Learning-Prompt项目教程：如何通过示例提升AI助手输出质量-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00244/article/details/148506028

Learning-Prompt项目教程：如何通过示例提升AI助手输出质量

在人工智能交互领域，提供示例是一种极其有效的提示工程技巧。当我们向AI助手等大型语言模型提出请求时，单纯的文字描述往往难以准确传达我们的真实意图。通过包含具体示例，我们能够：

假设我们需要为不同动物设计超级英雄名字，直接提问可能得到泛泛的回答：

"为猫设计超级英雄名字"

而通过提供示例，我们可以引导模型理解我们期望的命名风格：

动物：猫
名字：尖爪队长、毛球特工、不可思议的猫科动物
动物：狗
名字：守护者拉夫、神奇犬、吠叫爵士
动物：马
名字：

这种示范方式让模型能够捕捉到我们偏好的命名模式：将动物特征与英雄特质结合，使用头衔+特征的组合方式。

在产品命名任务中，示例同样能显著提升输出质量。对比以下两种方式：

无示例方式： "为可适应任何脚型的鞋子起名，关键词：适应、合脚、全能合脚"

有示例方式：

产品描述：家用奶昔机
关键词：快速、健康、紧凑
产品名：HomeShaker、Fit Shaker、QuickShake、Shake Maker

产品描述：可适应任何脚型的鞋子
关键词：适应、合脚、全能合脚
产品名：

通过先展示奶昔机命名的完整示例，模型能更好地理解如何将产品特征转化为有创意的名称。

将电影标题转换为表情符号时，示例的作用尤为明显：

无示例方式： "将《星球大战》转换为表情符号"

有示例方式：

将电影标题转换为表情符号：
《回到未来》：👨👴🚗🕒
《蝙蝠侠》：🤵🦇
《变形金刚》：🚗🤖
《星球大战》：

示例帮助模型理解我们期望的表情符号选择标准和排列逻辑。

虽然示例非常有效，但使用时仍需注意以下几点：

当发现即使提供了示例，模型输出仍不符合预期时，可能需要：

初学者可以按照以下步骤练习使用示例技巧：

通过这种渐进式的实践方法，你将逐渐掌握如何设计最有效的示例提示。

记住，提示工程是一门需要不断实践和调整的艺术，而示例技巧是其中最基础也最强大的工具之一。随着经验的积累，你将能够更精准地使用示例来引导模型产生符合需求的输出。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考