ChatGPT与软件架构(4) - 架构师提示工程指南

架构师可以通过各种类型的对话提示，提升驱动对话输出的质量，更好的利用AI能力辅助架构设计。原文: ’ Guide to With Types

Stump @ 前言

随着等人工智能语言模型的发展，不同类型的提示有助于优化交互并针对特定上下文生成对应的响应。本文将探讨不同类型的提示及其历史和应用，重点关注与软件架构师相关案例，参考关键领域研究，并提供可供实际项目验证的提示示例。

人物/角色提示

人物/角色提示是一种用于为AI分配特定人物或角色的技术，指导AI提供更相关、特定于领域和上下文的响应。通过赋予AI角色或专业知识，用户可以更好的定制互动关系，聚焦对话内容。当寻求特定领域(如软件架构、市场营销或财务)建议或见解时，这种方法非常有用。当你想让AI承担特定角色或专业知识以提供更有针对性和更明智的回应时，可以使用人物/角色提示。

人物/角色提示源于人机交互和用户体验设计，在这些设计中，设计师创建用户角色从而与目标受众共情。这种方法同样适用于AI，特别是在会话代理和NLP中，并与GPT等模型一起发展。Li, , , Gao和Dolan撰写过一篇相关论文，该模型提出了基于角色的神经对话模型，用于生成更有吸引力和多样化的响应。

下面是一些例子:

假设你是微服务架构方面的专家，提供在大规模应用程序中设计和实现微服务的最佳实践。

假设你是安全专家，提供保护基于云的应用程序和保护敏感数据的建议。

假设你的角色是顾问，提供实现CI/CD流水线和改进部署流程的策略建议。

把自己想象成软件性能工程师，提供优化应用程序性能和减少延迟的技术建议。

想象一下数据库架构师的样子，解释不同数据库技术之间的利弊，并指导如何为特定用例选择最佳解决方案。

思维链(CoT，Chain of )提示

思维链(CoT，Chain of )提示是一种引导AI解释其反应背后的原因，从而提高决策过程透明度的技术。通过让AI描述影响其结论的因素，用户可以深入了解其思维过程，从而更好的评估和信任AI的建议。在复杂的决策场景中，理解AI的基本原理至关重要，当你需要AI澄清思维过程，或者当你想要更深入了解其决策所考虑的因素时，使用CoT提示。

CoT提示与可解释人工智能( AI, XAI)领域密切相关，XAI旨在使AI模型更加透明和可理解。的论文讨论了XAI项目的发展和目标，的论文从多学科角度探讨了AI中的解释概念。

解释你为这个项目推荐特定云供应商的过程，以及考虑因素。

介绍一下你是如何为这个应用程序评估不同编程语言，以及选择最合适语言的标准。

详细介绍为这个高流量web应用确定最有效的负载均衡策略所采取的步骤。

概述选择特定容器编排平台来管理和扩展应用程序的原因。

阐明如何确定最合适的API设计方法以及在决策过程中考虑的利弊。

逐步/指令提示

逐步/指令提示是一种将复杂任务或过程分解成更小、更易于管理的步骤的方法。通过要求AI提供分步指令或指导，用户可以更好的理解并遵循所需步骤以实现特定目标。这种方法在处理复杂任务时很有帮助，例如在软件开发中采用新技术、配置系统或实现特定功能。当你需要详细指导或系统方法来完成复杂任务时，使用逐步/指令提示。

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