如何编写ChatGPT提示词

为ChatGPT编写有效的提示需要实施几个关键策略,以使文本到文本生成 AI 工具产生所需的输出。您可以使用 ChatGPT 提示(也称为 ChatGPT 命令)来增强您的工作或提高您在各个行业的表现。例如,营销人员可以提示 ChatGPT 为社交媒体帖子或电子邮件营销活动的内容生成想法。同时,烹饪界人士可以让 ChatGPT 为复杂的菜肴编写示例食谱。

一、ChatGPT 提示指南

随着生成式人工智能技术的发展,实践最新的 ChatGPT 提示策略对于了解该工具如何响应人类输入以及如何在您的项目中充分发挥其功能至关重要。

在本文中,我们将介绍关键的 ChatGPT 提示策略,包括任何项目所需的基础流程和优化输出的高级策略。 有效的 ChatGPT 提示包含几个核心组件,它们为生成 AI 工具提供生成所需输出所需的信息。从构思项目开始,编写以下每个提示组件,然后将它们编译成一组指令(最多约 3,000 个字),ChatGPT 将使用这些指令生成输出。

1. 项目描述

写一两句话来描述您的项目、项目的目的、最终产品的目标受众或最终用户,以及您为完成项目需要 ChatGPT 生成的各个输出。

**示例:**为一家科技初创公司制定内容营销策略,以提高品牌知名度并吸引科技爱好者的小众市场。ChatGPT 将协助起草博客文章创意、社交媒体帖子标题和电子邮件简报概念。

2. ChatGPT 的作用

为 ChatGPT 分配一个角色(如身份、观点或职业),以帮助指导该工具的响应。ChatGPT 可以根据与您分配的角色相关的专业领域生成输出。

示例: ChatGPT 将充当内容生成器和策略师,帮助生成引人入胜的标题和病毒式帖子创意,并寻找填补该领域内容空白的机会。

3. 项目背景

与分配的角色一样,提供项目背景信息可以帮助 ChatGPT 生成适当的响应。背景信息可能包括您完成特定项目的原因的背景信息或重要事实和统计数据。

**示例:**内容策略将支持一家科技初创公司在其早期增长阶段优先建立强大的在线形象而不是销售,因此内容策略需要反映这一重点。

4. 输出规格

您的提示应该指定您希望 ChatGPT 生成的输出的详细信息以及如何生成它,包括语气、长度、风格、结构以及需要进行的研究。

**示例:**内容策略应使用通俗易懂的术语,避免使用专业术语,同时又不失专业性,以便所有项目利益相关者都能轻松理解。它应该从策略目标开始,并为将在多个营销渠道上出现的内容提供具体想法,并为每条建议提供简短的理由。它应该参考知名科技品牌的内容营销:公司 A、公司 B 和公司 C。

5. 规则和限制

除了输出规范外,添加规则和约束还可以进一步帮助 ChatGPT 生成您想要的输出。这些可能包括您希望 ChatGPT 排除的某些类型的内容、示例,甚至是单词。

**示例:**内容营销策略不应包括任何在内容本身中提及我们竞争对手的电子邮件、博客或社交媒体内容的想法。

6.输出示例

向 ChatGPT 提供一些您想要的输出类型的示例可以降低它误解您的提示的风险。您可以包含您在说明中指定的写作风格和语气的示例、您想要的内容类型的示例,甚至可以包含您以前作品中的示例。

**示例:**为科技初创企业品牌知名度活动生成电子邮件主题行列表,模仿此示例的乐观和吸引人的风格:"通往技术卓越的门户:[科技初创企业的名称]。"

请记住,ChatGPT 能够理解和响应人类语言,这得益于一项名为自然语言处理的技术。在提示时,您可以与 ChatGPT 进行对话。提示不需要过于正式;只需清晰具体即可。

现在我们已经了解了有效 ChatGPT 提示的各个组成部分,让我们将整个示例提示组合成一组有凝聚力的指令:

作为一名内容策略师,为一家科技初创公司制定一份 200 字的内容营销策略,以提高科技爱好者对品牌的认知度。该策略应从目标开始,然后提供具有吸引人标题的博客文章的具体想法、病毒式社交媒体帖子的说明以及电子邮件简报的概念。为每个建议提供简短的理由。使用此电子邮件主题行作为整个策略乐观而引人入胜的风格的示例:"您的科技卓越之门:[科技初创公司的名称]。"该策略应确定填补这一领域内容空白的机会,而不包括以销售为中心的内容。它应该借鉴谷歌、苹果和亚马逊等热门科技品牌的内容营销。同时,不要在内容本身中提及这些品牌。内容策略应避免使用行话,同时保持专业性。

二、高级 ChatGPT 提示策略

随着您能够熟练编写像上述示例一样全面而明确的提示,请开始使用更高级的提示策略,以从 ChatGPT 中获得更多收益。此外,这将有助于生成式 AI 工具的进步和改进。

这里有六种可以尝试的策略。

1.设置自定义指令。

自 2023 年 8 月起,所有用户都可以从他们的 ChatGPT 帐户中设置自定义指令,以此来个性化他们与该工具的互动、过滤内容和控制上下文。例如,您的自定义指令可以告诉 ChatGPT 在生成输出时采用特定的语气,或者将其输出集中在牙科或创意写作等特定领域。

