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2024.05.24韩国
普通的提示词：
随心加入自己的写作要求，也能达到创作要求。
按照特定的结构，写好提示词，AI更便于理解我们的要求。
不管是结构化提示词，还是不同提示词，我们的目的只是为了让AI更容易理解我们的需求。
一、AI提示词概述什么是AI提示词AI提示词（Prompt），是指在使用人工智能模型时，用户输入的文本内容，用于指导AI生成符合需求的输出结果。它是人类与AI模型进行交互、传达需求的关键桥梁。一个优质的提示词能够帮助AI准确理解用户意图，高效完成写作、绘画、编程等任务；而粗制滥造的提示词则可能导致AI输出令人失望的内容[1]。
随着人工智能技术的飞速发展，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域的突破，AI模型已经能够处理越来越复杂的任务。然而，AI的能力再强大，如果没有明确、具体的指令，它仍然无法准确满足用户的需求。这就是提示词发挥作用的地方。
一个精心设计的提示词，能够最大限度地发挥AI模型的能力，使其生成高质量、符合预期的内容。反之，如果提示词不够清晰、具体，AI生成的结果可能偏离用户的初衷，甚至产生误导性或有害的内容。可以说，提示词在人工智能应用中扮演着至关重要的角色，它的质量直接决定了AI输出内容的质量。
此外，随着AI技术的普及，越来越多的非技术背景用户开始使用AI工具。对于这些用户来说，提示词是他们与AI交互的主要方式。因此，提示词的设计不仅影响AI的表现，也关系到用户体验和AI技术的可及性。
要理解提示词的工作原理，我们需要先了解一下当前主流的AI模型——大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）的基本架构。以GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型为例，它们本质上是一个巨大的神经网络，通过在海量文本数据上的预训练，学习了自然语言的统计规律和语义特征[7]。
当我们给GPT输入一个提示词时，模型会将其编码为一个高维向量，然后基于这个向量在神经网络中进行前向传播，预测下一个最可能出现的词。通过这种自回归（Auto-regressive）的方式，GPT可以根据提示词生成连贯、通顺的文本[7]。
举个例子，如果我们给GPT输入提示词'Onceuponatime'，模型会根据在预训练阶段学到的英语语言模型，预测下一个词最有可能是'there'，然后再预测下一个词，直到生成一个完整的故事[17]。在这个过程中，提示词起到了为文本生成定下基调、指明方向的作用。
除了文本生成外，提示词还可以引导AI完成问答、摘要、翻译等任务。以问答为例，我们可以将问题作为提示词输入，AI会根据提示词中的关键信息，在其知识库中搜索答案，并生成自然语言形式的回复[1]。
提示词通过给AI提供必要的背景信息和任务指令，引导其在海量知识中检索、组合、生成出符合人类需求的内容。它是人类赋予AI以明确目标和行为约束的重要工具。随着AI模型变得越来越强大，提示词的设计也变得越来越关键，它已经成为了人工智能领域一门新兴的'艺术'——提示词工程（PromptEngineering）[2]。
在上一章节中,我们探讨了AI提示词的基本概念、重要性以及工作原理。接下来,让我们深入了解提示词的分类和写作方法,掌握设计优质提示词的关键技巧。
根据应用场景和目的不同,提示词可以分为以下两大类:
任务型提示词直接描述了需要AI完成的具体任务,如'请写一篇关于春天的诗歌'、'请翻译以下英文段落'等。这类提示词通常包含明确的指令和目标,AI会根据提示词中的关键信息,在其知识库中检索、组合、生成相应的内容。
