【prompt是什么?有哪些技巧?】

Prompt(提示词)是什么?

Prompt 是用户输入给AI模型(如ChatGPT、GPT-4等)的指令或问题,用于引导模型生成符合预期的回答。它的质量直接影响AI的输出效果。


Prompt 的核心技巧

1. 明确目标(Clarity)

  • 模糊Prompt
    ❌ “写一篇关于健康的文章”
    问题:范围太广,AI可能生成笼统内容。
  • 清晰Prompt
    ✅ “写一篇800字的科普文章,介绍地中海饮食对心脏健康的益处,面向中老年人,语言通俗易懂”

技巧

  • 包含 5W1H(Who, What, When, Where, Why, How)
  • 指定 格式(如列表、表格、代码、Markdown)

2. 提供上下文(Context)

  • 缺乏上下文
    ❌ “总结这篇文章”
    问题:AI不知道是哪篇文章。
  • 优化后
    ✅ “请用中文总结以下关于量子计算的英文文章,列出3个关键点:[粘贴文章内容]”

技巧

  • 对于复杂任务,先提供背景信息。
  • 示例:
    你是一位经验丰富的Python工程师,请用代码示例解释装饰器(Decorator)的用法,要求包含@语法和实际应用场景。  
    

3. 分步引导(Step-by-Step)

  • 单步Prompt
    ❌ “写一个电商网站的后端代码”
    问题:任务太复杂,AI可能遗漏细节。
  • 分步Prompt
    ✅ "分步骤设计一个电商网站的后端:
    1. 列出需要的API端点(如/users, /products)
    2. 用Python Flask框架编写/products的GET和POST接口代码
    3. 添加JWT身份验证逻辑"

技巧

  • 使用 “Think step by step”(逐步思考)提升逻辑性。
  • 示例:
    请逐步解释如何用PyTorch训练一个MNIST手写数字分类模型,包括数据加载、模型定义、训练循环和评估。  
    

4. 角色扮演(Role Prompting)

通过赋予AI特定角色,提高回答的专业性:

  • 普通Prompt
    ❌ “如何学习机器学习?”
  • 角色Prompt
    ✅ “假设你是一位资深的机器学习教授,为本科生设计一份为期3个月的学习计划,包含每周的阅读材料和实践项目。”

常用角色

  • 行业专家(医生、律师、工程师)
  • 特定风格(莎士比亚、鲁迅、科技博主)

5. 示例引导(Few-Shot Prompting)

提供输入-输出的例子,引导AI模仿格式或风格:

示例1:  
输入:如何泡茶?  
输出:1. 烧水至80℃;2. 取3克茶叶放入杯中;3. 倒入热水,等待2分钟。  

请用相同格式回答:如何煮咖啡?  

输出

1. 磨15克咖啡豆;2. 将滤纸放入滤杯;3. 用92℃热水缓慢注水,萃取2分30秒。  

适用场景

  • 格式化输出(如JSON、表格)
  • 模仿特定写作风格

6. 限制与约束(Constraints)

通过限制条件避免无关内容:

  • 无约束
    ❌ “写一首诗”
  • 有约束
    ✅ “写一首七言绝句,主题是秋天,押韵‘ang’韵脚,避免使用‘落叶’一词”

常用约束

  • 字数限制(“用50字以内总结”)
  • 禁用词汇(“不要提及政治”)
  • 语言风格(“口语化”“学术严谨”)

7. 反向Prompt(Negative Prompt)

明确禁止AI做的事情:

写一篇关于人工智能的短文,要求:  
- 不要列举技术术语  
- 避免未来主义预测  
- 聚焦当前实际应用  

高级技巧

1. 链式Prompt(Chain-of-Thought)

将复杂问题拆解成多轮提问:

第一轮:解释什么是区块链?  
第二轮:基于之前的解释,说明区块链如何保证数据不可篡改?  

