通过我们的开发指南生成吸引人的 Death by AI 提示词。探索示例和技巧，开发更好的 AI 提示词和提示词生成器。
关键亮点
- 提示词在科技行业的重要性：AI 提示词的发展改变了内容创作方式，这对获得更好的 AI 输出至关重要。
- LLM 的作用：大型语言模型（LLM）增强了创建更智能提示词的能力，使 AI 交互更加高效。
- 理解“Death by AI”：“Death by AI” 是一款利用 LLM 生成引人入胜场景的派对游戏，玩家必须设计出创造性的生存策略。这里提供了一些最佳的 “Death by AI” 提示词供参考。
- 开发 AI 提示词生成器：提供了制作 AI 提示词生成器的逐步指南。
- AI 提示工程的未来：该领域预计将朝着更个性化和更具创造性的提示词发展。
引言
随着 AI 艺术、AI 游戏等领域的 生成式 AI 快速发展，AI 世界正在迅速变化。这项技术对我们创建内容的方式产生了巨大影响。其核心是提示工程。本文探讨了 AI 提示工程的变化，介绍了什么是 “Death by AI”，列举了最佳的 Death by AI 提示词，并提供了制作 AI 游戏提示词生成器的完整指南。让我们深入迷人的 AI 提示词世界，看看它们将如何影响可预见的未来。
理解 AI 提示工程
AI 提示工程是指人们通过清晰明确的指令，帮助 AI 模型（特别是生成式 AI）产生期望的结果。提示工程师专注于创建和完善文本提示词，以有效引导 AI。该过程将用户期望与 AI 能力对齐，确保内容满足其在内容创作、数据分析以及开发 AI 驱动应用等任务中的需求。
AI 提示工程在科技行业的兴起
提示工程在科技领域至关重要，这是由 AI 模型的快速发展驱动的。熟练的提示工程师对于优化企业的 AI 输出至关重要，确保获得符合特定需求的高质量结果。这些专业人员创建和优化文本提示词，以有效引导 AI 模型并实现期望的结果。
导致提示工程演变的关键因素
- AI 采用率提高：越来越多的公司在各个领域集成 AI，这推动了专业细化 AI 输出技能的需求。
- 增强的生成式 AI 模型：先进模型需要精心设计的提示词，包括详细说明和明确目标。
- 任务复杂性：随着 AI 处理更复杂的任务，提示工程变得至关重要，涉及基于 AI 反馈的持续改进。
- 反馈循环：优化提示词的迭代过程突显了人类指导与机器学习之间的深层联系。
- 持续的 AI 研究：AI 研究的进步以及与 AI 模型更好的沟通，巩固了提示工程作为 AI 开发关键方面的地位。
- LangChain 等工具：辅助创建对话式 AI 的工具的出现，简化并增强了提示工程过程，使其更加高效。
LLM 在 AI 提示词演变中的作用
大型语言模型（如 OpenAI 的 ChatGPT）通过理解大量文本数据，彻底改变了 AI 的工作方式。其高级能力使其能够创建更智能的提示词，减少了对精心设计的手动输入的依赖。随着每次演变（例如 ChatGPT 的更新），AI 对于不同技能水平的用户变得更加友好。
- 提示词定义：提示词是给 LLM 的文本或指令，用于引发特定回复或生成内容。
- 引导输出：提示词的质量影响生成文本的相关性和准确性。精心设计的提示词能够带来更有意义、语境更合适的回复。
- 交互性：提示词能够实现与 LLM 的交互式对话，使用户能够优化查询并参与更动态的交流。
- 应用：提示词用于各种应用，如创意写作、编码辅助和教育工具，展示了 LLM 在响应用户多样化需求方面的多功能性。
Death by AI 提示词现象
什么是 Death by AI？
Death by AI 是一款派对游戏，玩家通过回答问题、完成挑战与人工智能互动。游戏集幽默与策略于一身，在有趣且竞争激烈的环境中考验玩家的创造力和反应能力，非常适合聚会和社交场合。它利用大型语言模型（LLM）生成内容并促进实时互动，从而提升游戏体验。这种 AI 的融合展示了 LLM 在娱乐领域的潜力，为游戏增添了不可预测性和参与感。
现在你也可以在 APP Store 下载它。
“Death by AI Prompts” 到底意味着什么？
“Death by AI” 提示词指的是游戏“Death by AI”中的一个场景：玩家面临一个危及生命的情境，必须想出一个生存计划。AI 扮演裁判角色，评估玩家的计划，并根据所提供解决方案的创造性和合理性来决定角色是否存活。
这是一个关于玩 Death by AI 的 YouTube 视频。如果你感兴趣，欢迎观看！
最佳 Death by AI 提示词参考
场景 1：迷失在丛林中
- 提示词：你身处一片未知的丛林深处，被茂密的植被包围。
- 玩家行动：利用大叶子、树枝和藤蔓搭建临时避难所，保护自己免受自然环境和野生动物的伤害。选择远离潜在危险（如掉落树枝或捕食者）的位置。
- 结果：当 lava 穿越未知丛林时，他们发现了一个僻静的地点，非常适合搭建避难所。lava 以猫般的敏捷收集大叶子、树枝和藤蔓，精心拼凑出一个坚固的住所。夜幕降临，临时搭建的避难所提供了躲避恶劣环境和无情野生动物的庇护所，让 lava 得以喘息。
场景 2：跌入火山口
- 提示词：你绊倒了，跌入了一座活火山的火山口。
- 玩家行动：Lava Larry 将带有抓钩的绳子扔向附近的岩石，用尽全力把自己拉到安全地带。