任务型提示词的优势在于目的性强,可以相对容易地引导AI生成符合预期的输出。但其局限性也比较明显,即过于依赖提示词本身的质量,缺乏灵活性和创造力。
与任务型提示词不同,角色扮演型提示词并不直接描述任务,而是通过设定一个虚拟的角色或场景,让AI代入其中进行创作。例如,'假设你是一位中世纪的吟游诗人,请创作一首歌颂骑士精神的诗歌'。
这类提示词给予了AI更大的想象空间和创作自由,有助于生成更加新颖、有趣的内容。同时,通过角色扮演,AI可以从不同视角思考问题,提供多元化的观点和见解。
但角色扮演型提示词对AI的理解能力和创造力提出了更高的要求,如果设定的角色或场景过于抽象、复杂,AI可能难以准确把握,导致生成的内容偏离预期。
无论是任务型还是角色扮演型提示词,优质的提示词写作都应遵循以下CRISPE原则:
提示词应该用简洁、明了的语言描述任务或角色,避免使用模棱两可或过于抽象的表述。AI对自然语言的理解能力虽然在不断提升,但仍然存在局限性。清晰的提示词可以帮助AI准确理解人类的意图,减少误解和无效输出。
一个全面的提示词应涵盖完成任务所需的所有关键信息,不要遗漏重要的细节或要求。例如,在要求AI生成一个故事时,除了提供故事梗概外,还可以指定故事的体裁、风格、主要角色等。全面的提示词可以最大限度地发挥AI的能力,提高输出内容的质量。
在提示词中适当举例,可以帮助AI更好地理解任务要求和期望输出。例如,在要求AI生成一首诗歌时,我们可以给出几句示例诗句,让AI了解我们想要的风格和意境。示例不仅能clarify人类的意图,还能启发AI的创意思维。
除了遵循CRISPE原则,我们还可以通过一些写作技巧,在提示词中控制AI生成内容的语气、风格和结构:
在前面的章节中,我们深入探讨了提示词的基本概念、分类以及写作方法。接下来,让我们看看在不同的AI应用场景中,如何运用这些知识,设计出最佳的提示词,充分发挥AI的能力。
文本生成是目前AI应用最广泛的领域之一,涵盖了创意写作、文案撰写、问答系统等多个方向。在这些场景中,提示词扮演着至关重要的角色。
在创意写作领域,提示词可以激发AI的想象力,生成出新颖、有趣的内容。例如,我们可以给AI这样一个提示:'请以魔幻现实主义风格,创作一个发生在未来城市的短篇小说,主题围绕科技与人性的冲突。'通过这样的提示,AI可以生成一个结构完整、想象力丰富的故事梗概[3]。
为了获得更好的效果,我们还可以在提示中加入一些关键元素,如故事背景、人物设定、情节转折等,给AI提供更多的创作素材和方向指引。同时,我们也可以通过调整语气、风格等参数,控制AI生成内容的整体基调[2]。
除了单纯的文字提示,我们还可以在提示中融入产品图片、用户评价等多模态信息,给AI提供更丰富的参考素材,提高文案的针对性和说服力[4]。
在问答系统中,提示词是引导AI检索知识库、生成准确回答的关键。一个好的问题提示应该具备语义明确、信息完整的特点。例如,与其问AI'苹果公司的创始人是谁',不如问'美国科技公司苹果(AppleInc.)的联合创始人都有哪些'。后者提供了更多的背景信息,有助于AI给出更准确、全面的答复[1]。
在设计问答提示时,我们还需要考虑到用户可能问出的各种变体,尽量覆盖全面。同时,对于一些开放性问题,我们可以引导AI从不同角度思考,给出有见地的回答[2]。例如,'你认为iPhone相比安卓手机的优势是什么'这样的问题,我们可以提示AI从硬件性能、软件生态、隐私安全、品牌溢价等多个维度进行分析比较。
在AI绘画创作中,提示词需要精准描述画面的主体、风格、构图、色彩等要素,才能生成出符合预期的作品。一个优质的绘画提示词应该遵循'主体明确、风格突出、细节丰富'的原则[5]。
例如,我们可以给AI这样一个提示:'在一片紫色薰衣草花田中,画一位身着白色连衣裙的金发女孩,背景是梵高风格的星空,整体色调梦幻唯美。'这个提示明确了画面主体(金发女孩)、背景(薰衣草花田和星空)、风格(梵高)、色彩(紫色、白色)等关键信息,有助于AI生成一幅唯美浪漫的画作[5]。
