解鎖AI對話的秘訣:如何寫好提示詞,獲得你想要的回答
對當下各家的大模型產品而言,決定對話質量的,除了大模型本身的能力差異,就在于用戶的提示詞技巧。好的技巧能給到更高質量的回答。這篇文章,我們就來學習一下提高提示詞質量的技巧和方法。
在數字時代,AI技術的迅猛發(fā)展已經深入到我們的日常生活中。無論是智能助手、聊天機器人,還是各種自動化服務,AI都在扮演著重要角色。然而,如何讓AI更好地理解并回答我們的提問,提示詞的編寫至關重要。
本文將帶你深入探討AI提示詞寫作的技巧,讓你輕松獲得理想的回答。
一、AI對話的原理
要寫好提示詞,首先要理解AI生成文本的基本原理。這部分內容看似復雜,但其實深入淺出地理解后,就能掌握與AI對話的訣竅。
AI生成文本依賴于語言模型,這些模型通過大量的文本數據進行訓練,學習語言的結構和模式。常見的AI語言模型如GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通過對海量數據的分析,學會了如何在不同語境下生成連貫和有意義的文本。
AI并不像人類那樣擁有自主的常識和生活經驗,它依賴于提示詞提供的上下文信息。這意味著,提示詞越清晰、越具體,AI越能理解你的意圖。
當用戶輸入提示詞后,AI會通過以下步驟生成回答:
- 解析提示詞:AI首先會解析輸入的提示詞,提取關鍵詞和語境。
- 檢索知識庫:根據解析結果,從訓練數據中檢索相關信息。
- 生成文本:結合上下文和檢索到的信息,生成連貫的回答。
每一步都依賴于提示詞的質量。如果提示詞模糊或缺乏具體性,AI的解析和檢索過程就會受到影響,最終生成的回答也可能不盡如人意。
二、提示詞的概念和分類
提示詞是用戶向AI輸入的指令或問題,用來引導AI生成相應的回答。提示詞可以分為系統(tǒng)提示和用戶提示兩大類。理解這兩者的區(qū)別有助于更有效地引導AI生成所需的回答。
系統(tǒng)提示:AI模型內部使用的提示,通常用于指導模型如何執(zhí)行特定任務。這些提示通常由AI開發(fā)者或工程師預先設計,用來規(guī)范和優(yōu)化AI的工作方式。特點如下:
- 預定義:系統(tǒng)提示通常在模型訓練或部署時就已經設定好,用戶無法直接修改。
- 廣泛適用:這些提示適用于多種任務,幫助AI在不同場景下保持一致的表現(xiàn)。
- 行為規(guī)范:系統(tǒng)提示可以設定AI的語氣、風格和具體行為規(guī)范,確保輸出的穩(wěn)定性和質量。
比如說:
- 指示模型如何回答問題:”在回答用戶問題時,請保持專業(yè)和禮貌的語氣,并提供盡可能詳細的信息。”
- 設定輸出格式: “生成的回答應包含以下結構:引言、主要內容和總結。”
這種系統(tǒng)提示可以確保AI在不同用戶交互中保持一致的語氣和結構,提升用戶體驗。
用戶提示:由終端用戶輸入的具體指令或問題,用來引導AI生成特定的回答。用戶提示的靈活性和多樣性,使得它們能夠針對具體需求進行定制。特點如下:
- 靈活多變:用戶可以根據具體需求和場景隨時修改提示詞。
- 具體性強:用戶提示通常針對特定問題或任務,提供詳細的背景信息和要求。
- 直接交互:用戶提示是用戶與AI互動的直接方式,決定了AI生成內容的具體方向和質量。
比如說:
- 詢問具體信息:”你能詳細介紹一下人工智能在醫(yī)療領域的應用嗎?”
