2. 如何撰写优质提示词

第一课：有效提示词的特点

1.1 清晰度的重要性

一个精心编写的提示词应该清晰易懂。在撰写提示词时，确保语言简洁明了，避免歧义。清晰的提示词能生成更准确的响应。

清晰 vs. 模糊提示词的示例

• 模糊的提示词： "描述一个成功的项目。"

  • 问题：什么类型的项目？工作相关的还是个人项目？

• 清晰的提示词： "描述一个工作中的成功项目，重点说明你面临的关键挑战以及如何克服这些挑战。"

  • 为什么它很清晰：提供了上下文（工作相关）和具体的关注点（挑战和解决方案）。

1.2 具体性：聚焦任务

提示词应该具体，向 AI 提供明确的任务。如果提示词过于宽泛，生成的响应可能会含糊或不完整。

具体性的示例

• 宽泛的提示词： "解释机器学习。"

  • 问题：可能会生成非常泛泛的回应。

• 具体的提示词： "解释监督学习在机器学习中的工作原理，并提供一个实际案例。"

  • 为什么它有效：集中在特定概念（监督学习）并要求提供示例，生成更有针对性的响应。

针对具体性的提示词编写流程

graph TD;  
    A[定义任务] --> B[指定关键领域];  
    B --> C[提供示例或上下文];

1.3 吸引性：激发思考的回应

能激发好奇心或提出有趣挑战的提示词更可能引发富有吸引力的回应。

吸引性提示词的示例

• 提示词： "想象你正在设计一座未来城市。描述其主要特点，以及技术如何改善日常生活。"
  • 为什么它有效：创造性的场景鼓励模型生成富有想象力和细节的响应。

---

第二课：成功提示词的示例

2.1 案例研究 1：教育内容创作

提示词：

用一种10岁孩子能理解的方式解释进化论，并加入一个简单的类比。

• 为什么它有效：
  • 清晰性：任务（解释进化论）清晰。
  • 具体性：明确了受众（10岁孩子）。
  • 吸引性：要求类比，促进创造性。

2.2 案例研究 2：商业沟通

提示词：

撰写一封专业的邮件给你的经理，概述你最后一个项目的关键成果，并提出未来项目的改进建议。

• 为什么它有效：
  • 清晰性：明确任务（总结项目成果）。
  • 具体性：重点关注关键成果和未来改进。
  • 吸引性：通过要求改进建议，激发批判性思维。

---

第三课：提升提示词撰写技巧

3.1 迭代优化

首先编写一个基础提示词，然后通过增加清晰度、上下文和约束条件来优化它。

迭代优化提示词的示例

• 初始提示词：
  "写一篇关于气候变化的文章。"

  • 问题：太宽泛，响应可能会缺乏重点。

• 优化后的提示词：
  "撰写一篇500字的博客文章，讨论气候变化对海洋生态系统的影响，并分析人类活动在推动这些变化中的作用。"

  • 改进点：更加具体，关注海洋生态系统，限定字数，并明确从人类活动角度分析。

3.2 测试和调整提示词

通过细微的变化测试提示词，看看哪个能生成最佳响应。

import openai

def test_prompts(prompts):
    for prompt in prompts:
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-003",
            prompt=prompt,
            max_tokens=200,
            temperature=0.7
        )
        print(f"Prompt: {prompt}\nResponse: {response.choices[0].text.strip()}\n")

# 示例提示词进行测试
prompts = [
    "简要解释科学方法。",
    "用简单的语言向高中生解释科学方法。",
    "用200字解释科学方法的步骤，并举例说明。"
]

test_prompts(prompts)

3.3 接受反馈

向用户或 AI 模型请求对提示词生成结果的评价。使用反馈不断提高提示词的清晰度和相关性。

---

第四课：为各种任务编写优质提示词

4.1 创意写作任务

提示词：

写一个关于迷路的猫最终找到回家的短篇故事，故事应融入神秘和悬疑元素。

• 清晰性：明确了故事的主题（迷路的猫）。
• 具体性：增加了特定的主题（神秘和悬疑）。
• 吸引性：在提供创作自由的同时保持了焦点。

4.2 技术文档任务

提示词：

创建一个在 Windows 上安装 Python 的分步指南，包含截图和常见的故障排除提示。

• 清晰性：明确了任务（分步指南）。
• 具体性：聚焦于 Windows 上的 Python 安装，并包含额外元素（截图，故障排除提示）。
• 吸引性：指向有用且实用的输出。

4.3 营销内容任务

提示词：

为一款新型智能手表撰写产品描述，重点介绍其健身追踪功能、耐用性和时尚设计。

• 清晰性：明确了任务（产品描述）。
• 具体性：关注健身追踪、耐用性和设计。
• 吸引性：鼓励展示多个特点。

---

结论

为了撰写优质的提示词，要注重清晰性、具体性和吸引性。通过迭代优化提示词，进行测试，并收集反馈进行持续改进。结构良好的提示词能确保 AI 模型生成高质量、相关且可操作的响应。

---

参考文献

1. OpenAI 提示词设计文档： 有效提示词撰写指南
2. AI 提示词工程学：John Doe, 2023, 《AI 趋势期刊》