在当今人工智能（AI）领域，大型语言模型（LLMs）正日益展现出其强大的处理能力和推理智慧。然而，随着这些模型复杂度的提升，它们对于输入的要求以及生成的输出也随之增加，这无疑给计算资源带来了前所未有的压力。尤为值得关注的是，不良输入和上下文膨胀已成为推高AI应用成本的隐形杀手。在此背景下，提示操作（Prompt Ops）作为一种新兴的管理方法应运而生，旨在优化AI交互流程，削减不必要的计算开销。
一、AI成本的新挑战：不良输入与上下文膨胀
随着LLMs的发展，模型能够处理更长的上下文窗口，执行更复杂的推理任务。然而，这也带来了一个显著的问题：计算成本的激增。一方面，模型需要消耗更多的资源来解析和处理冗长的输入；另一方面，不必要的长输出也增加了后处理的难度和成本。此外，用户在尝试构建有效的提示时，往往需要进行多次尝试和调整，这也进一步推高了AI应用的总体成本。
二、提示操作的定义与重要性
提示操作，作为AI管理领域的新兴分支，专注于优化提示的设计和使用，以提高AI模型的效率和效益。与提示工程（专注于提示的创建和优化）不同，提示操作更侧重于提示的迭代、监控和调整。它要求企业建立一套完善的机制，以确保提示能够随着时间的推移而不断优化，从而满足不断变化的业务需求。
IDC总裁Crawford Del Prete将提示操作比作出版过程，强调内容需要不断精炼和优化。在AI领域，这意味着提示需要随着模型和用户需求的变化而不断调整，以确保最佳的交互效果。
三、提示操作的实践策略
为了有效应对不良输入和上下文膨胀带来的挑战，企业可以采取以下策略来优化提示操作：
- 明确问题定义：在设计提示时，应尽可能明确问题的范围和边界，避免提供过多不必要的上下文。这有助于模型更快地定位问题，并生成简洁明了的输出。
- 利用结构化输出：大型语言模型擅长处理结构化数据。因此，在设计提示时，可以考虑要求模型生成结构化的输出（如JSON、Markdown等）。这不仅有助于提高输出的可读性，还能减少不必要的令牌生成，从而降低计算成本。
- 监控与调优：企业应建立一套有效的监控机制，以跟踪提示的性能和成本效益。通过定期评估和调整提示设计，可以及时发现并解决问题，确保提示的持续有效性。
- 采用自动化工具：随着AI技术的不断发展，市场上已经出现了一些自动化工具（如QueryPal、Promptable等），它们能够根据用户反馈和模型性能自动调整提示参数。这些工具的使用可以大大提高提示操作的效率和准确性。
四、提示操作的未来展望
随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，提示操作将在未来发挥更加重要的作用。一方面，随着模型复杂度的提升和计算资源的日益紧张，优化提示设计将成为降低AI应用成本的关键途径；另一方面，随着自动化和智能化工具的普及，提示操作的门槛将进一步降低，使得更多的企业能够受益于这一新兴的管理方法。
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