- 要求特定格式:”請用500字解釋氣候變化的原因、影響和應對措施。”
通過用戶提示,用戶可以精準地控制AI的輸出,使其更符合個人需求和特定情境。
三、提示詞的原則
一個好的提示詞能夠:明確AI的任務、提供必要的背景信息、限定回答的范圍和深度。
好的提示詞應遵循以下原則:
- 明確性:提示詞應清晰明確,避免模糊不清的問題。
- 簡潔性:盡量保持提示詞簡潔明了,避免過于復雜的句子結構。
- 具體性:提供具體的背景信息和期望的回答方向,減少歧義。
- 連貫性:在多輪對話中,提示詞應保持前后一致,確保對話連貫性。
四、提示詞框架推薦
了解了好的提示詞原則后,我們來看看一些常用的提示詞框架。這些框架不僅能幫助我們更好地組織和表達需求,還能大大提高AI生成的內容質量。
1. ICIO 框架
ICIO框架指的是:Instruction(指令)+Context(背景信息)+Input Data(輸入數據)+Output Indicator(輸出引導)。
- Instruction(指令):框架的核心,用于明確AI需執(zhí)行的任務。編寫指令時,應簡明扼要,確保AI可準確把握任務目標及要求。
- Context(背景信息):包括任務背景、目的、受眾、范圍、扮演角色等等,有助于AI理解任務并生成響應。
- Input Data(輸入數據):告知模型需要處理的數據,非必需,若任務無需特定的輸入數據,則可省略。
- Output Indicator(輸出引導):告知模型輸出結果的類型或風格等,如指定所需語氣(正式、隨意、信息性、說服性等)、定義格式或結構(如論文、要點、大綱、對話)、指定約束條件(如字數或字符數限制)、要求包含引用或來源以支持信息等。
2. CO-STAR框架
CO-STAR框架指的是:Context(上下文)、Objective(目標)、Style(風格)、Tone(語氣)、Audience(受眾)、Response(回復)。
- Context(上下文):提供任務的上下文信息,有助于LLM了解正在討論的具體情景,確保其答復具有相關性。
- Objective(目標):明確你希望LLM執(zhí)行的任務是什么,有助于LLM把回答的重點放在實現(xiàn)這一具體目標上。
- Style(風格):表明你希望LLM使用的寫作風格,可以是魯迅、余華等某個名人的寫作風格,也可以是某個行業(yè)的某個專家,如商業(yè)分析專家或首席執(zhí)行官。
- Tone(語氣):確定回復的態(tài)度,可確保LLM的回復與所需的情感或情緒背景符合,如正式的、幽默的、具有說服力的等。
- Audience(受眾):確定回復的對象,根據受眾(如初學者、兒童等)量身定制LLM的回復,確保其在所需的語境中是恰當的、可以理解的。
- Response(回復):明確回復格式,確保LLM按照下游任務所需的準確格式輸出。例如,列表、JSON、專業(yè)報告等。
3. CRISPE框架
CRISPE框架指的是Capacity(能力)、Role(角色)、Insight(見解)、Statement(聲明)、Personality(個性)和Experiment(實驗)。
- Capacity and Role(能力和角色):指示 LLM 應扮演什么角色,具備什么能力。
- Insight(見解):提供你請求的背后見解、背景和上下文。
- Statement(聲明 ):你要求 LLM 做什么。
- Personality(個性):你希望 LLM 以何種風格、個性或方式回應。
- Experiment(實驗):請求 LLM 為你回復多個示例。
五、提示詞實操技巧
那么,我們在實操過程中,有哪些技巧可以幫助我們獲得AI更好的回答呢?一起往下看~
1. 結構化提示詞
提示詞的結構完整性極大地影響模型回答的質量。一個結構化的提示詞應包括以下要素:角色、背景、目標、技能、約束、工作流、輸出要求、示例和初始化等。參考前述的框架(如ICIO、CO-STAR、CRISPE),可以確保提示詞覆蓋所有必要的信息。
2. 加分隔符
在提示詞中合理添加分隔符(如“`),可以準確區(qū)分指令和待處理的內容,避免模型解讀提示詞時出現(xiàn)困擾。
3. 提供示例
通過例子可以幫助AI更好地理解用戶的意圖,避免歧義,以更精確地控制模型的輸出。
4. 根據回答不斷調整要求
在AI生成初步結果后,可以根據需要進行調整和優(yōu)化。通過反饋引導和規(guī)范模型的輸出,以更好地符合預期。
5. 分步驟提示
指導模型一步步輸出信息,確保模型與你的意圖匹配。分步驟提示可以使復雜任務更易于管理。
6. 檢查用戶輸入信息完整性
在提示詞中設定必須給出的一些關鍵信息,如果用戶沒有提供,模型可以主動詢問補充完整。
7. 讓AI幫你優(yōu)化提示詞
可以請求AI幫助我們優(yōu)化提示詞,使其更簡潔和有效。kimi+有提示詞專家助手,coze也有自動優(yōu)化提示詞的功能。
通過這些實操技巧,你可以大大提升與AI模型互動的效果,生成更精準和符合需求的內容。每個技巧都有其獨特的應用場景,結合實際案例進行操作,會讓提示詞更加有針對性和實用性。
作者:Problemer,公眾號:問問運營筆記
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