在数字时期,AI技能的迅猛发展已经深入到我们的日常生活中。
无论是智能助手、谈天机器人,还是各种自动化做事,AI都在扮演着重要角色。
然而,如何让AI更好地理解并回答我们的提问,提示词的编写至关主要。

本文将带你深入磋商AI提示词写作的技巧,让你轻松得到空想的回答。

一、AI对话的事理

要写好提示词,首先要理解AI天生文本的基本事理。
这部分内容看似繁芜,但实在深入浅出地理解后,就能节制与AI对话的诀窍。

AI天生文本依赖于措辞模型,这些模型通过大量的文本数据进行演习,学习措辞的构造和模式。
常见的AI措辞模型如GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过对海量数据的剖析,学会了如何在不同语境下天生连贯和故意义的文本。

解锁AI对话的窍门若何写好提示词获得你想要的回答

AI并不像人类那样拥有自主的知识和生活履历,它依赖于提示词供应的高下文信息。
这意味着,提示词越清晰、越详细,AI越能理解你的意图。

当用户输入提示词后,AI会通过以下步骤天生回答:

解析提示词:AI首先会解析输入的提示词,提取关键词和语境。
检索知识库:根据解析结果,从演习数据中检索干系信息。
天生文本:结合高下文和检索到的信息,天生连贯的回答。

每一步都依赖于提示词的质量。
如果提示词模糊或缺少详细性,AI的解析和检索过程就会受到影响,最终生成的回答也可能不尽如人意。

二、提示词的观点和分类

提示词是用户向AI输入的指令或问题,用来勾引AI天生相应的回答。
提示词可以分为系统提示和用户提示两大类。
理解这两者的差异有助于更有效地勾引AI天生所需的回答。

系统提示:AI模型内部利用的提示,常日用于辅导模型如何实行特界说务。
这些提示常日由AI开拓者或工程师预先设计,用来规范和优化AI的事情办法。
特点如下:

预定义:系统提示常日在模型演习或支配时就已经设定好,用户无法直接修正。
广泛适用:这些提示适用于多种任务,帮助AI在不同场景下保持同等的表现。
行为规范:系统提示可以设定AI的语气、风格和详细行为规范,确保输出的稳定性和质量。

比如说:

指示模型如何回答问题:”在回答用户问题时,请保持专业和礼貌的语气,并供应尽可能详细的信息。
”设定输出格式: “天生的回答应包含以下构造:弁言、紧张内容和总结。

这种系统提示可以确保AI在不同用户交互中保持同等的语气和构造,提升用户体验。

用户提示:由终端用户输入的详细指令或问题,用来勾引AI天生特定的回答。
用户提示的灵巧性和多样性,使得它们能够针对详细需求进行定制。
特点如下:

灵巧多变:用户可以根据详细需求和场景随时修正提示词。
详细性强:用户提示常日针对特定问题或任务,供应详细的背景信息和哀求。
直接交互:用户提示是用户与AI互动的直接办法,决定了AI天生内容的详细方向和质量。

比如说:

讯问详细信息:”你能详细先容一下人工智能在医疗领域的运用吗?”哀求特定格式:”请用500字阐明景象变革的缘故原由、影响和应对方法。

通过用户提示,用户可以精准地掌握AI的输出,使其更符合个人需求和特定情境。

三、提示词的原则

一个好的提示词能够:明确AI的任务、供应必要的背景信息、限定回答的范围和深度。
好的提示词应遵照以下原则:

明确性:提示词应清晰明确,避免模糊不清的问题。
简洁性:只管即便保持提示词简洁明了,避免过于繁芜的句子构造。
详细性:供应详细的背景信息和期望的回答方向,减少歧义。
连贯性:在多轮对话中,提示词应保持前后同等,确保对话连贯性。