在提示词中加入著名画家的风格参考,如梵高、莫奈、毕加索等,可以让AI模仿大师笔触,生成富有艺术感的作品。另外,我们还可以通过添加光线、情绪、视角等描述,进一步丰富画面的细节和意境[6]。
除了纯艺术创作,AI图像生成还广泛应用于设计辅助领域,如产品设计、UI/UX设计、Logo设计等。在这些场景中,提示词需要兼顾美感和功能性,引导AI生成既有创意,又符合设计规范的作品。
以产品设计为例,我们可以给AI这样一个提示:'请设计一款极简风格的蓝牙音箱,主体为白色,形状简约时尚,体积适中,并在机身加入金属质感的装饰元素,彰显品质感。'这个提示明确了产品的风格(极简)、颜色(白色)、材质(金属)、体积等关键属性,同时强调了美感和品质感的要求[7]。
在UI/UX设计中,我们可以用提示词描述界面布局、配色方案、交互逻辑等要素,帮助AI生成多个设计方案,供设计师参考和选择。例如,'设计一个简洁大方的音乐APP播放页面,突出歌曲封面和进度条,采用深色背景与亮色图标形成对比,并加入歌词显示功能。'这样的提示可以让AI快速生成多个UI设计稿,提高设计效率[8]。
随着智能音箱、语音助手等产品的普及,AI在语音交互领域的应用也越来越广泛。相比纯文本交互,语音场景对提示词的设计提出了更高的要求,需要考虑口语化表达、上下文理解等因素。
在语音助手的对话中,用户的指令通常是简短、口语化的,如'今天天气怎么样'、'放一首周杰伦的歌'等。为了让AI准确理解用户意图,我们需要在提示词中覆盖各种可能的表达方式,并通过上下文信息帮助AI消歧[9]。
例如,当用户说'我想吃火锅'时,AI可以根据之前的对话内容,判断用户是想订外卖,还是要做火锅。如果用户之前问过'附近有什么好吃的',AI就可以理解为订外卖;如果用户之前问过'冰箱里还有什么菜',AI就可以理解为在家做火锅[9]。
在设计语音助手的提示词时,我们还需要考虑口语表达的随意性和不完整性。例如,用户可能会说'那个谁的那首歌叫什么来着',这时AI需要通过之前的聊天记录,推测用户想听的歌曲。我们可以在提示词中加入一些模糊匹配的关键词,提高AI的猜测能力[10]。
在客服场景下,AI需要具备良好的语言表达能力和问题解决能力。一个出色的客服机器人不仅能听懂用户的诉求,还能给出专业、有针对性的解答,同时维持友好、耐心的服务态度[11]。
为了训练出这样的AI客服,我们需要在提示词中强调以下几点:
例如,我们可以给AI这样一个提示:'你是一名电商平台的客服,用户向你反映收到的商品有质量问题,请你代表平台向用户真诚道歉,并告知退换货流程和补偿方案,尽最大努力让用户满意。'通过这样的提示,我们可以训练AI学会换位思考,用专业、贴心的服务赢得用户的信任[12]。
除了上述几个主要领域,AI提示词还在教育、医疗、金融等行业得到广泛应用。例如:
通过分析这些行业的应用案例,我们可以总结出一些跨场景的提示词设计经验:
总之,提示词在各个AI应用场景中扮演着至关重要的角色。精心设计的提示词可以最大限度地发挥AI的能力,为用户提供更智能、高效、个性化的服务。随着AI技术的不断发展,提示词的应用场景和设计方法也将不断丰富和创新,为人工智能的落地应用开辟更广阔的空间。
通过前面的章节,我们深入探讨了提示词的基本概念、分类、写作方法以及在各个AI应用场景中的最佳实践。可以看到,设计优质的提示词不仅需要扎实的理论基础,还需要丰富的实践经验和跨领域的知识储备。那么,作为一名合格的提示词工程师,应该具备哪些必备技能呢
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。作为提示词工程师,掌握NLP的基本概念和技术是非常必要的。
