以清晰、简单的指令开始：确保每一层都有明确的目标。如果某一步骤过于模糊，接下来的步骤将会出现错误。
- 示例：与其使用“撰写摘要”，不如指定“撰写一篇200字的摘要，内容为AI对制造业的影响。”
在层次之间保持上下文：确保上下文在层次之间保持连贯，这样AI能够理解每一步骤与前一步骤的关联。
- 示例：在总结趋势之后，要求AI基于所提供的背景进行比较。
测试和迭代：如果AI的响应不令人满意，可以精炼或重新表述各个层次，以提高结果质量。
- 示例：如果AI生成了过于宽泛的比较结果，可以添加约束条件，如“关注每个行业的成本节约和创新。”
使用多部分提示词进行澄清：对于特别复杂的任务，可以将多个层次组合为一个包含清晰要点的提示词。
- 示例：“比较风能和太阳能对环境的影响，然后建议哪个在城市地区更具可扩展性。”

6. 模块图示与代码示例

分层提示词流程图

graph TD;
    A[定义总体任务] --> B[分解为子任务];
    B --> C[创建提示词序列];
    C --> D[在层次之间保持上下文];
    D --> E[根据需要迭代和精炼];

分层提示词代码示例

下面是一个使用Python和AI API的示例，展示了如何通过分层提示词提高清晰度和输出质量。

import openai

# 第一步：总结AI在医疗领域的现状
prompt_1 = "总结AI在医疗领域的现状，重点关注诊断工具和预测模型。"

response_1 = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt_1,
    max_tokens=500,
    temperature=0.7
)

# 第二步：基于总结，要求进行比较
summary = response_1.choices[0].text.strip()

prompt_2 = f"基于此总结：\n{summary}\n比较AI在医疗和制造业中的影响。"

response_2 = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt_2,
    max_tokens=500,
    temperature=0.7
)

# 第三步：将比较结果整合为最终报告
comparison = response_2.choices[0].text.strip()

prompt_3 = f"根据比较信息：\n{comparison}\n创建一份带有介绍、比较和结论的最终报告。"

response_3 = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt_3,
    max_tokens=1000,
    temperature=0.7
)

# 打印最终报告
print(response_3.choices[0].text)

此代码展示了如何通过分层提示词，引导AI逐步完成复杂任务，确保输出聚焦且有条理。

7. 练习：为研究任务构建分层提示词

目标：编写分层提示词，指导AI撰写关于可再生能源创新的报告。

任务：

开始研究：“总结2023年太阳能最新的创新成果。”
深入分析：“针对每项创新，描述其对全球能源生产的潜在影响。”
进行比较：“比较这些创新与同年风能领域的进展。”
**总结

**：“撰写总结报告，概述太阳能和风能的未来潜力。”

解决方案示例：

第一步提示词：“总结2023年太阳能领域的三大创新成果。”
第二步提示词：“针对每项创新，解释其在2030年前提升全球能源生产的潜力。”
第三步提示词：“比较这些太阳能创新与同年风能领域的最新进展。”
第四步提示词：“基于此比较，概述太阳能和风能的未来潜力，重点关注可扩展性和环境影响。”

结论

分层提示词是引导AI完成复杂任务的基本技术，确保AI在每个步骤中保持专注和准确。通过将任务分解为较小的逻辑组件，保持步骤间的上下文连贯性，并通过迭代精炼结果，您可以提高AI生成响应的质量。练习这一方法，将使您在处理复杂项目时拥有更大的控制力和精确度。