- 结果：Lava Larry 成功荡到安全地带，就在他脚下的地面坍塌流入熔岩的那一刻。他落在一块稳固的岩石露头上，勉强避开了熔岩和有毒气体。发现一条天然隧道后，他朝隧道移动，找到了临时避难所和逃离火山混乱的潜在出口。
场景 3：被困在着火的大楼中
- 提示词：你被困在一座着火的大楼里。
- 玩家行动：放低身体躲避烟雾。寻找路线并发出求救信号。
- 结果：在令人心跳加速的混乱中，lava 迅速低身躲避令人窒息的烟雾，像火焰中的幽灵一样穿梭在走廊里。他们坚定地找到了一条烧焦程度较轻的路径，沿途有闪烁的余烬和噼啪作响的木梁。在一场大胆的赌博中，lava 发现了废墟中隐藏的微弱求救标志，并朝它滑去，那是在地狱中的希望灯塔。lava 幸存了下来。
场景 4：被僵尸包围
- 提示词：你在一座废弃仓库里被僵尸包围，没有武器，几秒钟后它们就会逼近。
- 玩家行动：抓起一罐油漆稀释剂和一个打火机，在他和僵尸之间制造一道火焰屏障。
- 结果：在扣人心弦的与时间赛跑中，lava 抓起一罐油漆稀释剂和一个打火机。他们用快速而稳定的双手制造了一道火焰屏障，成功驱散了逼近的僵尸群。冲击波让亡灵们踉跄后退，刚好为 lava 提供了足够掩护，使其得以大胆逃脱，将燃烧的仓库抛在身后。lava 幸存了下来。
开发你自己的 AI 提示词生成器
1. 定义目标：
- 清晰概述提示词生成器的目标，例如生成引人入胜的场景、交互式叙事或自适应挑战。
2. 选择 LLM：
- 根据性能、成本和集成能力选择适合你需求的语言模型（LLM）。Novita AI 提供最先进的开源模型 meta-llama/llama-3.1–405b-instruct，为大型语言模型操作做好了准备。
- 此外，我们还提供高性价比的选择，如 meta-llama/llama-3.1–70b-instruct 和 google/gemma-2–9b-it。
3. 开发提示词模板：
- 创建各种提示词模板，作为生成多样化场景的基础。确保它们涵盖不同的游戏类型和情境。
4. 集成 LLM API：
- 使用 LLM 的 API 将其集成到你的系统中。你可以在 Novita AI 官方页面 上使用 Google/Github 账号创建账户或登录。
- 在 Novita AI 控制面板中获取 LLM API Key。你也可以点击“添加新密钥”。
- 设置认证并配置 API 调用以生成提示词。更多信息请参阅 Novita AI LLM API。
- 我们为新用户提供包含一定额度的优惠券，以便试用我们的产品。要增加更多额度，请访问 **账单与付款 ** 并按照 ** 支付方式** 指南操作。
5. 设计用户界面：
- 开发一个用户友好的界面，游戏设计者或玩家可以输入参数或偏好来自定义提示词。
6. 实现上下文管理：
- 结合管理上下文和状态的机制，确保提示词与当前游戏动态相关且连贯。
7. 开发提示词生成逻辑：
- 基于输入参数和模板编写生成提示词的逻辑。确保提示词具有创造性和相关性。
8. 测试与优化：
- 通过测试评估生成提示词的质量和相关性。根据反馈和性能数据优化系统。
- 优化系统效率和速度，确保快速响应时间和尽量少的延迟。
9. 部署与监控：
- 部署提示词生成器并持续监控其性能。收集用户反馈并进行调整，以改善功能性和用户体验。
AI 提示词生成器的未来
随着 AI 在不同领域的应用越来越多，对于能够连接技术 AI 技能与实际业务需求的人才的需求将会不断增长。
关于 AI 提示工程将如何演变的预测
AI 提示词生成器可以激发创造力、提高生产力，在艺术、写作及其他创意领域的未来中发挥重要作用。随着 AI 和机器学习的进步，AI 提示词生成器将更加个性化。它们将基于个人的写作风格和偏好生成提示词，而非泛泛的建议。
为 AI 提示工程的下一波浪潮做准备
要在 AI 提示工程领域保持前沿，专业人士需要及时了解新的研究、工具和最佳实践。持续学习和技能提升对于保持相关性至关重要。理解 AI 伦理、解决偏见以及培养 LLM 方面的技能是必要的。与 AI 研究者、开发者及跨领域专家合作，是负责任地塑造提示工程未来的关键，确保 AI 在各个领域的应用受益。
结论
AI 和生成式技术正在改变内容创作。AI 提示工程对于获得引人入胜且相关的输出至关重要。像 “Death by AI” 这样的游戏以及 AI 提示词生成器展示了 LLM 在交互体验方面的潜力。开发者需要随着该领域的发展适应新的工具、技术和伦理考量。在我们的博客中保持信息更新，以负责任地最大化 AI 的潜力！
常见问题
AI 提示工程中最常见的错误有哪些？
常见错误包括指令不清晰、提示词中未提供足够的上下文、未及时更新提示词，以及未针对所使用的具体 AI 模型调整提示词。
开发者如何确保 AI 生成提示词的安全性？
开发者可以通过使用强过滤规则、进行仔细测试以及加入人工检查来审查 AI 生成的提示词，以确保安全性。对数据保持透明。这些步骤对于负责任的 AI 开发至关重要。
社区如何应对 AI 提示词带来的挑战？
许多社区（如 Reddit 和 OpenAI 开发者论坛）正在积极制定负责任 AI 开发的指南。它们关注偏见与公平、歧义、数据隐私以及互联网上的其他问题。
什么是零样本提示词（zero-shot prompt）？
零样本提示词要求 AI 模型在没有任何先前示例或特定训练的情况下，仅依靠其现有知识来回答任务或问题。
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