解锁 AI 的力量！学习提示词工程的艺术，从 ChatGPT、Bard 及其他 AI 模型中生成高质量输出。掌握有效技巧以获得更佳结果。
AI 提示词工程：从 ChatGPT 及其他 AI 工具中获得更佳结果
人工智能 (AI) 正在迅速改变全球各行各业，而像 ChatGPT、Bard 等大型语言模型 (LLM) 正处于这场革命的前沿。然而，这些 AI 工具的输出质量在很大程度上取决于您提供的输入。这正是 AI 提示词工程 发挥作用的地方。本综合指南将为您提供知识和技巧，帮助您制作有效的提示词，从而释放这些强大 AI 工具的全部潜力。
什么是 AI 提示词工程？
AI 提示词工程是为 AI 模型设计有效提示（或指令）以生成期望输出的艺术与科学。它涉及理解这些模型如何解释语言，并制作清晰、具体且与上下文相关的提示词。可以把它想象成与一个非常聪明但有时又很刻板的助手进行有效沟通。
提示词工程教您如何通过提供上下文、风格偏好、长度限制甚至示例来引导 AI，而不是简单地要求“写一首诗”。提示词越好，输出结果就越好。
为什么提示词工程很重要？
提示词工程之所以至关重要，有以下几个原因：
- 提高输出质量： 精心设计的提示词可以带来更准确、相关和有用的输出。
- 增强控制力： 提示词工程允许您将 AI 模型引向期望的方向，控制生成文本的语调、风格和内容。
- 提升效率： 通过更快地获得期望结果，您可以节省时间和资源。
- 释放隐藏潜力： 提示词工程可以揭示您可能没有意识到的 AI 模型的能力。
- 减轻偏见： 周到的提示词设计有助于最大限度地减少 AI 模型训练数据中存在的偏见。
有效提示词工程的关键原则
虽然没有一刀切的方法，但这里有一些核心原则可以指导您的提示词工程工作：
1. 清晰具体
模糊性是优质提示词的大敌。含糊或笼统的指令可能导致不可预测且通常不令人满意的结果。相反，应力求提示词清晰具体。您提供的细节越多，AI 模型就越能理解您的需求。
示例：
不良提示：“写一个故事。” 良好提示：“写一个短篇故事，讲述一位在东京的年轻女子在一本旧书中发现了一条隐藏信息，并踏上了寻找失落宝藏的征程。故事应该悬疑，并有一个出人意料的转折结局。”
2. 提供上下文
为 AI 模型提供上下文对于生成相关且有意义的输出至关重要。解释您请求的背景、目的和目标受众。这有助于 AI 理解全局并相应地调整其回应。
示例：
不良提示：“总结这篇文章。” 良好提示：“总结这篇关于气候变化对哥伦比亚咖啡生产影响的学术文章。摘要应简洁，适合咖啡行业的专业人士阅读。”
3. 指定所需格式
明确指出所需的输出格式。您想要项目符号列表、段落、表格还是其他格式？指定格式有助于 AI 模型适当地构建其回应。
示例：
不良提示：“比较并对比中国和美国的经济体系。” 良好提示：“比较并对比中国和美国的经济体系。请用一个包含以下列的表格来呈现您的答案：关键特征、中国、美国。”
4. 定义语调和风格
生成文本的语调和风格会显著影响其效果。您想要正式、非正式、幽默还是严肃的语调？指定所需的语调有助于 AI 模型使其语言与您的预期信息保持一致。
示例：
不良提示：“为我们的新款手机写一段产品描述。” 良好提示：“为我们的新款手机撰写一段有说服力的产品描述，突出其主要功能和优点。语调应热情、引人入胜，目标受众是对象是那些对技术和社交媒体感兴趣的年轻人。”
5. 使用示例
提供所需输出的示例是引导 AI 模型的有效方式。示例有助于 AI 理解您的期望并复制所需的风格和内容。
示例：
不良提示：“为我们的新咖啡店写一个标语。” 良好提示：“为我们的新咖啡店写一个标语，类似于以下示例：‘唤醒您一天的最佳部分’，‘不同凡想’，‘Just do it’。标语应简短、易记，并反映我们咖啡的品质。”
6. 迭代和优化
提示词工程是一个迭代的过程。不要期望第一次尝试就能获得完美的结果。尝试不同的提示词，分析输出，并根据结果优化您的方法。您练习得越多，就越擅长制作有效的提示词。
7. 考虑思维链提示
对于复杂的任务，将问题分解成更小、更易于管理的步骤。使用引导 AI 模型逐步思考的提示词，并让它在此过程中解释其推理。这种被称为思维链提示的技术可以显著提高输出的准确性和连贯性。
示例：
不良提示：“解决这个数学问题：23 + 45 * 2 - 10 / 5。” 良好提示：“让我们一步一步地解决这个数学问题。首先，计算 45 * 2。然后，计算 10 / 5。接着，将 23 与 45 * 2 的结果相加。最后，从上一步的结果中减去 10 / 5 的结果。最终答案是多少？”
高级提示词工程技术
一旦您掌握了基本原则，就可以探索更高级的技术来进一步提升您的提示词工程技能：
1. 少样本学习 (Few-Shot Learning)
少样本学习涉及向 AI 模型提供少量所需输入输出关系的示例。这使模型能够学习模式并将其推广到新的、未见过的输入上。
2. 零样本学习 (Zero-Shot Learning)
零样本学习旨在不提供任何明确示例的情况下生成输出。这要求 AI 模型依赖其预先存在的知识和对世界的理解。
