bản, vì vậy mọi thay đổi trong tương lai đều có thể được kiểm tra với cùng một bộ thử nghiệm, ngăn ngừa sự suy giảm chất lượng trong sản xuất.
Một nhóm MLOps quản lý một hệ thống doanh nghiệp với hàng trăm prompt trên các dịch vụ khác nhau. Khi một LLM mới, mạnh mẽ hơn được phát hành, họ cần di chuyển một cách an toàn. Sử dụng nền tảng quản lý prompt, họ có thể kiểm tra hàng loạt tất cả các prompt hiện có với mô hình mới trong môi trường thử nghiệm. Nền tảng sẽ gắn cờ các prompt cho thấy sự suy giảm hiệu suất hoặc tạo ra lỗi. Điều này cho phép nhóm cập nhật một cách có hệ thống chỉ những prompt cần thiết trước khi triển khai toàn bộ ra sản xuất, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo quá trình chuyển đổi suôn sẻ.
Một giám đốc sản phẩm, một nhà phát triển và một người viết UX đang hợp tác để tạo ra một tính năng tóm tắt mới do AI cung cấp. Họ sử dụng không gian làm việc chung của một công cụ kỹ thuật prompt. PM xác định các yêu cầu, người viết UX tạo ra prompt ban đầu về giọng văn và sự rõ ràng, và nhà phát triển tinh chỉnh nó để đạt được độ chính xác kỹ thuật và hiệu quả. Mọi thay đổi đều được theo dõi và các bình luận được để lại trực tiếp trên các phiên bản prompt. Quá trình hợp tác này đảm bảo tất cả các quan điểm đều được đưa vào, dẫn đến một prompt có chất lượng cao hơn nhiều so với việc một người làm việc độc lập.
Ứng dụng của một công ty khởi nghiệp thực hiện hàng triệu lệnh gọi LLM mỗi tháng và chi phí API là một mối quan tâm lớn. Một kỹ sư sử dụng một công cụ kỹ thuật prompt cung cấp phân tích chi phí và số lượng token cho mỗi biến thể prompt. Bằng cách thử nghiệm các cách diễn đạt và kỹ thuật giảm ngữ cảnh khác nhau, họ thiết kế một prompt mới đạt được chất lượng đầu ra tương tự nhưng ngắn hơn 25%. Phân tích của nền tảng xác nhận việc tiết kiệm chi phí. Khi được triển khai, prompt được tinh chỉnh này giúp công ty tiết kiệm hàng nghìn đô la mỗi tháng mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.
Kỹ thuật Prompt là hoạt động thiết kế, tinh chỉnh và tối ưu hóa văn bản đầu vào (prompt) để hướng dẫn các mô hình AI tạo sinh tạo ra các kết quả cụ thể, chính xác và mong muốn. Đây là một lĩnh vực quan trọng đối với bất kỳ ai xây dựng các ứng dụng đáng tin cậy trên nền tảng AI. Các công cụ Kỹ thuật Prompt giúp hệ thống hóa quy trình này với các tính năng như kiểm soát phiên bản, thử nghiệm A/B và phân tích hiệu suất, biến nó từ một nghệ thuật thành một thực hành kỹ thuật có thể lặp lại.
Khi chọn một công cụ, hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Một sân chơi prompt (giống như giao diện cơ bản của nhiều chatbot AI) được thiết kế cho các thử nghiệm thủ công, đơn giản của cá nhân. Ngược lại, một nền tảng Kỹ thuật Prompt là một giải pháp chuyên nghiệp, toàn diện cho các nhóm. Nó cung cấp một quy trình làm việc có cấu trúc cho toàn bộ vòng đời của prompt, bao gồm kiểm soát phiên bản, chỉnh sửa cộng tác, thử nghiệm tự động trên các bộ dữ liệu, giám sát hiệu suất và quản lý triển khai. Nó được xây dựng để tạo và duy trì các ứng dụng AI cấp sản xuất.
Những công cụ này có giá trị cho nhiều vai trò liên quan đến việc xây dựng với AI. Điều này bao gồm các kỹ sư AI/ML cần đảm bảo độ tin cậy, các nhà quản lý sản phẩm thiết kế các tính năng AI, các nhóm MLOps quản lý việc triển khai, các nhà chiến lược nội dung duy trì tiếng nói thương hiệu và các nhà phân tích dữ liệu thực hiện các truy vấn phức tạp. Về cơ bản, bất kỳ ai chuyển từ thử nghiệm AI thông thường sang xây dựng các sản phẩm hoặc quy trình làm việc có hệ thống, có thể mở rộng và có thể bảo trì do AI cung cấp đều có thể hưởng lợi.
Kỹ thuật Prompt rất quan trọng vì chất lượng đầu ra của AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của prompt đầu vào. Đối với các ứng dụng sản xuất, điều này rất quan trọng vì một số lý do:
