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将人工智能成本降低多达 98%，并通过以下方式简化工作流程 更智能的提示。 即时工程将模糊的指令转变为精确、可重复使用的工具，从而改变企业利用人工智能的方式。以下是你需要知道的：
像这样的平台 Prompts.ai 通过统一访问 35 个以上模型来简化企业 AI 管理（例如 GPT-4， 克劳德， 美洲驼) 使用成本跟踪和合规工具。无论你是扩展 AI 工作流程还是减少效率低下的问题，你都离实现更多目标只有一步之遥。
精心制作有效的提示是将 AI 交互转化为可靠的业务工具的关键。这些原则旨在确保一致性和可靠性，这些品质在企业环境中至关重要，在企业环境中，精度比创造性实验更重要。通过完善即时策略，企业可以简化工作流程并提高成果。
模糊的提示会导致不可预测的结果，这可能会干扰业务流程。例如，将一般要求 “撰写营销信息” 与更详细的 “给现有客户写一封300字的电子邮件，宣布高级订阅可享受15％的折扣，有效期至12月31日” 进行比较。后者设定了明确的期望，确保产出与特定需求保持一致。
为了达到精确度，提示应定义格式、音调、长度和结构等基本元素。当缺少这些细节时，AI 模型通常会做出可能不符合业务要求的假设。例如：
情境是通用 AI 输出和量身定制的业务解决方案之间的桥梁。 没有它，即使是高级模型也会产生需要大量编辑才能满足业务标准的响应。
有效的提示可提供基本的背景细节，包括 目标受众， 业务目标， 特定行业的注意事项，以及 期望的结果。例如，客户服务回复提示应包括有关公司语气、常见客户问题、上报协议和品牌指南的信息。这样可以确保答复反映公司的惯例，而不是通用建议。
在跨团队扩大即时使用量时，标准化变得至关重要。没有它，团队可能会制定出不一致的方法，从而导致效率低下和维护复杂化。
提示的版本控制 类似于软件开发实践。它可以防止未经授权的更改，这些更改可能会在工作流程中引入错误或合规性问题。通过将提示视为可重复使用的资产，企业可以创建既能保持一致结构又能适应特定用例的模板。这种方法可以节省时间并确保应用程序的质量一致。
基于基本原理，先进的技术将即时工程提升到了一个新的水平，为复杂的企业任务完善了人工智能输出，并确保了工作流程的精度。
零射提示 包括为人工智能提供清晰、直截了当的指令，而无需举例。对于不需要详细指导的简单任务，这是理想的选择。例如，你可以指示 AI “写一封拒绝会议请求的专业电子邮件，同时建议其他日期”。有了明确的输入，人工智能可以在没有额外背景的情况下产生可接受的结果。
但是，许多企业工作流程需要更细致的输出，这就是 少量镜头提示 表现出色。通过提供一到三个高质量的示例，该方法可确保语气、结构和风格的一致性，特别适用于需要遵守特定协议的任务。
以客户服务为例：虽然零点提示可能会产生通用响应，但几次射击的方法可以引导人工智能与公司特定的语言和指导方针保持一致。精心挑选的示例可以代表一系列场景，有助于模型在保持所需风格的同时进行适当的概括。
Few-shot 提示对于法律文件、技术规范或合规性报告等专业格式特别有效。展示示例不是描述复杂的格式要求，而是澄清了预期并减少了手动修订的需求。这也确保了品牌声音的一致性，即使不同的团队成员使用相同的提示也是如此。
少枪提示的成功取决于 质量 举个例子，不是它们的数量。三个精心设计的例子通常胜过一组平庸的例子。这些示例应展示多样化的内容，同时保持结构的一致性，为思想链提示等更先进的技术奠定基础。
思想链提示 鼓励 AI 模型逐步解决问题，这对于涉及分析、问题解决或决策的任务来说非常宝贵。这种方法不是要求直接答案，而是提示模型解释其推理过程。
例如，而不是简单的 “这项投资可行吗？”你可能会问：“评估这项投资时，首先分析市场状况，然后评估财务预测，考虑风险因素，最后提供有支持理由的建议。”这种结构化方法可确保更全面的分析。
这种技术在合规和审计工作流程中特别有用，在这些工作流程中，有据可查的推理至关重要。通过让 AI 解释其逻辑，人工审阅者可以轻松识别差距或验证是否考虑了所有相关因素。
多步业务流程还受益于思想链提示。 例如，在项目规划中，可以指导模型首先确定依赖关系，然后估算持续时间，考虑资源限制，最后制定时间表，而不是要求提前提供完整的时间表。这种循序渐进的方法通常会产生更详细、更真实的输出。
此外，思想链提示提高了人工智能辅助决策的透明度。通过解释其理由，该模型建立了利益相关者之间的信任，这是执行层报告和战略规划的重要因素。
