In prompt engineering, what are format, length, and audience examples of? attributes, roles, shots or iterations

格式、长度和受众示例

在提示工程中，格式、长度和受众示例是关键因素，它们决定了生成AI模型的输出质量和相关性。

格式示例

• 格式：使用编号步骤、分隔符和少量示例来提高结果的质量8。

长度示例

• 长度：提示的长度可以影响AI的理解和回答的质量，但具体的最佳长度没有固定标准，需要根据实际情况进行调整。

受众示例

• 受众：提示工程可以针对特定的受众群体，例如使用特定的AI提示工程来找到与受众沟通的最佳方式7。

属性、角色、镜头或迭代

• 属性：提示工程中的属性可能包括提示的具体细节，如使用的问题类型或指令的明确性4。
• 角色：在某些情况下，提示可能需要根据用户的角色或AI模型的角色来定制9。
• 镜头：少量示例（few-shot prompting）是一种技术，通过提供少量相关示例来引导AI生成更好的结果8。
• 迭代：提示工程可能需要多次迭代，以不断改进和精炼提示，以达到最佳效果3。