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提示工程(Prompt Engineering)是大模型时代新兴的文字艺术,熟练掌握提示工程的基本设计原则,有助于普通用户和Prompt工程师撰写出更优质的Prompt。以下是我整理的一些常见的Prompt编写原则,希望与大家一起用好这一强有力的生产力工具。
提供详细且具体的指示是与AI沟通的基础。AI依赖于明确的信息来生成回答,因此,不要期望它能“猜测”你的意图。例如,如果你需要AI帮你分析数据,确保提供数据的背景、你的目标和期望的结果。
Prompt例子:
不清晰的指示:“帮我整理一下这个报告。”
清晰的指示:“请根据附件中的报告,提取关键数据点,并按照市场趋势、竞争对手分析、财务概览三个方面整理成三段总结。”
让AI不仅给出最终结果,而且展示其推理过程,是提高对话质量和用户理解的重要方面。这种做法可以帮助用户更好地理解AI是如何得出结论的,同时也增加了交互的透明度和可信度。
Prompt例子:
不好的指示:“请回答这道数学题的答案是否正确”
好的指示:“请计算这道数学题,给出解答过程。并判断学生答案是否正确。”
在使用AI进行多轮对话时,为确保AI能够在连续的交流中保持话题的连贯性和上下文的一致性,我们需要引导AI回顾之前的交流内容,并在此基础上生成回答,以确保对话的质量。
Prompt例子:
“请对我们前边几次对话进行总结,根据总结后的观点,分析我提供的新案例。”
了解你正在交互的AI模型的能力和限制。不同的AI模型可能在特定领域表现更好,比如语言翻译、文本生成或数据分析。根据模型的特长调整你的请求,可以帮助你获得更好的结果。
参考晚点的这篇文章:
从考公、写周报到下厨指南,晚点评测 18 个大模型
尽管详细沟通很重要,但过于冗长的内容可能会导致信息过载(Token超限)。尽量保持你的请求简洁明了,同时提供足够的信息以确保AI理解任务。例如,当你请求AI帮你总结一篇文章时,直接说明关键点和长度限制,而不是提供整篇文章的每个细节。
Prompt例子:
考虑到AI回复内容也占Token,所以可以请AI“简洁地总结以下文章的主旨,不超过五句话。”
什么是Token,请看这篇文章
通过让AI扮演特定的角色,你可以引导它生成特定风格或格式的回答。例如,如果你需要教育领域的建议,可以要求AI扮演教育专家的角色,这样它生成的内容将更适合教育工作者的需求。
Prompt例子:
历史学家:“假设你是一位历史学家,请给你的读者介绍李白的生平。”
小学老师:“假设你是一位小学老师,请给你的学生介绍李白的生平。”
小红书:“请使用小红书风格,介绍李白的生平。”
kimi回答的效果:https://kimi.moonshot.cn/share/cobpr38nsmmqsiafe5eg
为了防止特定的文本与prompt冲突,导致prompt不明确。比如当你需要AI处理包含多个部分的复杂请求时,可以使用分隔符来区分不同的部分。这有助于AI理解每个部分的独立性和重要性,从而更准确地执行任务。分隔符可以是:`,"",<>等符号,且分隔符尽量使用重复的3个字符,比如```,---等,因为重复的3个字符在正常的文本内容中很少见,所以它可以区分正常文本和Prompt。
Prompt例子:
--- 以下是背景信息 ---
在最近的市场调研中,我们发现消费者对环保产品的兴趣日益增加。--- 以下是参考格式(结合原则7-提供示例) ---
策略1:xxxx
策略优势:
注意事项:
策略2:xxxx
策略优势:
注意事项:
--- 用户的请求 ---
基于这个背景,请提供三个推广环保产品的创意营销策略。
提供相关的示例可以帮助AI更好地理解你的请求。示例可以作为参考,指导AI生成符合你期望的回答。例如,如果你需要AI帮你写一封商务邮件,提供一个你之前发送过的邮件样本作为参考;如果你要求AI输出特定的格式,可以提供一个参考示例。
Prompt例子:
参考原则6使用分隔符中的例子
将任务分解为一系列明确的步骤可以使AI更容易遵循,并提高任务完成的准确性。例如,如果你需要AI帮你规划一个项目,可以将其分解为目标设定、资源分配、时间规划等步骤。
Prompt例子:
例子1:“请按照以下步骤生成报告:第一步,概述当前市场状况;第二步,分析竞争对手的战略;第三步,提出我们的市场进入策略。”
例子2:参考原则6使用分隔符中的例子
明确指出你期望的输出格式和长度。可以是字数、句数、段落数或要点数。需要注意是,因为大模型Token的机制,AI几乎无法生成精确字数。所以请AI尽量生成特定段落数或要点数,而非精确的字数。
Prompt例子:
改写文章:“请将以下内容改写成一篇新闻稿,长度不超过400字,格式要符合新闻报道的标准。”
什么是Token,请看这篇文章
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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