激发AI创造力:掌握Prompt提示词的高效提问方法

AI内容创作的核心:提示词Prompt

AI内容创作 中,提示词(Prompt)是关键因素,能有效引导AI生成高质量、符合预期的内容。通过合理组织提示词,创作者可以大幅提升AI输出的准确性专业度。掌握提示词的编写技巧,是探索AI创作潜力的重要途径。

1. 什么是提示词工程?

提示词工程指的是通过组织关键词抽取有用信息 ,帮助AI理解创作需求,从而生成精准内容。提示词对AI输出的影响深远,精准提示词 能帮助AI更好理解背景和需求,模糊提示词 则容易让AI偏离主题。因此,提示词编写的质量 直接决定了AI输出结果的优劣

1.1 提示词原理

在大语言模型(如GPT)中,提示词是一种技术或方法 ,用于指导AI生成指定类型的文本或回答。通过向模型提供关键词指令,提示词能够引导AI按照创作者的意图生成内容。

1.2 提示词工程师的前景

提示词工程师是一个新兴岗位,其薪资在一些地区相当可观,尤其是在人工智能相关领域。例如,国外提示词工程师的年薪已经接近六万美元,而在国内,提示词工程师的岗位也开始逐渐增加。

2. 提示词的书写技巧

为了让AI理解创作者的意图,提示词的书写需要遵循一定的原则。以下是一些常用的提示词编写技巧:

  • 提供重要词语定义:尤其是模糊或不明确的词语需要特别说明。
  • 提供详细背景信息:这有助于AI理解上下文,确保生成内容准确。
  • 指定输出格式 :例如要求AI生成列表段落对话形式的输出。

3. 常见的提示词框架

3.1 CO-STAR框架

CO-STAR框架是一种常用的提示词构建模板,确保AI能生成有效相关的回复:

  • C:上下文(Context)------提供任务的背景信息。
  • O:目标(Objective)------明确希望AI执行的任务。
  • S:风格(Style)------指定希望AI使用的写作风格。
  • T:语气(Tone)------设定回复的态度,如正式或幽默。
  • A:受众(Audience)------指明内容的受众类型。
  • R:回复格式(Response)------指定输出的格式,如列表或报告。

3.2 BORKE框架

BORKE框架进一步细化了提示词的构建思路:

  • B:背景(Background)------提供足够背景信息,帮助AI理解情境。
  • R:角色(Role)------指定AI在对话中的角色,如"产品经理"或"数据分析师"。
  • O:目标(Objective)------明确任务的具体目标。
  • K:关键结果(Key Results)------定义衡量任务完成的关键指标。
  • E:演变(Evolve)------在互动过程中优化提示词,以获取更好的结果。

4. 提示词优化工具

为了进一步简化提示词的构建,现有的AI工具可以帮助用户自动生成提示词。例如:

  • Coze 是一款用于结构化提示词生成的工具,帮助用户创建更清晰的提示词结构。
  • AI Short 提供现成的提示词模板,涵盖多个领域,从职业规划销售话术
  • 提示精灵 是另一款聚合了海量提示词资源的网站,便于用户直接参考和使用。

5. AIGC的应用领域

人工智能生成内容(AIGC)不仅限于文字创作,它还广泛应用于图像音频视频 等多个领域。通过生成式AI技术,创作者能够在影视制作广告游戏等多个行业轻松应用AI生成的内容。

一些代表性产品包括:

  • 文字创作:ChatGPT等大语言模型。
  • 图像生成:Midjourney、StableDiffusion等图像生成工具。

6. 生成式AI的Prompt实验

通过简单的Python代码,用户可以直接与AI互动,生成所需内容。例如:

python 复制代码
import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

prompt = "Write a short story about an AI that learns to create art."

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())
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