自我完善技巧 允许 AI 模型通过自我审查改善其输出。这涉及两个步骤：模型首先生成内容，然后批评自己的回应，以确保清晰度、完整性并与特定标准保持一致。根据这篇评论，它制作了一个完善的版本。
迭代优化更进一步， 对多种互动进行系统测试和完善。提示符不是一次尝试就追求完美，而是根据实际结果进行测试和调整。团队可以尝试不同的变体，衡量他们的绩效，并逐步完善他们的提示库。
在企业设置中，这可能涉及使用实际业务数据进行A/B测试提示，跟踪准确性、节省时间和用户满意度等指标。这些测试的见解可帮助团队随着时间的推移对提示进行微调，改善各种用例的结果。
版本跟踪对于迭代优化至关重要。 记录变化（调整的内容、原因和由此产生的影响）可以防止倒退，并为持续改进建立知识库。定量指标和定性反馈的这种组合可确保产出满足技术要求和用户期望。
掌握即时工程是一项关键技能，但将其扩展到企业使用需要的不仅仅是技术专业知识。它需要一个能够无缝管理治理、控制成本和促进协作的平台。许多组织都在努力应对分散的人工智能工具、意外开支以及阻碍其人工智能工作的合规性挑战。通过将有效的即时工程与集中管理和成本控制相结合，企业可以大规模释放人工智能的全部潜力。真正的优化来自于将智能提示设计与强大的运营框架相结合。
当团队和部门独立管理提示时，效率低下和监督问题是不可避免的。Prompts.ai 通过提供一个将企业用户连接到超过 35 个领先的人工智能模型（例如 GPT-4、Claude、lLaMa 和）的单一平台来解决这个问题 双子座 -全部通过一个界面。
“Prompts.ai 通过一个界面将企业用户连接到 GPT-4、Claude、lLaMa 和 Gemini 等顶级人工智能语言模型。简化工作流程并大规模执行治理。”
这种集中式系统消除了处理单独订阅和接口的麻烦。通过标准化整个组织中提示的创建和管理方式，团队可以全面了解其 AI 运营。所有提示的统一存储库允许用户跟踪更改，比较不同版本的性能，并维护可靠的真实来源，以制定有效的提示策略。这种方法不仅可以确保一致性，还可以加快新用户的入职速度，使他们能够访问专业制作的提示，从而缩短设置时间并提高工作流程的质量。将所有内容集中在一个地方，组织还可以精确地监控成本，促进团队之间更好的协作。
集中式即时管理只是第一步。控制 AI 成本同样重要，尤其是在多个团队和模型发挥作用的情况下。如果没有适当的监督，人工智能的支出很快就会失控。Prompts.ai 通过将金融运营 (FinOps) 嵌入到平台中来解决这个问题，实时跟踪模型和团队中使用的每个代币。这种透明度使组织能够准确了解其人工智能预算的去向，并就资源分配做出明智的决定。
该平台的精细跟踪可识别哪些提示、模型或团队推动了最高的成本，从而实现了更明智的支出。此外，即用即付的TOKN信用系统可确保企业仅为其使用量付费，从而帮助将人工智能软件费用减少多达98％。支出限额、预算提醒和具有成本效益的模型建议等功能使您可以更轻松地管理成本，同时最大限度地提高投资回报率。通过将人工智能支出与业务成果直接联系起来，组织可以确定可带来最大价值的投资。
创建有效的提示不仅是一项技术任务，还是一项协作工作。Prompts.ai 包含旨在促进团队间知识共享和标准化最佳实践的工具。集成的社区功能和即时工程师认证计划使团队能够分享成功的策略，推动人工智能的采用并保持稳定的质量。这种协作环境可以加速学习，最大限度地减少多余的工作并促进持续改进。
治理已无缝集成到所有计划中，每位会员的年度订阅起价为每月89美元。内置合规工具确保 AI 交互符合组织和监管标准。团队可以建立审批工作流程、维护审计记录并实施访问控制，以确保运营安全，同时鼓励创新。
“通过集中治理，为混乱的人工智能采用带来秩序。”
该平台的可扩展性消除了孤岛风险，使企业能够随着人工智能计划的发展轻松添加新的模型、用户和团队。这可确保无论组织如何扩张，治理和协作工具都保持有效。有了这些功能，即时工程不仅具有可扩展性，而且对于希望引领人工智能创新的企业来说也是一种战略优势。
完善提示不是一劳永逸的任务，它是一个持续的过程，需要仔细的测试、测量和调整。如果没有结构化的评估计划，即使是精心设计的提示也可能过时或错过提高绩效的机会。通过采用系统的方法进行即时评估，您可以确保您的 AI 工作流程保持一致、有效并与不断变化的业务目标保持一致。
首先要清楚地概述成功是什么样子。模糊的目标是行不通的；相反，瞄准特定的目标，比如 “生成准确的情感分析” 或 “制作完整的技术文档”。成功指标应该是 具体、可衡量、可实现和相关。例如， 人类的情感分析方法设定了精确的基准：F1分数至少为0.85，99.5％的无毒输出，90％的错误仅造成轻微的不便，95％的响应在200毫秒内送达。
您选择的指标应反映您的独特用例。例如：
