1. 提示分析基础

Jerry大约 3 分钟提示编写提示编写AI提示分析

第1课：理解提示结构

1.1 什么是提示？

提示是一组指令或输入，用来引导像GPT这样的模型生成响应。提示的复杂性可以各不相同，从简单的问题到详细的场景描述。

1.2 提示的关键组成部分

背景：提供必要的背景信息。
目标：模型应该回答的具体任务或问题。
限制/指导方针：任何对响应的特定规则或边界。
格式：答案的首选结构或语气（例如，叙事、技术、简洁）。

提示示例解析

写一个关于机器人发现情感的短篇故事。

组成部分	示例
背景	机器人存在于未来世界
目标	写一个短篇故事
限制	重点描述机器人的情感旅程
格式	叙述形式，创意语气

1.3 提示创建流程

通过结构化流程来创建提示，确保不遗漏重要细节。

graph TD;  
    A[定义背景] --> B[陈述目标];  
    B --> C[添加限制];  
    C --> D[选择格式];  
    D --> E[测试提示];

第2课：提示的批判性分析

2.1 评估提示的清晰度

提示应当易于理解，避免模棱两可。使用以下清单：

提示是否提供了足够的背景？
任务是否明确陈述？
是否存在潜在的误解？

示例

描述智能设备的功能。

模糊性：哪种智能设备？手机、手表、音箱？
改进： “描述智能音箱的关键功能。”

2.2 分析提示的范围

范围指任务的广度：

过于宽泛： “告诉我关于技术的事情。”
过于狭窄： “描述iPhone 12的重量。”
适中： “用200-300字解释AI对现代技术的影响。”

2.3 评估输出

分析生成的响应是否符合预期：

相关性：响应是否回答了提示？
细节：是否过于模糊或过于详细？
结构：响应是否符合预期的格式？

第3课：为什么有些提示有效

3.1 成功提示示例

提示 1：

写一封说服老板你应该升职的电子邮件。

为何有效：
- 目标明确（写电子邮件）。
- 定义了任务（说服升职）。
- 设置了易于想象的场景。

提示 2：

生成一个可以在10分钟内完成的5个健康早餐创意列表。

为何有效：
- 具体任务（生成5个创意）。
- 限制条件（健康、快速准备）。

3.2 有效提示的关键因素

清晰度：模型能轻松理解任务。
具体性：聚焦点窄使得响应更相关且简洁。
背景：提供足够的背景信息以产生详尽的回答。

3.3 成功提示的流程图

graph TD;  
    A[明确的目标] --> B[提供背景];  
    B --> C[指定限制];  
    C --> D[测试和迭代];

第4课：实际示例：编写一个好的提示

4.1 示例任务

你希望生成一篇关于AI在医疗领域应用的博客文章。

提示：

写一篇博客文章，讨论AI在医疗领域的三个主要应用。重点说明这些技术如何改善患者的治疗效果。

4.2 关键组成部分

组成部分	示例
背景	AI正在被应用于医疗领域
目标	写一篇博客文章
限制	聚焦于三个主要应用，强调改善患者治疗效果
格式	信息丰富、专业语气

4.3 代码示例

如果你要为不同任务自动生成提示，以下是使用GPT类模型的Python代码片段：

import openai  

def generate_blog_post(prompt):  
    response = openai.Completion.create(  
        engine="text-davinci-003",  # 模型  
        prompt=prompt,  
        max_tokens=500,  # 响应长度  
        n=1,  
        stop=None,  
        temperature=0.7  # 创造力控制  
    )  
    return response.choices[0].text.strip()  

# 提示示例  
prompt_text = "写一篇博客文章，讨论AI在医疗领域的三个主要应用。"  
print(generate_blog_post(prompt_text))

参考文献

OpenAI文档：提示设计指南
《设计高效提示》 - Jane Smith, AI Journal, 2022年。
Python的openai库用于文本生成。