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AI 入门:AI 提示词如何入门?这篇就够了!(含提示词)
发布日期:2024-04-25 11:56:22 浏览次数: 2513 来源:技术琐话


大家好,我是大全。一个专注于输出 AI+ 提示词内容的前喜马拉雅架构师,全国最大 AI 付费社群航海教练,关注我一起进步。


最近很多朋友来咨询提示词如何入门,所以决定写一篇文章来说说 AI 提示词如何快速入门。
我一直有个理念,那就是“基本功”。
只有把基本功打牢才能走的更远,学习提示词是,做个人 IP 也不例外。
那么学习提示词的基本功是什么呢?
今天我们来聊一聊,如何给出清晰的提示。
一、首先就是 Prompt 是什么?
Prompt 是一种指令或信息,它引导或触发 AI 做出回应。
在与 AI 如 ChatGPT 的交互中,每当我们输入一段文字,无论是问题、命令还是陈述,这段文字就是一个 Prompt。
想象 AI 是一位知识渊博的朋友,拥有广泛的信息和技能。当你与她对话时,你提出的每个问题或评论(即“Prompt”)都是对话的一部分。
比如,你可能会问她:“你对最近的科技发展有什么看法?”或者说:“请帮我概括一下太阳能的工作原理。”
在这个情境中,每个问题或请求都是一个“Prompt”,引导你的朋友(AI)提供相关的信息、观点或执行特定的任务。
就像在与人的交谈中一样,你的“Prompt”的质量和清晰度将直接影响到对方的回应。清晰具体的问题会得到更精确和有用的答复。
如果你的问题模糊不清,你的朋友可能会需要更多的信息来提供有用的答案。
同样,当你给 AI 一个清晰、明确的“Prompt”时,它可以更有效地理解你的请求并给出更准确的回应。
关于如何给出清晰的指令,大全整理了很多资料,找到了最适合小白的 5 个技巧。
这 5 个技巧几乎是构建一个优质提示词的基石。


二、提示词技巧

一)详细询问,提供细节


当与ChatGPT交流时,提供具体和详细的信息非常重要。
这样做可以帮助ChatGPT更准确地理解你的需求和上下文,从而生成更相关和有用的回答。
明确的信息可以包括具体的问题背景、相关领域的说明、你所期望的答案类型等。


2、如何实践

  • 明确问题背景:提供足够的信息来描述你的问题背景。例如,如果你在问一个医学相关的问题,提供相关的症状或情境。
  • 具体描述需求:清楚地说明你需要什么类型的信息或帮助。例如,如果你需要建议,指明是寻求专业意见还是一般性建议。
  • 提供相关领域信息:如果问题涉及特定的知识领域,提供这一领域的相关信息,以便AI更精确地定位答案。
  • 避免模糊和广泛的问题:尽量避免提出过于广泛或模糊的问题,这样的问题往往导致AI无法提供具体和有用的回答。

1)明确问题背景

  • 不佳的提问:“我感觉不舒服,这是怎么回事?”



  • 改进后的提问:“我近三天出现了发热、咳嗽和疲劳的症状,没有过敏史和慢性疾病。这些症状可能是什么原因导致的?”



二)扮演角色


要求ChatGPT采用一个特定的角色可以极大地增强交互体验和回答的相关性。
当用户明确指定一个角色,如历史学家、医生、编程教师等,ChatGPT会尝试从该角色的视角回答问题,使对话更具针对性和深度。


2、如何实践

  1. 明确指定角色:在提问时,清楚地指出你希望ChatGPT扮演的角色。
  2. 提供角色背景:如果可能,提供一些关于该角色的背景信息,例如专业知识领域、工作经验等。
  3. 调整问题风格:根据选定的角色,调整你的提问风格,以便更好地适应这一角色的回答方式。

3、示例


下面我们来看看有角色和没角色的区别:
1)明确指定角色


  • 提问:“请解释第一次世界大战的主要原因。”



  • 提问:“作为一名专注于20世纪欧洲历史的历史学家,请解释第一次世界大战的主要原因。”



  • 提问:“作为一名家庭医生,您如何评估和处理轻度头痛和疲劳的症状?”
  • 优化:“作为一名具有10年临床经验的家庭医生,您如何评估和处理轻度头痛和疲劳的症状?”
  • 提问:“作为一名编程教师,你能否为我推荐学习Python编程的资源?”
  • 优化:“作为一名有 10 年经验的编程教师,你能否为初学者推荐学习Python编程的最佳实践和资源?”

