在數(shù)字時(shí)代，AI技術(shù)的迅猛發(fā)展已經(jīng)深入到我們的日常生活中。無論是智能助手、聊天機(jī)器人，還是各種自動(dòng)化服務(wù)，AI都在扮演著重要角色。然而，如何讓AI更好地理解并回答我們的提問，提示詞的編寫至關(guān)重要。

本文將帶你深入探討AI提示詞寫作的技巧，讓你輕松獲得理想的回答。

一、AI對(duì)話的原理

要寫好提示詞，首先要理解AI生成文本的基本原理。這部分內(nèi)容看似復(fù)雜，但其實(shí)深入淺出地理解后，就能掌握與AI對(duì)話的訣竅。

AI生成文本依賴于語言模型，這些模型通過大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言的結(jié)構(gòu)和模式。常見的AI語言模型如GPT（Generative Pre-trained Transformer），它通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，學(xué)會(huì)了如何在不同語境下生成連貫和有意義的文本。

AI并不像人類那樣擁有自主的常識(shí)和生活經(jīng)驗(yàn)，它依賴于提示詞提供的上下文信息。這意味著，提示詞越清晰、越具體，AI越能理解你的意圖。

當(dāng)用戶輸入提示詞后，AI會(huì)通過以下步驟生成回答：

1. 解析提示詞：AI首先會(huì)解析輸入的提示詞，提取關(guān)鍵詞和語境。
2. 檢索知識(shí)庫：根據(jù)解析結(jié)果，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中檢索相關(guān)信息。
3. 生成文本：結(jié)合上下文和檢索到的信息，生成連貫的回答。

每一步都依賴于提示詞的質(zhì)量。如果提示詞模糊或缺乏具體性，AI的解析和檢索過程就會(huì)受到影響，最終生成的回答也可能不盡如人意。

二、提示詞的概念和分類

提示詞是用戶向AI輸入的指令或問題，用來引導(dǎo)AI生成相應(yīng)的回答。提示詞可以分為系統(tǒng)提示和用戶提示兩大類。理解這兩者的區(qū)別有助于更有效地引導(dǎo)AI生成所需的回答。

系統(tǒng)提示：AI模型內(nèi)部使用的提示，通常用于指導(dǎo)模型如何執(zhí)行特定任務(wù)。這些提示通常由AI開發(fā)者或工程師預(yù)先設(shè)計(jì)，用來規(guī)范和優(yōu)化AI的工作方式。特點(diǎn)如下：

• 預(yù)定義：系統(tǒng)提示通常在模型訓(xùn)練或部署時(shí)就已經(jīng)設(shè)定好，用戶無法直接修改。
• 廣泛適用：這些提示適用于多種任務(wù)，幫助AI在不同場(chǎng)景下保持一致的表現(xiàn)。
• 行為規(guī)范：系統(tǒng)提示可以設(shè)定AI的語氣、風(fēng)格和具體行為規(guī)范，確保輸出的穩(wěn)定性和質(zhì)量。

比如說：

1. 指示模型如何回答問題：”在回答用戶問題時(shí)，請(qǐng)保持專業(yè)和禮貌的語氣，并提供盡可能詳細(xì)的信息。”
2. 設(shè)定輸出格式： “生成的回答應(yīng)包含以下結(jié)構(gòu)：引言、主要內(nèi)容和總結(jié)。”

這種系統(tǒng)提示可以確保AI在不同用戶交互中保持一致的語氣和結(jié)構(gòu)，提升用戶體驗(yàn)。
用戶提示：由終端用戶輸入的具體指令或問題，用來引導(dǎo)AI生成特定的回答。用戶提示的靈活性和多樣性，使得它們能夠針對(duì)具體需求進(jìn)行定制。特點(diǎn)如下：

• 靈活多變：用戶可以根據(jù)具體需求和場(chǎng)景隨時(shí)修改提示詞。
• 具體性強(qiáng)：用戶提示通常針對(duì)特定問題或任務(wù)，提供詳細(xì)的背景信息和要求。
• 直接交互：用戶提示是用戶與AI互動(dòng)的直接方式，決定了AI生成內(nèi)容的具體方向和質(zhì)量。

比如說：

• 詢問具體信息：”你能詳細(xì)介紹一下人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用嗎？”
• 要求特定格式：”請(qǐng)用500字解釋氣候變化的原因、影響和應(yīng)對(duì)措施。”

通過用戶提示，用戶可以精準(zhǔn)地控制AI的輸出，使其更符合個(gè)人需求和特定情境。

三、提示詞的原則

一個(gè)好的提示詞能夠：明確AI的任務(wù)、提供必要的背景信息、限定回答的范圍和深度。
好的提示詞應(yīng)遵循以下原則：

• 明確性：提示詞應(yīng)清晰明確，避免模糊不清的問題。
• 簡潔性：盡量保持提示詞簡潔明了，避免過于復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)。
• 具體性：提供具體的背景信息和期望的回答方向，減少歧義。
• 連貫性：在多輪對(duì)話中，提示詞應(yīng)保持前后一致，確保對(duì)話連貫性。

四、提示詞框架推薦

了解了好的提示詞原則后，我們來看看一些常用的提示詞框架。這些框架不僅能幫助我們更好地組織和表達(dá)需求，還能大大提高AI生成的內(nèi)容質(zhì)量。

1. ICIO 框架

ICIO框架指的是：Instruction（指令）+Context（背景信息）+Input Data（輸入數(shù)據(jù))+Output Indicator（輸出引導(dǎo)）。

