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为 Microsoft Copilot in Azure 编写有效提示
提示工程是设计提示的过程，这些提示可以从大型语言模型 (LLM)（例如 Microsoft Copilot in Azure（预览版））中获取最佳和最准确的响应。 随着这些模型变得越来越复杂，了解如何创建有效的提示变得更加重要。
本文介绍如何使用提示工程为 Microsoft Copilot in Azure 创建有效的提示。
重要
Microsoft Azure Copilot（预览版）目前为预览版。 有关 beta 版本、预览版或尚未正式发布的版本的 Azure 功能所适用的法律条款，请参阅 Microsoft Azure 预览版的补充使用条款。
什么是提示工程？
提示工程涉及战略性地为 AI 模型（例如 Copilot in Azure）创建输入，从而增强其提供精确、相关且有价值的结果的能力。 这些模型依赖于训练数据中的模式识别，缺乏对用户目标的真实理解或认识。 通过将特定的上下文、示例、约束和指令合并到提示中，可以显著提高响应质量。
良好的提示工程实践可帮助你发挥 Copilot in Azure 在代码生成、建议、文档检索和导航方面的更多潜力。 通过精心创建提示，可以减少看到不相关建议的机会。 提示工程是一项帮助改善响应并更有效地完成任务的关键技术。 花时间编写出色的提示最终可以促进高效的代码开发，降低成本，并通过提供明确的指导和期望来最大限度地减少错误。
有关编写更好的提示的技巧
Microsoft Copilot in Azure 无法读懂您的想法。 为了获得有意义的帮助，请引导它：如果答案太长，则要求较短的答复；如果答复太基础，则要求复杂的详细信息；并指定你需要的格式。 花时间编写详细说明并优化提示有助于获取要查找的内容。
在考虑如何编写有效的提示时，以下技巧可能很有用。
明确且具体
从明确的意向开始。 例如，如果你说“检查性能”，Microsoft Copilot in Azure 将不知道你指的是什么。 让提示更加具体，例如“检查过去 24 小时内 Azure SQL 数据库的性能”。
对于代码生成，请指定语言和所需结果。 例如：
- 创建一个表示...的 YAML 文件
- 生成 CLI 脚本以 ...
- 给我一个 Kusto 查询以检索 ...
- 通过生成 ... 的 Terraform 帮助我部署工作负载
设立期望
用于帮助塑造 Microsoft Copilot in Azure 响应的字词。 稍微不同的动词可能会返回不同的结果，因此请考虑表达你的请求的最佳方式。 例如：
- 有关简要信息，请使用“操作方式”或“创建指南”等短语。
- 对于可操作的响应，请使用“生成”、“部署”或“停止”等词语。
- 若要提取信息并将其显示在聊天中，请使用“提取”、“列举”或“检索”等术语。
- 若要更改视图或导航到新页面，请尝试“显示”、“转到”或“导航到”等词语。
你还可以提及你的专业水平，以便根据你的理解定制建议，无论你是初学者还是专家。
添加有关方案的上下文
详细说明你的目标以及为什么要执行任务以获得更精确的帮助，或阐明你感兴趣的技术。 例如，不要只说“部署 Azure 函数”，而是详细描述你的最终目标，例如“部署 Azure 函数以使用新资源处理来自 IoT 设备的数据”。
分解请求
对于复杂的问题或任务，请将请求分解为更小的、可管理的部分。 例如：首先，确定当前正在运行的虚拟机。获得有效的查询后，停止虚拟机。还可以尝试对较大场景的不同部分使用单独的提示。
自定义代码
当请求按需生成代码时，请指定已知参数、资源名称和位置。 执行此操作时，Microsoft Copilot in Azure 会生成包含这些值的代码，因此无需自行更新它们。 例如，不要说“给我一个 CLI 脚本来创建存储帐户”，而是说“给我一个 CLI 脚本来在美国东部区域的 TestRG 资源组中创建一个名为 Storage1234 的存储帐户”。
使用 Azure 术语
如果可能，请对资源、服务和任务使用 Azure 特定的术语。 如果 Copilot in Azure 不知道你指的是 Azure 的哪些部分，它可能无法理解你的意图。 如果不确定要使用哪个术语，可以向 Copilot in Azure 询问有关场景的一般信息，然后使用它在提示中提供的术语。
使用反馈循环
如果未得到所需的回复，请重试，使用以前的回复来帮助优化提示。 例如，可以要求 Copilot in Azure 告知有关先前响应的更多信息或更进一步地说明某个方面。 对于生成的代码，可以要求更改一个方面或添加另一个步骤。 不要害怕试验，看看什么效果最好。
若要留下有关 Microsoft Copilot in Azure 提供的任何响应的反馈，请使用向上/向下控件。 此反馈有助于我们了解你的期望，以便我们能够随着时间的推移改进 Copilot in Azure 体验。