要设定切合实际的目标，研究行业基准，回顾过去的实验，并查阅已发表的人工智能研究。这种数据驱动的方法可确保您的目标既雄心勃勃又可以实现，为您的团队指明方向。建立指标后，比较不同的提示版本以确定最有效的指标。
测试提示符的多个版本可以帮助您确定满足需求的最佳方法。实际上，采用结构化即时测试的团队报告说，优化周期缩短了多达75％。保留每项测试的详细记录，包括提示版本、使用的模型、性能指标和上下文。本文档支持更好的决策。
以下是如何跟踪和比较提示版本的示例：
在评估结果时，不要只关注准确性。考虑速度和成本等权衡利弊。例如，准确率达到 95% 但处理时间过长的提示可能不适合大批量任务。相反，对于预算敏感型项目，准确度稍低且价格便宜得多的提示可能是理想的选择。
在各种场景和边缘案例中测试提示也很重要。如果输入异常或复杂，擅长执行例行任务的提示可能会失败。记录这些限制以指导未来的改进。确定性能最佳的变体后，整合用户反馈以进一步完善它们。
迅速完善应该是一项持续的努力，而不是偶然的任务。成功的组织将反馈回路嵌入其工作流程，确保持续改进。首先分析模型对初始提示的响应。识别模式——输出成功的地方和不足之处——并进行相应的调整。添加上下文、调整措辞或简化请求通常可以带来明显的收益。
与最终用户互动，获得更多见解。他们经常注意到技术团队可能会忽略的问题，从而为优化提供宝贵的指导。 用户反馈强调了哪些行之有效，哪些需要改进，从而促进协作并取得更好的成果。建立明确的反馈渠道，例如表格、定期检查或评级系统。
定期更新提示以使其与业务需求保持一致。在这些审查中，纳入用户反馈，分析绩效数据并测试新想法。自动化工具可以加快这一过程，特别是对于需要高精度的复杂任务。但是，人工判断对于评估细微差别的产出和确保它们与业务目标保持一致仍然至关重要。
即时工程为构建 AI 系统奠定了基础，这些系统不仅具有可扩展性，而且能够为组织提供有意义的结果。本指南中分享的策略强调如何创建企业级工作流程，在控制成本和遵守治理标准的同时，始终如一地运行。
有效的即时工程的核心是三个指导原则： 清晰度， 上下文，以及 一致性。这些是制作与特定目标一致的提示的基础。当与思想链提示和迭代完善等先进技术相结合时，这些原则使组织能够创建适应不断变化的业务需求的提示。针对任务量身定制并由相关示例支持的结构化提示始终优于通用提示。
扩展企业 AI 工作流程需要的不仅仅是精心设计的提示。集中式即时管理、实时成本跟踪和协作治理对于大规模实现效率至关重要。采用结构化系统管理提示的组织通常会在运营效率和监管合规性方面看到显著提高。随着AI在团队和部门中的采用范围扩大，版本控制、性能跟踪和审计跟踪等功能变得不可或缺。
评估和完善过程在确保长期成功方面起着关键作用。随着模型的演变和业务优先级的转移，持续的测试和反馈回路可使提示保持有效。与将即时创建视为一次性工作的团队相比，定义明确的绩效指标并保持定期完善周期的团队取得的结果要好得多。这种持续的改进过程促进了持续的进步和创新。
要想在快速工程中脱颖而出，拥有合适的基础架构是不可谈判的。像 prompts.ai 这样的平台演示了集中式工具如何将个人专业知识转化为组织范围内的成功。通过嵌入治理和简化即时管理，企业可以将精力集中在推动创新上，而不是克服运营障碍。
即时工程有可能削减人工智能成本，有时最多可削减 98% -通过完善提示的结构和使用方式。通过制作更有效的提示，您可以显著减少请求和响应中消耗的代币数量，这直接转化为基于代币的定价模型的节省。
一些有效的方法包括 消除不必要的措辞， 设计模块化提示音 调整查询部分的用途，以及 利用缓存 绕过重复处理。这些方法不仅有助于减少开支，还可以确保人工智能输出的质量保持一致甚至有所改善，同时使工作流程更顺畅、更经济。
事实证明，Few-shot 提示对于处理企业环境中的复杂任务特别有用。通过向人工智能展示一些示例，这种方法使模型能够识别模式，掌握上下文，并更精确地与特定要求保持一致。
提供示例可以提高输出质量，尤其是涉及细微差别或技术工作流程的任务。它还最大限度地减少了对大量数据集的需求，加快了任务的完成，并在管理复杂或高度专业化的流程时具有更大的适应性。
Prompts.ai 等集中式平台通过将提示组织到共享存储库中来简化人工智能工作流程。此设置允许 版本控制，确保一致性 质量，并坚持 合规 标准。因此，团队可以更有效地协作，避免多余的工作，并遵守优先考虑安全和监管要求的基本治理政策。
这些平台旨在处理 可扩展性 并报价 可审计性，使监督大型团队和复杂项目的提示变得易于管理。通过标准化工作流程，组织可以简化其人工智能驱动的流程，提高运营效率。
