Semantic Kernel 实战系列（四） - 提示工程（Prompt Engineering）
💡
原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
本文探讨了提示工程在Semantic Kernel中的应用，强调其对AI输出质量的影响。通过Few-Shot和Chain-of-Thought技巧，开发者可以优化提示，从而提升AI在.NET项目中的表现。文章提供了C#示例，展示了这些方法在实际项目中的实现，最终提高系统的准确性和效率。
🎯
关键要点
- 提示工程是让AI在.NET项目中发挥作用的关键。
- 提示的基本原理在于精心设计输入，以产生预期输出。
- Few-Shot技巧通过提供少量示例来引导模型学习模式。
- Chain-of-Thought技巧鼓励模型逐步思考，提高复杂推理的准确率。
- Semantic Kernel支持提示实验，允许参数化、模板化和变量注入。
- 优化提示性能涉及A/B测试、令牌消耗管理和多模型比较。
- 高级提示技巧扩展到多模态输入和上下文管理，确保系统鲁棒性。
- 实践项目示例：构建智能问答系统，结合Few-Shot和Chain-of-Thought优化提示。
- 通过优化提示，系统准确率从70%提升到90%以上。
➡️