其次,要了解主流的NLP模型和算法,如词向量(WordEmbedding)、循环神经网络(RNN)、transformer等。这些模型和算法是当前NLP领域的核心技术,也是大型语言模型(如GPT、BERT)的基础。了解它们的工作原理,可以帮助我们更好地理解AI的能力和局限性,从而设计出更加有效的提示词。
此外,还需要掌握一些NLP的高级技术,如文本分类、情感分析、文本摘要、机器翻译等。这些技术在提示词的应用中也非常广泛。例如,在设计文案撰写的提示词时,我们可以利用情感分析技术,引导AI生成特定情感倾向的文案,如积极乐观、幽默风趣等。
当然,NLP是一个非常广泛和深入的领域,不可能一蹴而就。作为提示词工程师,我们需要持续学习,跟进最新的研究进展和技术发展,不断拓宽自己的知识面和技能树。
除了NLP知识,提示词工程师还需要对目标任务有深入的理解。不同的AI应用场景,对提示词的要求也不尽相同。只有充分了解任务的特点、难点和评估标准,才能设计出符合需求的提示词。
以图像生成为例,我们需要了解不同类型图像的特点,如写实风格、卡通风格、抽象风格等,以及不同场景对图像质量的要求,如艺术创作、商业设计、个人娱乐等。只有在充分理解这些因素的基础上,我们才能在提示词中精准描述图像的风格、构图、色彩等要素,引导AI生成出满意的作品。
再以语音助手为例,我们需要深入分析用户与语音助手交互的场景和习惯,了解用户的常见需求和痛点。例如,用户在使用语音助手时,往往希望得到简洁、直接的回答,而不是冗长的解释。因此,在设计语音助手的提示词时,我们要特别注意语言的简洁性和易懂性,避免使用过于复杂或专业的词汇。
事实上,对任务的理解不仅需要理论知识,更需要实践经验。一个优秀的提示词工程师,应该深入一线,与用户直接接触,了解他们的真实需求和反馈。只有将理论与实践相结合,才能设计出真正有价值、有影响力的提示词。
人工智能是一个飞速发展的领域,新的模型、算法、应用场景层出不穷。作为提示词工程师,我们必须保持持续学习的态度,紧跟行业发展的脚步。
一方面,要主动学习AI领域的新知识、新技术。可以通过阅读学术论文、参加学术会议、加入专业社区等方式,与业界同行交流,了解最新的研究成果和应用实践。另一方面,要积极尝试将新技术应用到提示词设计中,不断探索新的可能性。
除了学习新知识,提示词工程师还要重视实践和经验的积累。多接触不同类型的AI项目,多尝试不同风格的提示词,在实践中总结经验教训,才能不断提高自己的技能水平。
同时,还要学会与其他领域的专家合作,吸收他们的专业知识和经验。例如,在设计医疗诊断辅助系统的提示词时,我们就需要与医学专家密切合作,了解疾病的症状、诊断标准、治疗方案等,才能设计出专业、准确的提示词。
提示词工程师是一个非常新颖、充满挑战的职业。它要求我们不仅要有扎实的理论基础,还要有实践经验和持续学习的能力。只有不断更新知识,积累经验,与时俱进,才能在这个快速发展的领域立于不败之地。
未来,随着AI技术的不断进步,提示词工程师的角色和要求也会不断变化。但无论如何变化,对知识的渴求、对技术的敏感、对创新的追求,始终是这个职业的核心竞争力。让我们一起拥抱变化,不断学习,用我们的智慧和创意,为人工智能的发展贡献自己的力量。
在前面的章节中,我们深入探讨了提示词的基本概念、分类、写作方法,以及在各个AI应用场景中的最佳实践。然而,设计出一个优质的提示词并非一蹴而就的过程,它需要不断的优化和迭代。在这一章节中,我们将重点讨论如何通过A/B测试、效果评估、用户反馈等方式,持续优化提示词的质量和效果。
A/B测试是一种常用的优化方法,它通过同时测试两个或多个版本的提示词,比较它们的效果,从而选出最优的版本。在进行A/B测试时,我们需要遵循以下步骤:
以上就是一个完整的A/B测试流程。通过不断进行A/B测试,我们可以在实践中不断优化提示词的质量,找到最适合特定应用场景的提示词设计方案。
