微軟發佈了一篇透過良好的提示工程充分利用 Microsoft Copilot for Security
Copilot for Security 是一款創新的人工智慧解決方案，它可以幫助安全團隊自動化和優化他們的安全工作流程，減少警報疲勞，並增強他們的威脅情報。Copilot for Security 的核心是一個強大的生成式 AI 系統，它可以根據自然語言的輸入（或“提示”）來產生特定的、高品質的輸出，例如查詢、摘要、代碼或文本。提示是 Copilot for Security 的主要查詢方式，因此，如何撰寫、精煉和優化提示，以鼓勵生成式 AI 系統創建更準確和相關的輸出，是一項稱為提示工程的技能。提示工程可以讓生成式 AI 模型不僅學習語言，還學習查詢背後的細微差別和意圖。一個高品質、全面和知識豐富的提示，反過來又影響了 AI 生成內容的品質，無論是圖像、代碼、數據摘要還是文本。
提示工程的重要性在於，它可以讓 AI 模型產生更準確和相關的輸出。通過創建精確和全面的提示，一個 AI 模型更能夠綜合它正在執行的任務，並生成對人類更有用的回應。提示工程的好處包括：
- 提高生成式 AI 任務的速度和效率，例如撰寫複雜的查詢、摘要數據和生成內容。
- 增強生成式 AI 用戶的技能和信心，尤其是初學者，通過提供自然語言的指導和反饋。
- 利用基礎模型的力量，這些模型是基於變壓器架構構建的大型語言模型，內含豐富的信息，以產生最佳的輸出，並減少修訂的次數。
- 幫助減輕生成式 AI 輸出中的偏見、混淆和錯誤，通過微調有效的提示。
- 幫助彌合原始查詢和有意義的 AI 生成回應之間的差距，並減少手動審查和後生成編輯的需要。
提示工程是一項可以通過實驗不同的提示並觀察結果來學習和改進的技能。也有一些工具和資源可以幫助人們進行提示工程，例如提示庫、提示生成器或提示評估器。以下的例子展示了在為生成式 AI 撰寫有效的提示時，清晰、具體和上下文的重要性。
如何在安全領域使用提示
提示在 Copilot for Security 中非常重要，因為它是查詢生成式 AI 系統並獲得所需輸出的主要方式。提示是撰寫、精煉和優化輸入（或“提示”）的過程，以鼓勵 Copilot for Security 創建特定的、高品質的輸出。提示的品質影響了生成式 AI 系統的回應的品質，因此，學習如何撰寫好的提示是提升 Copilot for Security 效能的關鍵。
在安全領域，提示的目的是讓生成式 AI 系統理解用戶的安全需求，並提供合適的解決方案。提示可以是一個簡單的查詢，例如“如何檢測 SQL 注入攻擊？”或“顯示我最近一個月的威脅活動報告”。提示也可以是一個複雜的任務，例如“為我生成一個防止緩衝區溢出的 C++ 代碼片段”或“為我撰寫一篇關於零信任原則的部落格文章”。無論是哪種類型的提示，都需要遵循一些基本的原則，以確保生成式 AI 系統能夠正確地解讀和執行它們。這些原則包括：
- 清晰地定義提示的目的和範圍。提示應該明確地說明用戶想要生成式 AI 系統做什麼，以及生成的輸出應該符合什麼標準。例如，如果用戶想要生成一個安全的密碼，他們應該指定密碼的長度、複雜度和字符類型。
- 提供足夠的上下文和背景信息。提示應該包含生成式 AI 系統需要了解的任何相關的細節，例如安全領域的術語、概念或規則。例如，如果用戶想要生成一個符合 PCI DSS 標準的安全配置，他們應該解釋 PCI DSS 是什麼，以及它的主要要求是什麼。
- 避免使用模糊、歧義或錯誤的語言。提示應該使用清楚、準確和一致的語言，以避免生成式 AI 系統產生不確定或錯誤的輸出。例如，如果用戶想要生成一個防火牆規則，他們應該使用標準的防火牆語法，而不是使用隨意的或不完整的語句。
- 給出一些範例或提示。提示可以包含一些生成式 AI 系統可以參考的範例或提示，以幫助它理解用戶的期望和偏好。例如，如果用戶想要生成一個安全政策，他們可以提供一個現有的安全政策的鏈接，或者列出一些他們想要包含的主題或要點。
使用這些原則，用戶可以創建更有效的提示，從而提高 Copilot for Security 的性能和可靠性。提示工程是一項可以通過練習和反饋來提高的技能，因此，我們鼓勵用戶嘗試不同的提示，並觀察 Copilot for Security 的回應。
詳情請看：