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和AI说话也要有点技巧吗

发布日期：2024-06-29 12:43:03 浏览次数： 1673

生成提示工程

Prompt engineering

现在对AI下指令的技术被称为「生成提示工程（Prompt engineering）」，或者可以叫「咒语工程」。对外行，可以用自然语言描述，让AI去完成，而内行人来说，解放了效率。

【找准问题关键词】

第一点是：要准确表达你的需求。看似简单，但实则很多人并抓不住问题的中心。

比如学生做一篇“**类疾病网络问诊数据采集与分析”的毕业设计。研究背景全是**疾病对人类健康描述，研究综述和意义也是这种疾病的相关研究！然后做**在线养生知识查询系统之类的，也是通篇绪论在写养生知识。写歪了，只能说找不到自己问题的重心，也无从谈从哪些关键词去找资料，去提问。

以““**类疾病网络问诊数据采集与分析”这一题目为例，关键词是网络问诊平台、网络数据采集技术、网络数据分析方法、**类疾病分析目标；找背景相关的资料可以这些，如“在线问诊平台发展、网络问诊数据分析挖掘相关研究、在线医疗网站问诊数据分析意义、在线问诊方式对**类疾病诊疗的优势”

【用情境提问】

第二点是：尽量给出具体的情境。给出问题背景，提问要素可以包括：用什么身份回答、说给谁听、什么场合、什么风格、其他补充的要求。

比如我向文心一言免费版提问：以幼儿园老师身份，在班级课堂上以幽默、易懂的风格向5岁小朋友们，举2个例子讲解一下什么是“不忘初心”，500字以内。

我自己喜欢用的提问公式：【角色+背景+任务+要求】

角色：职业+身份+能力

比如生成一份大数据人才培养计划报告，给AI提问：

你是一名应用型本科高校计算机系教授，擅长大数据应用技术【角色】。正在承担*****工作，期望学校人才培养可以高度满足企业需求【场景】，需要完成****项目计划报告【任务】，请从企业招聘要求、社会培训现状，高校大数据教育**角度，分需求分析、概要设计**5个部分撰写，3000以内【要求】。

【提示】

第三点：有时候我们可以客气点。GPT的基本原理是「预测下一个词」，有时会脱口而出，加点客气话他可能会出现点新内容。

就是上一个问题，你让AI多思考一下，文字比前面就更生动了一些。

【小结】

总体没有什么高深的，应该更多是一种习惯、使用过程慢慢积累感觉。对内容有要求的话，可以多用几个AI工具对比，文心、KIMI、秘塔、通义....都很方便。以后很多事你知道怎么做，但是你一想到它做起来很麻烦就不想做了，现在可以把很多细节都交给AI助理。

END

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