如何写出高质量ChatGPT指令?195条Prompt示例

什么是ChatGPT指令?

ChatGPT指令是输入人工智能(AI)界面以获取响应的指令或查询。

提示由关键字和短语组成,旨在引发回复。你给ChatGPT输入一个问题或指令,它会像在对话中一样做出回应。

你可以通过提供基于响应的另一个查询或指令来继续对话。

在本文中,我们将讨论为ChatGPT编写出色指令的技巧。

我们还将分享一些获得结果的最佳ChatGPT指令。

如何编写ChatGPT提示(和专家提示)

提示指示ChatGPT的输出。

因此,如果你想要有用的回复,你需要知道如何给它提供有用的短语和说明。这被称为快速工程。

你提供的ChatGPT消息塑造了对话。指示越好,反应越好。

工程师们从大量的文本数据中训练了ChatGPT。这种训练使它能够获取大量信息,并展示了人类在对话中的反应。

从所有的“阅读”中,ChatGPT开发了一种语言模型,可以预测给定句子中的下一个单词。

每次你与ChatGPT交谈时,它都会学习为您生成更合适的回复。这就是为什么向ChatGPT提供正确的提示很重要。

您可以这样做:

1.提供上下文细节

ChatGPT的最佳指示包含相关细节,以帮助平台理解特定场景或上下文。这样,它可以提供更准确的响应。

包括背景信息、具体事实或用户偏好等信息。

例如,使用“写一个推销词”这样的通用提示,你会得到以下内容:

 

ChatGPT提供了填写“产品X”信息的空间,但它不会根据您的品牌、产品和目标受众量身定制响应。

让我们添加一些上下文。

 

现在,信息传递更加针对特定受众。

同样,说“讨论流行的社交媒体平台”会返回有关每个社交媒体平台的随机、一般信息:

有了更多的方向,ChatGPT可以专注于你需要和想要的东西——没有不必要的离题。

 

上下文有助于ChatGPT生成更有用和相关的响应。

2.填充内容物或参考材料

目前,ChatGPT无法浏览互联网(插件和付费订阅除外)。

因此,如果你想让它引用特定的信息,你必须偶尔提供内容。

你可以在需要时这样做:

  • 领域特定知识:如果您希望针对特定领域、公司或行业量身定制回复,请提供帮助ChatGPT学习术语或最佳实践的内容
  • 风格和语气一致:分享有助于ChatGPT保持品牌或写作风格一致的内容
  • 事实核查和准确性:为ChatGPT提供经过验证的信息或资源,以帮助其产生更可靠和准确的响应专业说明或指导方针:包括具体的指导方针,如法律或合规要求,您需要ChatGPT遵守
  • 2021年9月以后的信息:ChatGPT对截至2021年9月份的数据进行了训练。如果你想让ChatGPT在此日期之后学习和使用一个事实,你必须提供它。

例如,假设我们希望ChatGPT为社交媒体管理公司Buffer编写。

我们提供了明确的操作说明(“使用Buffer的品牌声音”),并将Buffer的品牌套件以及Buffer的前三个功能粘贴到提示聊天中。

或者,你可以向ChatGPT提供内容,让它为现有文章编写元描述。为了获得最佳结果,请在ChatGPT提示符中输入文章的介绍段落。

提示:不要向ChatGPT提供任何您不希望他人获取的敏感个人或公司信息。OpenAI存储查询,提供者(以及潜在的合作伙伴和承包商)可以看到这些查询。

根据OpenAI的说法,“我们的人工智能培训师可能会审查您的对话,以改进我们的系统。”

此外,随着越来越多的数据被存储在网上,它被黑客攻击的风险也在增加。

暂时先更新这么多,点点关注明天就发第二弹!


 

人工智能和对话系统领域,Prompt工程是提升语言模型输出质量的关键技术。为了帮助你掌握这一技术,建议阅读《ChatGPT高质量答案:Prompt技术完全指南》。这本书详细介绍了Prompt工程的基本概念和高级策略,适用于各个层次的读者。 参考资源链接:[ChatGPT高质量答案:Prompt技术完全指南](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4w0fu7gz60?spm=1055.2569.3001.10343) 有效设计Prompt需要理解语言模型的工作原理,以及如何通过输入提示来引导模型生成特定格式或包含特定信息的回答。以下是一些实用的Prompt示例: 1. 指令Prompt示例:“请根据最新研究报告,解释人工智能在医疗诊断中的应用。” 2. 角色Prompt示例:“作为一名数据科学家,总结深度学习的三个主要挑战。” 3. 知识生成Prompt示例:“基于你的知识库,创作一个关于未来城市的短故事。” 4. 可控生成Prompt示例:“用莎士比亚风格描述一下现代智能手机的使用场景。” 5. 多项选择Prompt示例:“下列哪些选项是机器学习的正确应用?a) 语言翻译 b) 气象预测 c) 自动驾驶。” 在设计Prompt时,应该考虑到清晰性和具体性,以便模型能够理解任务并生成相关且准确的回答。此外,根据不同的使用场景和目标,可能需要调整Prompt的风格和内容,以便从模型中获得最优化的输出。 对于想要深入了解如何通过Prompt工程与语言模型交互的读者,《ChatGPT高质量答案:Prompt技术完全指南》提供了从基础到高级的全方位指导,帮助你更有效地利用语言模型,提升生成文本的质量和应用范围。 参考资源链接:[ChatGPT高质量答案:Prompt技术完全指南](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4w0fu7gz60?spm=1055.2569.3001.10343)
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