与在单个对话中提供这些类型的说明不同,如果您与 ChatGPT 的大多数对话都遵循特定参数,则为您的帐户设置自定义说明可能会很有用。如果您使用 ChatGPT 生成内容的项目、任务和原因多种多样,那么自定义说明可能对您来说不是必需的或有利的。

请注意,一旦您设置了自定义说明,它们将应用于与 ChatGPT 的新对话,直到您编辑或删除这些说明。

2. 要求 ChatGPT 生成提示。

虽然从头开始编写自己的提示是磨练技能的最佳方式,但您可能会发现偶尔让 ChatGPT 为您生成提示会很有帮助。这样,您可以观察该工具的运行情况,并进一步了解是什么使提示有效以及预期的输出类型。

相关的提示研究方法包括:

  • 通过向 ChatGPT 提供示例输出并要求其创建可导致该输出的提示来对响应进行逆向工程。
  • 在互联网上搜索特定行业的有效提示示例,然后尝试这些提示的不同版本。

对于每一种方法,一定要评估输出的适用性,以及提示所具有的哪些特质能够带来所需的输出。

3.创建自己的提示库。

每次创建和使用 ChatGPT 提示时,请考虑将其与输出一起保存在您自己的文件中以供日后使用。此策略有几个好处:

  • 与他人分享有效的提示
  • 能够回顾并改进自己未来项目的提示
  • 维护自己的工作知识库
  • 使用 ChatGPT 扩展您的互动
  • 为不同用途创建有效提示的多个版本

4. 要求 ChatGPT 生成长对话的摘要。

在通过一系列提示和后续提示与 ChatGPT 聊天后,您可能会发现要求提供摘要以检索要点很有用,而不是手动滚动浏览聊天并完整查看。您可以使用摘要与他人协作、做出决策、回忆信息和学习。

5. 请求代表多种观点的输出。

对于某些提示,请尝试要求 ChatGPT 从不同角度提供有关给定主题的信息和示例。这样做可以加深对主题的理解,并减少偏见、做出明智的决策并提高创造力。

例如,在产品研发中,您可以要求 ChatGPT 生成输出,该输出反映了您正在完成的项目中不同利益相关者(例如客户、首席执行官或产品经理)的知识和思维方式。输出可以是产品开发过程的详细描述,可以涵盖客户的需求、首席执行官的愿景和产品经理的职责。

6. 查看并评价 ChatGPT 的回复。

您与 ChatGPT 的所有互动都有助于该工具的持续改进,因为用户的聊天记录可用于训练模型。花时间审查和评价 ChatGPT 的响应质量和准确性可以带来更显著的升级。当用户指出错误或提供建议时,AI 开发人员可以收集更多数据来指导改进并支持准确的响应。要提供反馈,请点击其中一个反馈指示器(输出右上角的竖起大拇指或竖起大拇指图标),然后添加您的建议。

三、总结

在本篇文章中,我们深入探讨了如何有效地构建 ChatGPT 提示,以便更好地利用这一强大的文本生成 AI 工具。随着生成式人工智能技术的快速发展,掌握这些提示策略对于各行各业的专业人士来说变得愈发重要。无论你是营销人员、内容创作者还是其他领域的从业者,理解并应用这些提示策略将帮助你更高效地生成所需的输出。

通过设计清晰、详细的提示,结合项目的具体需求和上下文信息,我们能够引导 ChatGPT 产生更符合预期的结果。有效的提示不仅能够提高生成内容的质量,还能节省时间和精力,使得用户能够专注于更具创造性的工作。

在实践中,建议大家不断尝试不同的提示结构和策略,以找到最适合自己项目的方式。随着对 ChatGPT 的使用经验积累,你将能够更自如地与这一工具互动,充分挖掘其潜力。

希望本文的内容能够为你在使用 ChatGPT 的过程中提供有价值的参考,帮助你在各自的领域中实现更高的工作效率和创造力。未来,随着 AI 技术的不断进步,掌握这些技能将更加重要,助力你在数字化时代立于不败之地。

相关推荐
开发者每周简报14 分钟前
求职市场变化
人工智能·面试·职场和发展
AI前沿技术追踪28 分钟前
OpenAI 12天发布会:AI革命的里程碑@附35页PDF文件下载
人工智能
余~~1853816280034 分钟前
稳定的碰一碰发视频、碰一碰矩阵源码技术开发,支持OEM
开发语言·人工智能·python·音视频
galileo20161 小时前
LLM与金融
人工智能
DREAM依旧1 小时前
隐马尔科夫模型|前向算法|Viterbi 算法
人工智能
GocNeverGiveUp2 小时前
机器学习2-NumPy
人工智能·机器学习·numpy
B站计算机毕业设计超人2 小时前
计算机毕业设计PySpark+Hadoop中国城市交通分析与预测 Python交通预测 Python交通可视化 客流量预测 交通大数据 机器学习 深度学习
大数据·人工智能·爬虫·python·机器学习·课程设计·数据可视化
学术头条3 小时前
清华、智谱团队:探索 RLHF 的 scaling laws
人工智能·深度学习·算法·机器学习·语言模型·计算语言学
18号房客3 小时前
一个简单的机器学习实战例程,使用Scikit-Learn库来完成一个常见的分类任务——**鸢尾花数据集(Iris Dataset)**的分类
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理·sklearn
feifeikon3 小时前
机器学习DAY3 : 线性回归与最小二乘法与sklearn实现 (线性回归完)
人工智能·机器学习·线性回归