解鎖AI對話(huà)的秘訣:如何寫(xiě)好提示詞,獲得你想要的回答

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對當下各家的大模型產(chǎn)品而言,決定對話(huà)質(zhì)量的,除了大模型本身的能力差異,就在于用戶(hù)的提示詞技巧。好的技巧能給到更高質(zhì)量的回答。這篇文章,我們就來(lái)學(xué)習一下提高提示詞質(zhì)量的技巧和方法。

在數字時(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(wú)論是智能助手、聊天機器人,還是各種自動(dòng)化服務(wù),AI都在扮演著(zhù)重要角色。然而,如何讓AI更好地理解并回答我們的提問(wèn),提示詞的編寫(xiě)至關(guān)重要。

本文將帶你深入探討AI提示詞寫(xiě)作的技巧,讓你輕松獲得理想的回答。

一、AI對話(huà)的原理

要寫(xiě)好提示詞,首先要理解AI生成文本的基本原理。這部分內容看似復雜,但其實(shí)深入淺出地理解后,就能掌握與AI對話(huà)的訣竅。

AI生成文本依賴(lài)于語(yǔ)言模型,這些模型通過(guò)大量的文本數據進(jìn)行訓練,學(xué)習語(yǔ)言的結構和模式。常見(jiàn)的AI語(yǔ)言模型如GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通過(guò)對海量數據的分析,學(xué)會(huì )了如何在不同語(yǔ)境下生成連貫和有意義的文本。

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

當用戶(hù)輸入提示詞后,AI會(huì )通過(guò)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(yǔ)境。
  2. 檢索知識庫:根據解析結果,從訓練數據中檢索相關(guān)信息。
  3. 生成文本:結合上下文和檢索到的信息,生成連貫的回答。

每一步都依賴(lài)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(guò)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(lèi)

提示詞是用戶(hù)向AI輸入的指令或問(wèn)題,用來(lái)引導AI生成相應的回答。提示詞可以分為系統提示用戶(hù)提示兩大類(lèi)。理解這兩者的區別有助于更有效地引導AI生成所需的回答。

系統提示:AI模型內部使用的提示,通常用于指導模型如何執行特定任務(wù)。這些提示通常由AI開(kāi)發(fā)者或工程師預先設計,用來(lái)規范和優(yōu)化AI的工作方式。特點(diǎn)如下:

  • 預定義:系統提示通常在模型訓練或部署時(shí)就已經(jīng)設定好,用戶(hù)無(wú)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。
  • 行為規范:系統提示可以設定AI的語(yǔ)氣、風(fēng)格和具體行為規范,確保輸出的穩定性和質(zhì)量。

比如說(shuō):

  1. 指示模型如何回答問(wèn)題:”在回答用戶(hù)問(wèn)題時(shí),請保持專(zhuān)業(yè)和禮貌的語(yǔ)氣,并提供盡可能詳細的信息。”
  2. 設定輸出格式: “生成的回答應包含以下結構:引言、主要內容和總結。”

這種系統提示可以確保AI在不同用戶(hù)交互中保持一致的語(yǔ)氣和結構,提升用戶(hù)體驗。
用戶(hù)提示:由終端用戶(hù)輸入的具體指令或問(wèn)題,用來(lái)引導AI生成特定的回答。用戶(hù)提示的靈活性和多樣性,使得它們能夠針對具體需求進(jìn)行定制。特點(diǎn)如下:

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

比如說(shuō):

  • 詢(xún)問(wèn)具體信息:”你能詳細介紹一下人工智能在醫療領(lǐng)域的應用嗎?”
  • 要求特定格式:”請用500字解釋氣候變化的原因、影響和應對措施。”

通過(guò)用戶(hù)提示,用戶(hù)可以精準地控制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。
好的提示詞應遵循以下原則:

  • 明確性:提示詞應清晰明確,避免模糊不清的問(wèn)題。
  • 簡(jiǎn)潔性:盡量保持提示詞簡(jiǎn)潔明了,避免過(guò)于復雜的句子結構。
  • 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:在多輪對話(huà)中,提示詞應保持前后一致,確保對話(huà)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(lái)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需求,還能大大提高AI生成的內容質(zhì)量。

1. ICIO 框架

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

  • Instruction(指令):框架的核心,用于明確AI需執行的任務(wù)。編寫(xiě)指令時(shí),應簡(jiǎn)明扼要,確保AI可準確把握任務(wù)目標及要求。
  • 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A(yíng)I理解任務(wù)并生成響應。
  • Input Data(輸入數據):告知模型需要處理的數據,非必需,若任務(wù)無(wú)需特定的輸入數據,則可省略。
  • Output Indicator(輸出引導):告知模型輸出結果的類(lèi)型或風(fēng)格等,如指定所需語(yǔ)氣(正式、隨意、信息性、說(shuō)服性等)、定義格式或結構(如論文、要點(diǎn)、大綱、對話(huà))、指定約束條件(如字數或字符數限制)、要求包含引用或來(lái)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)、Style(風(fēng)格)、Tone(語(yǔ)氣)、Audience(受眾)、Response(回復)。

  • 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,確保其答復具有相關(guān)性。
  • Objective(目標):明確你希望LLM執行的任務(wù)是什么,有助于LLM把回答的重點(diǎn)放在實(shí)現這一具體目標上。
  • Style(風(fēng)格):表明你希望LLM使用的寫(xiě)作風(fēng)格,可以是魯迅、余華等某個(gè)名人的寫(xiě)作風(fēng)格,也可以是某個(gè)行業(yè)的某個(gè)專(zhuān)家,如商業(yè)分析專(zhuān)家或首席執行官。
  • Tone(語(yǔ)氣):確定回復的態(tài)度,可確保LLM的回復與所需的情感或情緒背景符合,如正式的、幽默的、具有說(shuō)服力的等。
  • Audience(受眾):確定回復的對象,根據受眾(如初學(xué)者、兒童等)量身定制LLM的回復,確保其在所需的語(yǔ)境中是恰當的、可以理解的。
  • Response(回復):明確回復格式,確保LLM按照下游任務(wù)所需的準確格式輸出。例如,列表、JSON、專(zhuān)業(yè)報告等。

3. CRISPE框架

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

  • Capacity and Role(能力和角色):指示 LLM 應扮演什么角色,具備什么能力。
  • Insight(見(jiàn)解):提供你請求的背后見(jiàn)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。
  • Experiment(實(shí)驗):請求 LLM 為你回復多個(gè)示例。

五、提示詞實(shí)操技巧

那么,我們在實(shí)操過(guò)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. 結構化提示詞

提示詞的結構完整性極大地影響模型回答的質(zhì)量。一個(gè)結構化的提示詞應包括以下要素:角色、背景、目標、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“`),可以準確區分指令和待處理的內容,避免模型解讀提示詞時(shí)出現困擾。

3. 提供示例

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

4. 根據回答不斷調整要求

在A(yíng)I生成初步結果后,可以根據需要進(jìn)行調整和優(yōu)化。通過(guò)反饋引導和規范模型的輸出,以更好地符合預期。

5. 分步驟提示

指導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雜任務(wù)更易于管理。

6. 檢查用戶(hù)輸入信息完整性

在提示詞中設定必須給出的一些關(guān)鍵信息,如果用戶(hù)沒(méi)有提供,模型可以主動(dòng)詢(xún)問(wèn)補充完整。

7. 讓AI幫你優(yōu)化提示詞

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

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

作者:Problemer,公眾號:?jiǎn)?wèn)問(wèn)運營(yíng)筆記

本文由 @Problemer 原創(chuàng )發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉載

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