• Instruction（指令）：框架的核心，用于明確AI需執(zhí)行的任務(wù)。編寫指令時(shí)，應(yīng)簡明扼要，確保AI可準(zhǔn)確把握任務(wù)目標(biāo)及要求。
• Context（背景信息）：包括任務(wù)背景、目的、受眾、范圍、扮演角色等等，有助于AI理解任務(wù)并生成響應(yīng)。
• Input Data（輸入數(shù)據(jù))：告知模型需要處理的數(shù)據(jù)，非必需，若任務(wù)無需特定的輸入數(shù)據(jù)，則可省略。
• Output Indicator（輸出引導(dǎo)）：告知模型輸出結(jié)果的類型或風(fēng)格等，如指定所需語氣（正式、隨意、信息性、說服性等）、定義格式或結(jié)構(gòu)（如論文、要點(diǎn)、大綱、對(duì)話）、指定約束條件（如字?jǐn)?shù)或字符數(shù)限制）、要求包含引用或來源以支持信息等。

2. CO-STAR框架

CO-STAR框架指的是：Context（上下文）、Objective（目標(biāo)）、Style（風(fēng)格）、Tone（語氣）、Audience（受眾）、Response（回復(fù)）。

• Context（上下文）：提供任務(wù)的上下文信息，有助于LLM了解正在討論的具體情景，確保其答復(fù)具有相關(guān)性。
• Objective（目標(biāo)）：明確你希望LLM執(zhí)行的任務(wù)是什么，有助于LLM把回答的重點(diǎn)放在實(shí)現(xiàn)這一具體目標(biāo)上。
• Style（風(fēng)格）：表明你希望LLM使用的寫作風(fēng)格，可以是魯迅、余華等某個(gè)名人的寫作風(fēng)格，也可以是某個(gè)行業(yè)的某個(gè)專家，如商業(yè)分析專家或首席執(zhí)行官。
• Tone（語氣）：確定回復(fù)的態(tài)度，可確保LLM的回復(fù)與所需的情感或情緒背景符合，如正式的、幽默的、具有說服力的等。
• Audience（受眾）：確定回復(fù)的對(duì)象，根據(jù)受眾（如初學(xué)者、兒童等）量身定制LLM的回復(fù)，確保其在所需的語境中是恰當(dāng)?shù)?、可以理解的?/li>
• Response（回復(fù)）：明確回復(fù)格式，確保LLM按照下游任務(wù)所需的準(zhǔn)確格式輸出。例如，列表、JSON、專業(yè)報(bào)告等。

3. CRISPE框架

CRISPE框架指的是Capacity（能力）、Role（角色）、Insight（見解）、Statement（聲明）、Personality（個(gè)性）和Experiment（實(shí)驗(yàn)）。

• Capacity and Role（能力和角色）：指示 LLM 應(yīng)扮演什么角色，具備什么能力。
• Insight（見解）：提供你請(qǐng)求的背后見解、背景和上下文。
• Statement（聲明 ）：你要求 LLM 做什么。
• Personality（個(gè)性）：你希望 LLM 以何種風(fēng)格、個(gè)性或方式回應(yīng)。
• Experiment（實(shí)驗(yàn)）：請(qǐng)求 LLM 為你回復(fù)多個(gè)示例。

五、提示詞實(shí)操技巧

那么，我們?cè)趯?shí)操過程中，有哪些技巧可以幫助我們獲得AI更好的回答呢？一起往下看~

1. 結(jié)構(gòu)化提示詞

提示詞的結(jié)構(gòu)完整性極大地影響模型回答的質(zhì)量。一個(gè)結(jié)構(gòu)化的提示詞應(yīng)包括以下要素：角色、背景、目標(biāo)、技能、約束、工作流、輸出要求、示例和初始化等。參考前述的框架（如ICIO、CO-STAR、CRISPE），可以確保提示詞覆蓋所有必要的信息。

2. 加分隔符

在提示詞中合理添加分隔符（如“`），可以準(zhǔn)確區(qū)分指令和待處理的內(nèi)容，避免模型解讀提示詞時(shí)出現(xiàn)困擾。

3. 提供示例

通過例子可以幫助AI更好地理解用戶的意圖，避免歧義，以更精確地控制模型的輸出。

4. 根據(jù)回答不斷調(diào)整要求

在AI生成初步結(jié)果后，可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。通過反饋引導(dǎo)和規(guī)范模型的輸出，以更好地符合預(yù)期。

5. 分步驟提示

指導(dǎo)模型一步步輸出信息，確保模型與你的意圖匹配。分步驟提示可以使復(fù)雜任務(wù)更易于管理。

6. 檢查用戶輸入信息完整性

在提示詞中設(shè)定必須給出的一些關(guān)鍵信息，如果用戶沒有提供，模型可以主動(dòng)詢問補(bǔ)充完整。

7. 讓AI幫你優(yōu)化提示詞

可以請(qǐng)求AI幫助我們優(yōu)化提示詞，使其更簡潔和有效。kimi+有提示詞專家助手，coze也有自動(dòng)優(yōu)化提示詞的功能。

通過這些實(shí)操技巧，你可以大大提升與AI模型互動(dòng)的效果，生成更精準(zhǔn)和符合需求的內(nèi)容。每個(gè)技巧都有其獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行操作，會(huì)讓提示詞更加有針對(duì)性和實(shí)用性。