生成式AI提示工程的两种范式：声明式与指令式解析

本文探讨了生成式AI中两种提示工程方法：声明式和命令式。声明式提示关注“做什么”，而命令式提示强调“怎么做”。两者在AI模型输出的准确性和相关性上会产生不同影响。 以数据标注公司Scale AI获得Meta 143亿美元投资并估值达290亿美元为例，其CEO Alexandr Wang将离职加入Meta，负责其“超智能”项目。此次投资被视为Meta在AI领域追赶谷歌、OpenAI等竞争对手的重要举措，同时也反映出AI人才竞争的激烈。 在编程语言中，声明式和命令式各有侧重。例如，Prolog适合声明式编程，通过定义规则来解决问题，而C语言更偏向命令式，需详细描述执行步骤。在提示工程中，开发者可通过不同风格的提示引导AI生成代码。比如，生成计算余弦距离的Python代码，声明式提示仅描述目标，而命令式提示则详细列出每一步操作。 此外，混合提示结合两者优势，既明确关键实现细节（如使用NumPy），又保持整体简洁。这种提示方式适合高级开发者、数据科学家和架构师，他们希望在框架内获得灵活性，同时确保代码符合特定要求。 选择哪种提示方式应根据具体应用场景权衡利弊。声明式提示灵活但结果可能不稳定，命令式提示严谨但耗时，混合提示则在两者间取得平衡。最终，提示工程应是主动、有意识的策略选择，以提升AI输出质量。