用Agent大模型,我发现了Prompt工程师的十大必备技能

人工智能
glm-4-alltools 提供的丰富工具,可以让我们只用一个模型就能快速实现各种强大的功能。从而降低整个项目开发难度,推荐大家使用。​

大家好,我是老渡。

随着 AI 如此快速的发展,目前求职市场上已经出现了 AI提示词 岗位。

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大家应该跟我一样,对这种新兴岗位充满好奇心,比如:想知道这类岗位目前的需求量、技能要求、薪资情况等等。

这两天我用 Agent 大模型,对AI提示词岗位做了一波分析,跟朋友们分享一下。

为什么说是 Agent 大模型呢?

因为这次使用的大模型,跟我们之前开发的智能体类似,拥有使用外部工具的能力,比如:执行代码、联网搜索、绘画。同时,也支持自定义外部工具。

下面的分享中,我们可以体会到这个 Agent 大模型 的独特之处。

我们要分析AI提示词岗位,首先要到指定的招聘网站抓取相关的岗位信息。 这时候我们就需要定义一个岗位抓取的外部工具,让大模型来调用。

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上面的代码里,参数 tools 中的信息是我们需要定义的工具。这里,定义了 get_job 工具,用来获取岗位信息。工具接收两个参数,一个是岗位名称,另一个是岗位所在的城市。

参数 model 是请求的大模型,glm-4-alltools 就是我们这次用到的 Agent 大模型。

该模型可以通过智谱 MAAS 来调用,访问 https://open.bigmodel.cn/ 查看具体的说明文档。

messages 是给大模型的 prompt,glm-4-alltools 模型可以从 prompt 中准确识别出要调用 get_job 工具,并能准确解析出 get_job 所需的两个参数。

{'city': '全国', 'job_name': '提示词'}

get_job 这个外部工具,其实是我定义的一个爬虫代码。

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这时候我们就可以调用该函数,爬取相关的岗位。

有了岗位信息,我们就可以做一些数据分析的工作了。比如,我们想知道全国范围内AI提示词岗位在各城市的分布情况。

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这时候,只需要把岗位所在的城市,送入大模型,同时,在 tools 中增加 code_interpreter 工具,就可以了。

code_interpreter 是 glm-4-alltools 内置的工具,可以根据分析需求自动生成代码,并执行。

生成的图表会以url链接的形式返回,可以直接在浏览器打开。

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可以看到,北京、上海的提示词岗位是比较多的,其余城市均不足10个。

有了 glm-4-alltools ,做数据分析简直太方便了。

同样的方式,我们还可以让 glm-4-alltools 分析学历分布

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以及提示词岗位所需要前10项技能。

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可以分析的维度还有很多,比如,薪资、公司规模、行业。大家可以用 glm-4-alltools 自行探索。

以上是数值分析部分,有了glm-4-alltools 这样的强大的模型,我们还可以对岗位做文本分析。比如,对岗位打标签。某个岗位可能会被打上 AIGC、AI绘画这样的标签。

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这里我们就不需要添加 tools 了,直接用大模型本身的能力就可以。

打完标签之后,我们可以统计标签的分布,对职位有更全局的掌握。

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之前,要完成这样的工作,需要人工打标签,训练标签分类器。现在有了大模型,直接调用大模型即可,非常方便。

到这里,分析的工作基本就完成了。

如果有意向从事提示词相关的工作,可以继续调用 glm-4-alltools 查找面试经验。

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通过添加 web_browser 工具,可以搜索全网资料,glm-4-alltools 会对检索的资料总结输出。

上面整个流程我们可以整合到一个项目代码中,再配上可视化界面,就可以做成一个通用的职位分析Agent智能体,从而可以分析任何职位。

glm-4-alltools 提供的丰富工具,可以让我们只用一个模型就能快速实现各种强大的功能。从而降低整个项目开发难度,推荐大家使用。

责任编辑:武晓燕 来源: 渡码
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