随着 ChatGPT 的出现,AI 成为新的焦点,有人说过"未来 50%的工作将是提示词工作",目前很多公司也在开始招聘 Prompt 提示词工程师。Prompt(提示词)成为了连接创意与技术的桥梁,它不仅是简单的指令,更是激发 AI 潜能的关键。从文章编写到艺术创作,从文本摘要到语言润色,Prompt 的恰当使用能够极大地提升输出的质量与效率。本文将探讨如何编写高效、精准的 Prompt 提示词,最后通过应用场景来具体分析......
Prompt 提示词需要一定技巧
在51job 招聘网站搜索Prompt 工程师 可以看到,不少公司都有招聘职位,里面还有包括如字节跳动等大型公司,由此可见 Prompt 提示词对用好大模型起到关键作用。
目前像市面上有不少免费的大模型(包括前文我们自己笔记本电脑上也部署了 Llama 3 大模型),在使用这些大模型过程中经常遇到一下问题:
- 大模型的输出并不能准确输出期望内容
- 大模型不能很好地理解我的提示词,甚至答非所问
- 大模型基于我的提示词不能给出准确的输出
- 不断优化了我的提示词,但是效果仍不理想
- ......
Prompt 提示词原则和技巧
Prompt 提示词基本原则包括:清晰具体、重点明确、充分详尽、避免歧义等。
这些原则其实比较容易理解:我们把大模型想象成一位无所不能无所不知且不知疲惫的大师,我们希望这位大师尽可能的满足我们的需求,我们首先要做到是不是把我们的需求清晰具体 、充分明确 、准确无歧义地告诉这位大师呢?更何况这位大师还是一个程序呢!
编写 Prompt 提示也有一些常见的技巧,这些技巧包括:结构化、加分隔符、加示例、加要求等。如果我们在使用大模型时遇到上面提到问题,不妨按照这些技巧优化一下 Prompt 提示词,如果能熟练掌握并灵活运用这些技巧,驾驭大模型的能力能够有很大提升。
Prompt 技巧一:结构化
要做到完全结构化其实很难也很累,一般来说,越是复杂的任务提示词需要越详细,越是简单的任务可以越简单(想象一下,你希望大师满足你的需求,需求越复杂是不是得给大师足够的信息才行)。
其实 Prompt 提示词的内容就是通过文字将模型要做的事情交代清楚,"结构化"表达相信大家都学过或者看过,想要模型更好地理解我们的意图,就需要将提示词"结构化",总结下来包括以下四部分:
- 概述:在什么背景下,要做一件什么事;可以指明用户或 AI 的角色是什么。
- 过程:承担什么样的智能,满足什么样的规则,按照什么样的流程。
- 依赖:使用什么样的工具,用到哪些知识,处理哪些素材?
- 控制:对模型的处理过程有哪些要求,包括正向和负向的要求。
Prompt 技巧二:加分割符
严格意义上来说,加分隔符 也是结构化的一种表述方式,在提示词中合理添加分隔符,可以准确区分指令和待处理的内容,避免模型解读提示词时出现困扰。
常见的分隔符包括: :
。
```、--- 、=== 等
Prompt 技巧三:加示例
有时候,为了让模型更好地理解你的意图避免歧义,可以更精确地控制模型的输出,需要在提示词中给出一些示例:
plaintext
用Java语言写一个正则表达式,匹配的规则如下:数字或下划线@some.com,并且不能以数字和下划线开头。
正确示例:a123@some.com、b_123@some.com
错误示例:_123#some.com、12ab#some.com
Prompt 技巧四:加要求
为了更好的帮助大模型理解我们的意图,引导模型按照我们想要的结果输出,我们需要在提示词中加入一些要求。比如文案创作类限定
很多人使用大语言模型进行创作,效果不理想,主要原因都是没有通过要求对输出的内容加以限定。比如:想抽取文章摘要,那么可以限定摘要长度;想编写一个儿童故事,那么可以限定年龄大小、故事输出字数等。
场景:文章编写
推荐 Prompt 示例:"撰写一篇关于未来城市可持续发展的深度分析文章,强调绿色建筑与智能交通系统的作用,目标受众为政策制定者,要求数据丰富、论点明确,1200 个汉字以内。"
该 Prompt 明确了文章的主题、核心观点、目标受众、文章长度以及内容要求等,将有助于 AI 生成具有针对性和深度的内容。
一般 Prompt 示例:"写一篇关于未来的文章。"
过于宽泛的 Prompt 会导致输出内容空洞无物,缺乏焦点,无法满足特定的需求。
场景:画画
推荐 Prompt 示例:"绘制一幅印象派风格的日出景象,画面中有一艘小船在宁静的湖面上缓缓前行,背景是淡紫色的山峦和橙黄色的天空,注意捕捉光线在水面上的反射效果。"
该 Prompt 具体描述了画作风格、主题、细节及色彩要求,引导 AI 创造出富有情感和艺术感的作品。
一般 Prompt 示例:"画个日出。"
简短的 Prompt 无法提供足够的视觉细节和艺术风格指导,使得最终作品可能缺乏创意和表现力。
场景:文本生成摘要
推荐 Prompt 示例:"基于这篇关于量子计算的长文,生成一个不超过 100 字的摘要,突出其对加密技术的潜在影响。"
清晰指定了摘要长度和需强调的信息点,有利于 AI 提取核心内容,生成精确摘要。
一般 Prompt 示例:"摘要这篇文章。"
未给出摘要长度限制和重点信息提示,可能导致摘要内容散乱,缺乏针对性。
场景:文本润色
推荐 Prompt 示例:"请润色这段产品描述,使其更加生动有趣,同时保持专业性,目标客户群为年轻科技爱好者。"
明确了润色方向、风格要求及目标受众,有助于 AI 调整语言风格,提升文本吸引力。
一般 Prompt 示例:"让这段话更好听。"
过于模糊,没有具体说明"更好听"的标准,难以指导 AI 做出有效改进。
总结
Prompt 提示词的设计是一门平衡艺术,它既要求精确明确,又需留有创意空间。掌握编写高效 Prompt 的技巧,对于提升 AI 辅助工作的质量至关重要。无论是文章编写、艺术创作,还是文本处理,精心构思的 Prompt 都能成为打开创意之门的钥匙,引领我们探索无限可能。
未来,随着科技不断发展,模型能力不断增强,不仅输出"多模态",输入也应该多模态。提示信息中不仅包括文本,还应该包括图片、音频、视频,甚至包括生物数据等。或许"提示词"将会消失,真正的高效人机交互的时代将会到来。
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