除了A/B测试,我们还可以采用其他的效果评估方法,如专家评审、用户调查等。专家评审是指邀请领域专家,对提示词的专业性、准确性、完整性等进行评分,给出改进意见。用户调查则是通过问卷、访谈等形式,直接了解用户对AI系统输出内容的满意度和体验感受。
无论采用哪种评估方法,关键是要建立一套科学、全面的评估指标体系。一个好的评估指标体系应该兼顾内容质量、用户体验、业务目标等多个维度,既要有定量的数据支撑,也要有定性的分析解读。
优化提示词是一个持续、迭代的过程,需要遵循一定的流程和方法。以下是一个典型的优化流程:
在优化提示词的过程中,我们还可以借鉴一些常用的优化方法和技巧,如:
以上就是一些常用的优化方法和技巧。在实践中,我们还需要根据具体的应用场景和优化目标,灵活运用这些方法,不断探索和创新。
用户反馈是优化提示词的重要依据。通过收集和分析用户对AI系统输出内容的评价和建议,我们可以直接了解提示词的优缺点,找出改进的方向。
在利用用户反馈优化提示词时,我们还要注意以下几点:
总之,用户反馈是提示词优化的重要依据和动力源泉。我们要高度重视用户反馈,建立完善的反馈收集和处理机制,并将反馈分析的结果及时应用到提示词的优化中,不断提高AI系统的用户体验和满意度。
提示词的优化与迭代是一个复杂、系统的工程,需要多方面的努力和配合。从A/B测试到效果评估,从优化流程到优化方法,从用户反馈到长期效果,每一个环节都需要我们付出智慧和汗水。但只要我们坚持不懈、持之以恒,就一定能设计出越来越优质、越来越智能的提示词,为用户提供更加出色的AI应用体验。
随着人工智能技术的飞速发展,AI提示词也迎来了广阔的发展前景和应用空间。在这一章节中,我们将展望AI提示词的未来发展趋势,探讨它在通用人工智能(AGI)实现中的作用,以及人机协作提示词、个性化定制化提示词等新方向和应用前景。
通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是人工智能领域的终极目标,旨在创造出能够像人类一样进行思考、学习、推理的智能系统。与当前的狭义人工智能(NarrowAI)不同,AGI具有广泛的认知能力和适应能力,能够在各种领域和任务中发挥人类水平甚至超人水平的智能。
提示词作为人类与AI系统交互的重要桥梁,在AGI的实现中扮演着关键的角色。一方面,高质量的提示词可以帮助AGI系统更好地理解人类的需求和意图,从而提供更加准确、智能的服务。另一方面,提示词也是人类引导和塑造AGI系统行为的重要工具,通过设计合理的提示词,我们可以让AGI系统遵循人类的价值观和伦理规范,避免出现危险或失控的行为。
具体来说,在AGI系统中,提示词可能呈现出以下几个发展趋势:
在AGI时代,提示词将变得更加智能、自然、个性化,成为人类与超级智能系统无缝交互的重要界面。作为提示词工程师,我们需要紧跟AGI的发展步伐,不断探索和创新提示词的设计理念和方法,为AGI时代的到来做好准备。
人机协作(Human-AICollaboration)是人工智能发展的重要趋势,旨在让人类和AI系统发挥各自的优势,协同完成复杂的任务。在人机协作中,提示词扮演着重要的协调和引导角色,帮助人类和AI系统建立高效、和谐的合作关系。
未来,人机协作提示词可能呈现出以下几个新的发展方向:
人机协作提示词的设计需要充分考虑人类和AI系统各自的特点和需求,通过巧妙的语言设计,让双方建立起高效、和谐、互信的合作关系。这不仅需要提示词工程师具备扎实的自然语言处理知识,更需要深入理解人机协作的规律和挑战,具备跨学科的思维和创新能力。
个性化和定制化是人工智能应用的重要发展方向,旨在根据用户的个人特征、偏好、需求等,提供量身定制的智能服务。在提示词设计中,个性化和定制化也有广阔的应用前景,可以极大地提高用户的满意度和黏性。
具体来说,个性化和定制化提示词可能在以下几个领域有重要的应用价值:
