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3. 提示词编写中的常见错误

Jerry大约 6 分钟提示词编写提示词编写AI提示词错误

第一课：提示词中的模糊性

1.1 模糊提示词的问题

编写提示词时常见的一个错误是提示词过于模糊，导致生成的回答不清晰且不令人满意。没有明确的细节，AI难以理解任务目标，进而产生过于宽泛或不相关的回答。

模糊提示词的示例：

描述技术。
  • 问题：什么样的技术？计算机、智能手机、AI？范围太广。

改进后的版本：

描述过去五年智能手机技术的进步，重点说明相机质量和电池续航的提升。
  • 改进：缩小主题到智能手机，并明确关注的领域（相机质量和电池续航）。

1.2 模糊性与解决的流程

graph TD;
    A[模糊提示词] --> B[目标不明确];
    B --> C[回答无重点];
    C --> D[用户体验差];
    A --> E[优化提示词];
    E --> F[目标明确];
    F --> G[有针对性的回答];

1.3 如何避免提示词中的模糊性

  • 保持具体：始终明确主题、子主题或所需范围。
  • 说明期望：指出希望回答的形式（例如：解释、列表、故事）。
  • 提供背景信息：使用相关背景信息来澄清任务。

第二课：提示词过于宽泛

2.1 范围过大的问题

另一个常见错误是提示词的范围过大。范围过广的提示词让AI不知道从何下手，通常会导致生成的回答泛泛而谈，缺乏深度。

过于宽泛的提示词示例：

解释AI。
  • 问题：AI是一个广泛的领域，回答可能涉及从机器学习到神经网络的各种话题，难以全面覆盖。

改进后的版本：

解释机器学习在AI中的应用，重点介绍监督学习技术及其实际应用。
  • 改进：该版本将焦点缩小到机器学习，并要求详细说明监督学习和实际应用。

2.2 过于宽泛的提示词的影响

过于宽泛的提示词往往会导致：

  • 结构松散的回答：AI可能会在不相关的主题之间跳跃。
  • 缺乏深度：回答过于浅显或表面化。

2.3 如何修正宽泛的提示词

  • 设定明确的边界：定义范围并限制主题内容。
  • 要求具体示例：缩小任务范围，避免泛泛而谈。
graph TD;
    A[范围过大的提示词] --> B[泛泛而谈的回答];
    B --> C[缺乏深度];
    A --> D[缩小焦点];
    D --> E[有针对性的回答];

第三课：缺乏限制

3.1 限制的重要性

当提示词缺乏限制时，AI可能生成的回答过长、偏题或不相关。设置限制有助于引导模型产生更精准、有用的回答。

缺乏限制的提示词示例：

写一个关于侦探的故事。
  • 问题：没有对长度、风格或主题的限制，生成的回答可能无法预测或结构不佳。

加入限制的改进版本：

写一个300字的侦探故事，背景设定在未来城市，重点描述侦探如何利用先进科技破案。
  • 改进：增加了对长度、背景和主题的限制，指引模型生成更相关的回答。

3.2 有用的限制类型

  • 字数限制：指定长度以控制回答的范围。
  • 语气或风格：指出期望的语气（例如：正式、休闲、创意）。
  • 主题重点：引导AI关注某个主题的特定方面。

3.3 代码示例：在提示词中实现限制

下面是使用OpenAI API应用限制的Python代码片段：

import openai

def generate_response(prompt, max_tokens=150):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=max_tokens,
        temperature=0.7  # 创意控制
    )
    return response.choices[0].text.strip()

# 带限制条件的提示词示例
prompt_text = "写一篇200字的文章，解释太阳能电池板的工作原理，重点说明光伏电池。"
print(generate_response(prompt_text, max_tokens=200))

第四课：提示词过于复杂

4.1 复杂提示词的陷阱

当提示词过于复杂或包含多个任务时，AI可能会被压倒，导致回答不完整或混乱。将任务拆分为更易管理的部分，有助于模型生成连贯的回答。

复杂提示词示例：

用500字描述人工智能的历史，包括关键进展、重要人物和现代应用。
  • 问题：提示词要求在有限字数内提供过多信息，可能导致生成的回答结构混乱。

改进版本：

用300字描述过去十年人工智能的关键进展。
  • 改进：聚焦于过去10年的进展，并限制字数，避免范围过大。

4.2 如何简化复杂的提示词

  • 拆分任务：如果任务复杂，分解成独立的简单提示词。
  • 一次专注于一个方面：每个提示词只处理一个主题或概念。

拆分复杂任务的示例：

代替：

写关于AI历史、关键人物和应用的文章。

可以拆分为：

  1. 提示词1：描述AI历史中的关键进展。
  2. 提示词2：谁是AI发展中的重要人物？
  3. 提示词3：AI有哪些现代应用？
graph TD;
    A[过于复杂的提示词] --> B[多个任务];
    B --> C[回答不完整];
    A --> D[拆分为更简单的提示词];
    D --> E[专注且清晰的回答];

第五课：忽视受众

5.1 提示词与受众不匹配

另一个常见错误是编写提示词时忽略受众的知识水平或期望。如果提示词对初学者而言太高级，或者对专家来说过于简单，生成的回答可能没有实际价值。

忽视受众的示例：

详细解释量子计算。
  • 问题：这对初学者来说可能过于复杂，且没有明确受众。

面向初学者的改进版本：

用简单的语言解释量子计算的基本概念，适合没有物理或计算机科学背景的人。

5.2 为受众定制提示词

  • 考虑知识水平：根据受众对话题的熟悉度调整语言和内容的复杂度。
  • 使用相关示例：与受众关心或理解的内容建立关联。

结论

提示词编写中的常见错误——如模糊性、范围过大、缺乏限制、复杂性和忽视受众——会导致不良的回答。通过将提示词精炼为具体、清晰且面向受众的方式，可以显著提升AI生成内容的质量。

参考文献

  1. OpenAI 提示词编写最佳实践文档: 编写提示词的最佳实践
  2. AI中的有效沟通: John Doe, AI互动指南, 2023.
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