站长注:通俗易懂地解释 AI 大模型 API 调用中的提示(Prompt)和补全(Completion)概念,帮助新手快速理解和上手 AI 开发。

在开始使用 AI 大模型 API 开发时,最基础也是最重要的两个概念就是”提示(Prompt)”和”补全(Completion)”。本文将用通俗易懂的方式,帮助你理解这两个概念,让你快速入门 AI 开发。

一句话介绍/类比就是,提示=输入,补全=输出。

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AI 大模型 API 基础概念

什么是提示(Prompt)?

提示(Prompt)就是我们”输入”给 AI 模型的内容。你可以把它理解为:

  1. 对话中的问题
    • “今天天气怎么样?”
    • “帮我写一首诗”
    • “解释下量子力学”
  2. 任务描述
    • “将这段文字翻译成英文”
    • “帮我总结这篇文章”
    • “分析这段代码的问题”
  3. 创作引导
    • “写一个科幻故事的开头”
    • “设计一个网站的首页布局”
    • “创作一首关于春天的诗”

什么是补全(Completion)?

补全(Completion)是 AI 模型的”输出”,也就是模型对你的提示作出的回应:

  1. 直接回答
    • 问题的答案
    • 翻译的结果
    • 分析的结论
  2. 创意内容
    • 生成的故事
    • 创作的诗歌
    • 设计的方案
  3. 代码生成
    • 完整的代码片段
    • 代码修复建议
    • 程序逻辑实现

AI 大模型 API 工作原理

提示和补全的互动过程

想象一下你在和一个非常聪明的朋友对话:

  1. 你说话(提示)
    • 表达你的需求
    • 描述你的问题
    • 给出背景信息
  2. 朋友思考(模型处理)
    • 理解你的意图
    • 分析关键信息
    • 组织相关知识
  3. 朋友回答(补全)
    • 给出解决方案
    • 提供详细解释
    • 展示创作成果

AI 大模型 API 开发实践

基础调用示例

使用 API易 调用 AI 模型的简单示例:

import requests
import json

# API 配置
api_key = "你的API易密钥"
api_base = "https://vip.apiyi.com/v1"

# 准备请求
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 发送请求
data = {
    "model": "gemini-2.0-pro-exp-02-05",  # 选择模型
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}  # 这是提示(Prompt)
    ]
}

# 发送请求并获取补全结果
response = requests.post(
    f"{api_base}/chat/completions",
    headers=headers,
    json=data
)

# 输出补全内容
result = response.json()
completion = result['choices']['message']['content']  # 这是补全(Completion)
print(completion)

提示和补全的最佳实践

  1. 编写好的提示
    • 清晰表达需求
    • 提供必要上下文
    • 使用具体的例子
    • 说明期望的格式
  2. 处理补全结果
    • 验证输出质量
    • 处理异常情况
    • 保存有用结果
    • 进行必要修改

AI 大模型 API 应用场景

1. 内容创作

  • 提示示例
    写一篇关于人工智能的科普文章,要求:
    1. 800字左右
    2. 通俗易懂
    3. 包含三个小标题
    
  • 补全结果
    • 完整的文章内容
    • 符合要求的格式
    • 可直接使用的文本

2. 代码开发

  • 提示示例
    用Python写一个简单的网络爬虫,要求:
    1. 使用requests库
    2. 包含错误处理
    3. 保存结果到文件
    
  • 补全结果
    • 完整的代码实现
    • 包含注释说明
    • 可运行的程序

3. 问答系统

  • 提示示例
    解释什么是区块链技术?请用通俗的语言,
    并举一个现实生活中的例子
    
  • 补全结果
    • 清晰的解释
    • 生动的比喻
    • 实用的例子

AI 大模型 API 常见问题

1. 提示相关问题

  • 如何写出更好的提示?
  • 为什么有时候提示不生效?
  • 如何优化提示以获得更好的结果?

2. 补全相关问题

  • 为什么有时候补全结果不完整?
  • 如何处理补全超时问题?
  • 如何提高补全质量?

为什么选择 API易?

  1. 稳定可靠的供给
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    • Gemini 系列
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  3. 高性能服务
    • 快速响应
    • 不限速调用
    • 7×24 技术支持
  4. 使用便捷
    • 统一的接口标准
    • 简单的接入流程
    • 详细的开发文档
  5. 成本优势
    • 灵活的计费方式
    • 优惠的价格方案
    • 免费测试额度

附 API易 日志里的提示、补全的 Tokens 即输入、输出的完整内容的Tokens 长度

Prompt and Completion

总结

理解提示(Prompt)和补全(Completion)这两个基本概念,是开始 AI 开发的第一步。通过本文的介绍,相信你已经对这两个概念有了清晰的认识:

  • 提示是你的输入,是告诉 AI 你想要什么
  • 补全是 AI 的输出,是 AI 为你生成的内容
  • 好的提示能帮助你获得更好的补全结果

掌握这些基础知识后,你就可以开始你的 AI 开发之旅了。记住,实践是最好的学习方式,建议你立即动手尝试编写一些简单的提示,体验 AI 的神奇力量。

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本文作者:API易团队

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