当然,个性化和定制化提示词的应用还远不止这些,在教育、医疗、金融、客服等领域之外,它在娱乐、社交、购物等领域也有广阔的应用空间。随着人工智能技术的不断发展,个性化和定制化提示词将变得越来越智能、精准,能够为用户提供更加贴心、高效的智能服务。
个性化和定制化提示词代表了人工智能应用的未来方向,它不仅能够极大地提高用户的满意度和黏性,也能够为人工智能企业带来巨大的商业价值。作为提示词工程师,我们应该积极拥抱这一趋势,不断创新个性化提示词的设计理念和方法,为用户提供更加智能、贴心、高效的服务,为人工智能的发展贡献自己的力量。
通过前面的章节,我们全面探讨了AI提示词的基本概念、分类、写作方法、应用实践、优化迭代以及未来发展趋势。可以看到,提示词已经成为人工智能时代一门重要的新兴技术和产业,不仅在技术层面有广阔的研究空间,在商业层面也有巨大的应用前景和变现潜力。
对于普通创业者而言,提示词可以说是一个充满机会和挑战的蓝海领域。一方面,提示词的设计和优化需要跨学科的知识和经验,涉及自然语言处理、认知科学、人机交互等多个领域,对创业者的综合能力提出了较高的要求。另一方面,提示词在各个行业和场景中都有广泛的应用需求,为创业者提供了多元化的商业模式和变现路径。
下面,我们就来具体探讨一下提示词之于普通创业者的意义,以及一些可能的变现路径。
对于许多企业和个人用户来说,他们可能没有专业的提示词设计能力,但又有使用AI的实际需求。这就为提示词定制服务提供了广阔的市场空间。创业者可以针对特定行业或场景,如教育、医疗、金融、娱乐等,提供专业的提示词设计和优化服务,帮助客户实现AI应用的落地和价值提升。
具体来说,提示词定制服务可以包括以下几个步骤:
在提供提示词定制服务的过程中,创业者可以根据服务的难度、工作量等因素,收取适当的服务费用,实现自己专业技能的变现。同时,通过不断积累服务经验和优化案例,创业者也可以打造自己在行业内的品牌和口碑,吸引更多的客户资源。
创业者可以根据自己的专业特长和经验积累,制作不同主题、不同难度的提示词教程,如提示词基础入门、行业应用实践、高阶优化技巧等。这些教程可以采用文字、图片、视频等多种形式,通过知识付费平台如小报童、知乎、得到等进行分销。
具体来说,提示词教程的制作和售卖可以包括以下几个步骤:
通过提示词教程的售卖,创业者不仅可以获得直接的经济收益,也可以建立自己在提示词领域的专家影响力,为后续的商业拓展奠定基础。同时,教程的制作和售卖也是一个持续的过程,创业者可以根据技术发展和市场变化,不断推出新的教程内容,实现长期、稳定的收入。
具体来说,利用提示词优化AI爆文的流程可以包括以下几个步骤:
通过持续生产和分发高质量的AI优化内容,创业者可以累积稳定的用户流量,建立自己在细分领域的影响力和公信力,从而获得长期、可观的经济收益。当然,这一过程也需要创业者不断优化自己的选题策划、提示词设计、内容分发等各个环节的能力,紧跟行业动态,把握用户需求。
除了直接的商业变现机会,提示词的设计思维和优化方法论,也可以给创业者带来一些有益的启发和借鉴:
站在时代的风口,提示词工程师这一新兴职业正在快速崛起。对于普通创业者而言,这既是一个充满机遇的创业蓝海,也是一个需要不断学习、创新、突破的挑战赛场。无论是提供提示词定制服务、制作提示词教程、利用提示词优化AI内容,还是开发提示词工具、搭建提示词社区,创业者都需要深入钻研提示词的设计原理和优化方法,洞察市场需求和用户痛点,不断迭代自己的商业模式和服务内容。
同时,创业者也要保持开放、创新的心态,将提示词的思维方式和方法论应用到更广泛的业务场景和管理实践中,用人机协作的智慧激发创新的火花,为自己的创业之路插上腾飞的翅膀。
未来已来,机遇已现。让我们携手并进,用智能的力量,用创新的勇气,在这个AI时代,共同开启提示词创业的新篇章,书写属于我们这一代创业者的荣光与梦想!