3. 提示链 (Prompt Chaining)
提示链涉及将一个提示的输出用作另一个提示的输入。这使您能够创建复杂的工作流程并生成多方面的输出。
4. 提示集成 (Prompt Ensembling)
提示集成涉及使用多个提示生成多个输出，然后将它们组合起来以创建最终输出。这有助于提高结果的稳健性和可靠性。
针对不同 AI 工具的提示词工程
虽然提示词工程的核心原则适用于大多数 AI 工具，但根据您使用的具体平台，需要考虑一些细微差别：
ChatGPT
ChatGPT 是一个多功能的语言模型，可用于广泛的任务，包括写作、翻译、摘要和问答。在提示 ChatGPT 时，请注重清晰度、上下文和所需格式。尝试不同的语调和风格，找到最适合您需求的。ChatGPT 会记住对话中的前几轮内容，因此您可以在之前的提示基础上进行优化以完善输出。
Bard
Bard 是另一个强大的语言模型，擅长创意任务，如写诗、生成代码和头脑风暴。在提示 Bard 时，鼓励创造力和实验性。提供明确的约束和指导，以将模型引向期望的方向。Bard 非常适合您希望探索不同可能性的开放式任务。
图像生成模型（例如 DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion）
针对图像生成模型的提示词工程涉及详细描述所需的图像。使用描述性语言来指定图像的主题、背景、风格和氛围。尝试不同的关键词和短语，看看它们如何影响输出。考虑使用否定提示来排除图像中不需要的元素。
示例：
提示：“一张关于摩洛哥马拉喀什一个繁华市集的照片级真实感图片，时间是日落时分。场景充满了鲜艳的色彩、异国情调的香料和讨价还价的人群。风格应类似于《国家地理》杂志的照片。”
提示词工程中的伦理考量
随着 AI 越来越融入我们的生活，考虑提示词工程的伦理影响至关重要。注意偏见、错误信息和滥用的可能性。努力创建公平、准确和负责任的提示词。
- 避免带偏见的提示： 小心不要创建延续刻板印象或歧视特定群体的提示。
- 促进透明度： 在使用 AI 生成的内容时，要对其来源和局限性保持透明。
- 防止错误信息： 避免使用 AI 生成虚假或误导性信息。
- 尊重版权： 在使用 AI 生成创意内容时，请注意版权法。
不同行业中的提示词工程示例
提示词工程适用于各种行业和部门。以下是它在不同背景下如何使用的一些示例：
市场营销
任务：为新产品生成营销文案。
提示：“为我们新的有机护肤产品系列撰写三个不同版本的营销文案。每个版本应针对不同的受众：对可持续性感兴趣的千禧一代，关注可负担性的 Z 世代消费者，以及关心抗衰老的婴儿潮一代。突出产品的关键益处，并使用有说服力的语言鼓励购买。”
教育
任务：为历史课创建一份教案。
提示：“为一堂 90 分钟的关于法国大革命的历史课创建一份教案。教案应包括学习目标、活动、讨论问题和评估方法。目标受众是对该主题了解有限的高中生。请包含供学生分析的第一手和第二手资料。”
客户服务
任务：生成对客户咨询的回复。
提示：“您是一家全球电子商务公司的客户服务代表。请以礼貌和有帮助的方式回复以下客户咨询：‘我的订单还没有到。我该怎么办？’请提供清晰的说明，告知客户如何跟踪他们的订单以及在需要时如何联系客户支持。”
医疗保健
任务：总结医学研究论文。
提示：“总结这篇关于一种治疗阿尔茨海默病新药疗效的研究论文。摘要应简洁，适合医疗保健专业人士阅读。突出研究的主要发现、局限性和意义。”
法律
任务：起草法律文件。
提示：“起草一份两家公司之间的简单保密协议 (NDA)。该 NDA 应保护在商业谈判期间共享的机密信息。包括关于机密信息定义、接收方义务以及协议期限的条款。”
提示词工程的未来
随着 AI 的不断发展，提示词工程将成为一项越来越重要的技能。未来的 AI 模型可能会更加复杂，能够理解更复杂的提示。然而，对清晰、具体和与上下文相关的提示的需求将仍然至关重要。我们可以期待看到更多先进的提示词工程技术的出现，例如自动化提示优化和基于提示的编程。
此外，提示词工程的角色可能会扩展到基于文本的 AI 模型之外。我们可以预见到针对其他类型 AI 的提示词工程技术的发展，例如机器人技术、计算机视觉和音频处理。
结论
对于任何希望利用像 ChatGPT 和 Bard 这样的 AI 工具的人来说，AI 提示词工程是一项至关重要的技能。通过掌握本指南中概述的原则和技术，您可以释放这些强大模型的全部潜力，并生成满足您特定需求的高质量输出。请记住，在您的提示词中要清晰、具体、与上下文相关，并且不要害怕实验和迭代。通过实践和投入，您可以成为一名熟练的 AI 提示词工程师，并利用 AI 实现您的目标。
掌握 AI 提示词工程的旅程是一个持续的过程。请随时了解 AI 的最新进展，并不断完善您的技能。AI 的未来是光明的，而提示词工程将在塑造这个未来中发挥至关重要的作用。
进一步学习资源：
- 关于提示词工程的在线课程
- 关于大型语言模型和提示词优化的研究论文
- AI 社区论坛和讨论