2. 温度(Temperature)控制

  • 低温度(如0.2):输出确定性高,适合事实性回答。
  • 高温度(如0.8):输出更创意,适合写作或头脑风暴。

3. 系统消息(System Message)

在对话开始时设定AI的行为:

你是一位严谨的科学编辑,所有回答需引用权威论文,不确定时明确告知。  

总结:Prompt优化清单

技巧示例适用场景
明确目标“用300字解释光合作用,面向小学生”避免模糊回答
分步引导“分三步教我搭建React项目”复杂任务
角色扮演“作为资深律师,分析合同风险点”专业化回答
示例引导提供输入-输出对格式化/风格模仿
反向Prompt“不要使用技术术语”限制输出范围

实践建议:多测试不同Prompt,观察AI的输出差异,逐步迭代优化!

### Prompt 提示词工程使用的语法解析 #### ### 1. Prompt 的基本结构 Prompt 的编写通常遵循一种结构化的方式,包含以下关键部分[^1]: - **上下文(Context)**:为模型提供背景信息,帮助其理解问题的具体场景。 - **指令(Instruction)**:明确告诉模型需要完成的任务或生成的内容。 - **约束条件(Constraint)**:限制输出的格式、长度、风格等。 ```plaintext <context>作为一位专业的软件工程师</context> <instruction>请用通俗易懂的语言解释什么是微服务架构</instruction> <constraint>字数不超过200,使用比喻说明</constraint> ``` #### ### 2. 编写技巧与方法 以下是常见的提示词设计技巧及其语法实现方式[^1]: - **细节法**:通过提供更具体的细节和要求来引导模型生成高质量内容。 ```plaintext <instruction>详细描述如何在Python中实现二分查找算法</instruction> <constraint>包括代码示例和复杂度分析</constraint> ``` - **分解法**:将复杂的任务拆解为多个简单的子任务,逐步引导模型完成整个任务。 ```plaintext <instruction>第一步:定义二分查找的基本原理</instruction> <instruction>第二步:用伪代码表示算法逻辑</instruction> <instruction>第三步:转换为Python代码实现</instruction> ``` - **记忆法**:通过系统级提示(System Prompt)确保模型始终记住任务的核心目标。 ```plaintext <system>你的任务是帮助用户解决编程相关的问题,并始终保持专业性和准确性</system> ``` - **解释法**:要求模型在回答之前先进行推理或解释。 ```plaintext <instruction>在解释之前,请先说明为什么二分查找比线性查找更高效</instruction> ``` - **投票法**:让模型生成多个候选答案,然后选择最佳结果。 ```plaintext <instruction>生成三种不同的二分查找实现方式</instruction> <constraint>从性能角度选择最优方案</constraint> ``` - **示例法**:提供输入输出示例以帮助模型理解任务需求。 ```plaintext <example>输入: [1, 3, 5, 7, 9], 目标值: 5</example> <output>输出: 索引位置为2</output> ``` #### ### 3. 结构化 Prompt 示例 以下是一个完整的结构化 Prompt 示例,结合了多种设计技巧[^1]: ```plaintext <system>你是经验丰富的数据科学家,专注于机器学习模型的优化</system> <context>假设你正在处理一个分类问题,数据集包含1000个样本,特征维度为50</context> <instruction>详细说明如何选择合适的机器学习算法并进行超参数调优</instruction> <constraint>包括至少两种算法对比,并提供代码示例</constraint> <example>输入: 特征矩阵X,标签向量y</example> <output>输出: 最佳模型及评估指标</output> ``` #### ### 4. 注意事项 - **避免歧义**:确保 Prompt 的每个部分都清晰无误,减少模型的猜测空间。 - **平衡具体性和灵活性**:过于具体可能导致模型无法泛化,而过于宽泛则可能产生不相关的结果。 - **测试与迭代**:不断测试 Prompt 的效果,并根据实际需求调整其结构和内容。 ###
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