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你有没有想过，未来的人工智能会变得多么强大？它们能否像人类一样思考、推理，甚至超越人类？这听起来很疯狂，但人工智能已经突飞猛进，尤其是在大型语言模型的推动下。

众所周知，ChatGPT是近段时间最热门的AI产品之一。只需输入一个问题，它就会给您一个看起来很人性化的答案，让您感觉就像在和真人交谈一样。 ChatGPT 的功能实际上受到严重限制。它只是根据预先输入的知识进行回答，缺乏真正的理解和思考能力。

如何让AI系统拥有更强的认知能力？答案是即时技术。提示是一条指令，可以指导大模型以特定的方式输出所需的内容。通过精心设计的提示，我们可以“教”大模型完成各种复杂的任务，比如写作、编程、问答等。

单个提示的能力是有限的。要充分发挥大模型的潜力，需要先进的Prompt技术的加持。所谓高级提示技术，就是将多个提示组合起来，形成提示链，利用特定的框架，实现更加复杂、智能的功能。

以写作为例。一篇优秀的文章往往需要构思大纲、收集材料、组织语言等多个步骤。如果我们能够为每个环节设计相应的提示，并通过一个通用框架将它们连接起来，就可以引导大模型自动完成整个写作过程。

要真正理解Prompt的高层技术的本质，我们首先需要了解Prompt链的概念。所谓提示链就是将多个提示按照一定的逻辑顺序组合起来，让它们协同工作来完成复杂的任务。

举一个简单的例子，假设我们想要一个大型模型来为餐厅评论网站撰写食物评论。这个过程可以分为几个步骤：首先根据餐厅的基本信息生成点评大纲，然后收集一些有趣的材料作为点评的基础，最后将这些材料整理成流畅的语言，输出到文本。

如果为每个步骤设计一个相应的Prompt，那么就形成了一条Prompt链。当我们依次执行这些Prompt时，大模型就能自动完成从构思到输出的整个写作过程。

仅有提示链是不够的。我们还需要一个框架来指导和约束Prompt链的执行。目前比较知名的Prompt框架有CRISPE、RGCS等。

CRISPE 框架由6 个步骤组成：澄清、重述、构思、审查、执行、评估。通过这一系列步骤，CRISPE 可以指导大型模型更好地理解和完成复杂的任务。

RGCS框架重点关注对话系统。其核心是根据上下文生成（Retrieve）合适的Prompt，然后利用Prompt引导大模型生成响应（Generate）。 RGCS还包括响应质量的分数（Score）以及根据分数调整Prompt的过程。 （校准以持续优化通话质量。

从上面的介绍我们可以看到，Prompt高端技术给人工智能系统带来了翻天覆地的变化。通过提示链与框架的智能结合，大模型不再是简单的问答机，而是能够完成复杂任务的智能助手。

Prompt的高端技术必将得到进一步的发展和提高。例如，我们可以设计一个更通用、更智能的Prompt框架，使其能够自动化和规划任务流程；我们还可以探索提示链与其他技术（如知识图谱、规则引擎等）的融合，让大模型有更强的理解力。和推理能力。

Prompt高端技术的发展离不开整体人工智能技术的进步。 Prompt只有不断吸收新理论、新算法的营养，才能不断升级，为人类创造更多价值。

从另一个角度来看，Prompt高端技术的崛起也体现了人工智能：人机协作发展的一个重要趋势。大型模型虽然具有强大的计算能力，但缺乏人类的经验和直觉。相反，人类虽然无法像大型模型那样高效地进行运算，但却拥有独特的创造力和判断力。

将人类智慧与大型模型的计算能力相结合，通过Prompt等技术实现高效协作，必将成为人工智能发展的重要路径。在此过程中，Prompt高端技术将发挥关键作用。