一些优秀的 Prompt 库:提升 AI 工具使用效率与创造力
一些优秀的 Prompt 库:提升 AI 工具使用效率与创造力
在人工智能时代,Prompt工程成为了充分发挥AI工具潜力的关键。无论是ChatGPT、MidJourney还是Google的Gemini模型等,一个优秀的Prompt库能够为用户节省时间、提供灵感并给予结构化的指导。
Prompt库的重要性
Prompt,即提示语,是用户与AI进行交互时所使用的指令或问题。一个优质的Prompt能够引导AI生成更符合用户需求的内容。Prompt库则是这些经过精心设计和优化的提示语的集合。通过使用Prompt库,用户可以:
- 节省时间:无需从头开始构思Prompt,直接选用库中已有的高质量提示语,快速获得所需结果。
- 获取灵感:库中的Prompt往往涵盖了多种风格和主题,能够激发用户的创作灵感。
- 结构化指导:针对特定任务或领域,Prompt库提供了结构化的指导,帮助用户更准确地描述需求。
精选Prompt库介绍
Google AI Studio Prompt Gallery
对于开发者、营销人员以及企业主来说,Google AI Studio Prompt Gallery无疑是一个宝藏之地。它不仅集成了Google的Gemini模型,如Gemini 1.5 Flash和Gemini 1.5 Pro,还提供了涵盖市场营销、数据分析等多种应用场景的Prompt。用户无需在不同工具间切换,即可直接在平台上运行Prompt,生成专业的内容描述或数据分析报告。这种无缝集成的体验,让AI创作变得更加高效和便捷。
Hero Page
Hero Page则更侧重于内容创作者、设计师和营销人员的需求。它提供了一个用户友好的平台,允许用户根据占位符自定义Prompt,无论是文本生成还是图像创作,都能轻松找到适合的Prompt。此外,Hero Page还针对特定角色提供了精选Prompt,帮助用户快速上手并提升创作质量。对于追求快速胜利和创意突破的用户来说,Hero Page无疑是一个理想的选择。
Snack Prompt
Snack Prompt则以其社区驱动的特性和丰富的Prompt库吸引了大量用户。无论是免费用户还是付费用户,都能在这里找到满足自己需求的Prompt。每个Prompt都经过社区用户的评分和验证,确保了其有效性和实用性。特别是其“一键式”解决方案,如“一键创建书籍大纲”Prompt,让内容创作变得更加简单和高效。
OpenAI Platform Documentation
对于想要构建自定义GPT应用的开发者来说,OpenAI Platform Documentation是一个不可或缺的Prompt库。它提供了大量系统级的Prompt,这些Prompt是构建聊天机器人、自动化报告生成器等工具的基础。通过学习和使用这些Prompt,开发者可以更加深入地理解GPT模型的工作原理,并据此开发出更加高效和实用的AI工具。
Anthropic’s Prompt Library
如果您是Claude的忠实用户,那么Anthropic’s Prompt Library将是您的首选。这个库提供了比OpenAI更为全面的Prompt集,特别是其双系统Prompt功能,允许用户结合系统Prompt和用户Prompt来微调输出。这种精细的控制能力,使得Anthropic的Prompt库成为构建高级聊天机器人和内容生成器的理想选择。
PromptHero
对于视觉创作者来说,PromptHero无疑是一个宝藏库。它提供了基于图像类型搜索的Prompt功能,并展示了预览效果,让用户能够直观地看到生成的图像效果。无论是数字艺术创作还是社交媒体内容制作,PromptHero都能提供丰富的灵感和实用的Prompt。
GitHub ChatGPT Prompts
如果您喜欢亲自动手尝试并学习新的Prompt,那么GitHub上的ChatGPT Prompts仓库将是您的理想选择。这个仓库由pacholoamit维护,提供了大量结构化的角色化Prompt。无论是想要创建一个“英语翻译器”还是“营销专家”,您都能在这里找到相应的Prompt。这个仓库不仅适合新手学习Prompt的使用技巧,也适合有经验的用户进行Prompt的细化和优化。
Google Cloud Vertex AI Prompt Gallery
最后,我们来看看Google Cloud的Vertex AI Prompt Gallery。这个Prompt库更加专业且复杂,主要面向在Google Cloud生态系统中工作的开发者。它提供了专业级的Prompt,适用于大规模项目的数据分析和营销内容生成。虽然初看起来可能有些复杂,但一旦掌握了其使用技巧,您将能够享受到前所未有的控制力和灵活性。
不同的Prompt库都有其独特的优势和适用场景。从与特定模型紧密集成的Google AI Studio Prompt Gallery,到用户友好且多功能的Snack Prompt,再到专注于视觉创作的PromptHero等,这些库为不同领域的用户提供了丰富的资源。无论是开发者想要构建定制应用,还是内容创作者、营销人员寻求灵感和高效的内容生成方式,都能在这些Prompt库中找到适合自己的工具。随着AI技术的不断发展,Prompt库也将不断完善和丰富,为用户提供更多的便利和创造力提升的机会。在未来,我们可以期待这些库在功能和应用范围上的进一步拓展,更好地服务于AI应用的各个领域。
AI学习路线图
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型AI有一个最前沿的认识,对大模型AI的理解超过95%的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和AI聊天,而你能调教AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型AI能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好AI的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向GPT-3.5灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt攻击和防范
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型AI进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展AI的能力。快速开发一个完整的基于agent对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合Python和JavaScript程序员。
- 为什么要做RAG
- 搭建一个简单的ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的RAG
- 搭建RAG系统的扩展知识
- 混合检索与RAG-Fusion简介
- 向量模型本地部署
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型AI相关的工作,自己也能训练GPT了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被AI武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建OpenAI代理
- 热身:基于阿里云PAI部署Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于vLLM部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源LLM项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成60-70%的内容,你就已经开始具备成为一名大模型AI的正确特征了。