三)明确输入分隔


在与ChatGPT进行交互时,尤其是在处理包含多个不同部分或请求多项任务的复杂输入时,使用分隔符可以显著提高输入的清晰度和输出的质量。
分隔符有助于明确界定输入中的不同部分,确保每个部分都能被准确识别和适当处理。


2、如何实践

  1. 选择合适的分隔符:根据输入的内容和格式,选择恰当的分隔符,如三引号(```)、XML标签、Markdown标题等。
  2. 明确标注各部分:使用分隔符前后清楚地标注各个部分的开始和结束,尤其是在文本较长或复杂时。
  3. 提供说明:在使用分隔符时,如果可能的话,给出简短的说明或注释,指明每个部分的内容或目的。

3、普通示例

  1. 多部分问题:用户希望得到两个不同主题的解答,可以使用分隔符明确区分两个问题,简单的可以直接使用冒号分割:
解答下面的问题:
问题1:请解释机器学习的基本概念。
问题2:请列举健康饮食的三个基本原则。
  1. 详细指令与背景信息:当用户需要提供详细的背景信息并请求具体的操作时,可以使用分隔符区分背景信息和具体请求:
##背景:
  1. 公司正计划扩展其市场到亚洲,特别是日本和韩国。
##请求:
  1. 基于此背景,提出一个市场进入策略的初步计划。
  1. 使用XML标签处理多项内容:用户需要对两篇文章进行总结和比较,可以使用Markdown标签作为分隔符:
  1. 首先总结每篇文章的论点。然后指出哪篇文章提出了更好的论点,并解释为什么。
``` 这里是第一篇文章的内容 ```
``` 这里是第二篇文章的内容 ```

四)提供示例


在与ChatGPT的交互中,提供示例可以极大地增强清晰性和理解。
当你提供一个具体的例子时,它有助于ChatGPT更准确地把握你的意图和上下文。
这一点在解释复杂的概念、描述具体的情况或提出具体的问题时尤为重要。
通常,给出适用于所有情况的通用指导比展示各种任务示例更高效。但在某些情况下,通过提供具体示例来说明可能更直观。
比如,你想让模型学习某种特定的回应方式,这种方式可能难以用语言明确描述,这就是所谓的“少样本 (Few-shot)”提示方法。


2、如何实践

  1. 关联说明与实例:在提供说明时,紧跟一个相关的例子,这样可以帮助模型理解说明的上下文。
  2. 明确示例的范围:确保你的例子足够具体,以展示你的询问或指令的具体应用。
  3. 使用分隔符标明示例:如果可能,使用适当的分隔符(如引号、括号等)清晰地标识示例的开始和结束。

3、示例

1)提示词

##要求:保持一致的回答风格。
##示例:
问:问大师,什么是耐心?
答:深谷自浅泉,宏曲生寂音,繁绣始孤线。
##问题:
大师,什么是大海?

2)使用效果


可以看出,模型严格按照我们的要求输出了内容,虽然这种回答难以用语言明确描述,这就是所谓的“少样本 (Few-shot)”提示方法。


三、框架

1、ICIO 框架结构:


指令(Instruction)
背景信息(Context)
输入数据(Input Data)
输出引导(Output Indicator)


2、详细含义:



3、示例

# Instruction: 健康计划制定专家为用户创建2024年健康计划。
## Context:用户是一名中年男性程序员,常因工作需求长时间久坐,缺乏足够的身体锻炼。此外,工作压力导致经常熬夜,影响了身体健康和生活质量。
## Input Data:考虑到用户是中年男性程序员,需要特别关注缓解久坐带来的健康问题,增加身体活动,改善饮食习惯,以及改进睡眠质量。
## Output Indicator:1. 设定一系列具体的健康活动,如每日快走、定期做拉伸运动等。2. 为每项活动设定可量化的目标,例如每天快走30分钟,每周至少做三次拉伸运动。3. 确保目标适合中年男性程序员的实际情况,既挑战性又可实现。4. 考虑用户的工作和生活习惯,确保健康计划与其日常生活相契合。5. 为实现目标设定明确的时间限制,例如三个月内达到规定的运动频率和时长。


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