四、提示词框架推举

理解了好的提示词原则后,我们来看看一些常用的提示词框架。
这些框架不仅能帮助我们更好地组织和表达需求,还能大大提高AI天生的内容质量。

1. ICIO 框架

ICIO框架指的是:Instruction(指令)+Context(背景信息)+Input Data(输入数据)+Output Indicator(输出勾引)。

Instruction(指令):框架的核心,用于明确AI需实行的任务。
编写指令时,应简明扼要,确保AI可准确把握任务目标及哀求。
Context(背景信息):包括任务背景、目的、受众、范围、扮演角色等等,有助于AI理解任务并天生相应。
Input Data(输入数据):奉告模型须要处理的数据,非必需,若任务无需特定的输入数据,则可省略。
Output Indicator(输出勾引):奉告模型输出结果的类型或风格等,如指定所需语气(正式、随意、信息性、说服性等)、定义格式或构造(如论文、要点、大纲、对话)、指定约束条件(如字数或字符数限定)、哀求包含引用或来源以支持信息等。

2. CO-STAR框架

CO-STAR框架指的是:Context(高下文)、Objective(目标)、Style(风格)、Tone(语气)、Audience(受众)、Response(回答)。

Context(高下文):供应任务的高下文信息,有助于LLM理解正在谈论的详细情景,确保其答复具有干系性。
Objective(目标):明确你希望LLM实行的任务是什么,有助于LLM把回答的重点放在实现这一详细目标上。
Style(风格):表明你希望LLM利用的写作风格,可以是鲁迅、余华等某个名人的写作风格,也可以是某个行业的某个专家,如商业剖析专家或首席实行官。
Tone(语气):确定回答的态度,可确保LLM的回答与所需的情绪或感情背景符合,如正式的、诙谐的、具有说服力的等。
Audience(受众):确定回答的工具,根据受众(如初学者、儿童等)量身定制LLM的回答,确保其在所需的语境中是恰当的、可以理解的。
Response(回答):明确回答格式,确保LLM按照下贱任务所需的准确格式输出。
例如,列表、JSON、专业报告等。

3. CRISPE框架

CRISPE框架指的是Capacity(能力)、Role(角色)、Insight(见地)、Statement(声明)、Personality(个性)和Experiment(实验)。

Capacity and Role(能力和角色):指示 LLM 应扮演什么角色,具备什么能力。
Insight(见地):供应你要求的背后见地、背景和高下文。
Statement(声明 ):你哀求 LLM 做什么。
Personality(个性):你希望 LLM 以何种风格、个性或办法回应。
Experiment(实验):要求 LLM 为你回答多个示例。

五、提示词实操技巧

那么,我们在实操过程中,有哪些技巧可以帮助我们得到AI更好的回答呢?一起往下看~

1. 构造化提示词

提示词的构造完全性极大地影响模型回答的质量。
一个构造化的提示词应包括以下要素:角色、背景、目标、技能、约束、事情流、输出哀求、示例和初始化等。
参考前述的框架(如ICIO、CO-STAR、CRISPE),可以确保提示词覆盖所有必要的信息。

2. 加分隔符

在提示词中合理添加分隔符(如“`),可以准确区分指令和待处理的内容,避免模型解读提示词时涌现困扰。

3. 供应示例

通过例子可以帮助AI更好地理解用户的意图,避免歧义,以更精确地掌握模型的输出。

4. 根据回答不断调度哀求

在AI天生初步结果后,可以根据须要进行调度和优化。
通过反馈勾引和规范模型的输出,以更好地符合预期。

5. 分步骤提示

辅导模型一步步输出信息,确保模型与你的意图匹配。
分步骤提示可以使繁芜任务更易于管理。

6. 检讨用户输入信息完全性

在提示词中设定必须给出的一些关键信息,如果用户没有供应,模型可以主动讯问补充完全。

7. 让AI帮你优化提示词可以要求AI帮助我们优化提示词,使其更简洁和有效。
kimi+有提示词专家助手,coze也有自动优化提示词的功能。

通过这些实操技巧,你可以大大提升与AI模型互动的效果,天生更精准和符合需求的内容。
每个技巧都有其独特的运用处景,结合实际案例进行操作,会让提示词更加有针对性和实用性。

作者:Problemer,"大众年夜众号:问问运营条记

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