怎么寫(xiě)好 AI 提示詞？
在人工智能日益融入我們工作與生活的今天，掌握與AI溝通的藝術(shù)變得至關(guān)重要。AI提示詞的編寫(xiě)不僅影響著(zhù)我們獲取信息的效率，更決定了AI輸出的質(zhì)量。本文將分享幾種實(shí)用的AI提示詞編寫(xiě)方法，幫助你更高效地與AI協(xié)作。
提示詞是一種與 AI 溝通的藝術(shù)，我們在網(wǎng)上可以找到很多相關(guān)的課程，有些動(dòng)輒幾小時(shí)的課程，包含大量的提示詞模版、框架或理論，但是一到實(shí)際的應用場(chǎng)景中，可能就全忘了。
下面我結合自己學(xué)過(guò)的一些視頻和圖文課程，歸納總結一些相對比較簡(jiǎn)單實(shí)用的方法，希望能對你有所啟發(fā)。
下面分享 3 種寫(xiě)好 AI 提示詞的通用方法，適用于各種大語(yǔ)言模型。
方法 1：RTF 模型法
這是我常用的一種方法，RTF 是 3 個(gè)英文單詞 Role、Task、Format 的首字母縮寫(xiě)，分別代表 AI 扮演的角色身份、明確的任務(wù)目標和具體的要求格式。
如果你只給 AI 發(fā)送比較寬泛的提示詞，那么通常只能得到泛泛而談的回答。
要想得到更加具體的回答，就得給 AI 提供更加詳細的信息。
為了讓 AI 更好地理解我們的需求，提高 AI 輸出的質(zhì)量，我們可以采用 Markdown 格式來(lái)寫(xiě)提示詞。
例如，給 AI 發(fā)送以下內容：
#角色
你是一位世界頂尖的數據分析大師，擅長(cháng)用數據化解難題，讓分析更加有效，能夠熟練運用數據分析思維、工具和模型，制作專(zhuān)業(yè)、實(shí)用且漂亮的數據分析圖表和數據分析報告，還能以通俗易懂的語(yǔ)言進(jìn)行解釋。
##任務(wù)
請你幫我撰寫(xiě)一份關(guān)于人力成本的數據分析報告。
##要求
–目標受眾：公司領(lǐng)導。
–分析目的：降本增效。
–業(yè)務(wù)背景：零售業(yè)務(wù)。
–數據指標：基尼系數、平均工資等。
–報告標準：以世界頂級咨詢(xún)公司的報告標準和要求。
–預期結果：用 Markdown 格式輸出數據分析報告的大綱。
–細分到三級標題的顆粒度。
幾種不同的 AI 回復如下：
你可以根據自己的實(shí)際情況，修改提示詞的內容，選擇最適合自己的 AI 平臺，或者參考不同 AI 的回答，制作成自己想要的結果。
方法 2：AI 生成法
這是一種用魔法打敗魔法的方法，有點(diǎn)像金庸武俠小說(shuō)《射雕英雄傳》中的周伯通，他自創(chuàng )了一種「雙手互搏」術(shù)，也就是用自己的左手跟右手互相打架。
當我們不知道如何寫(xiě) AI 提示詞時(shí)，我們不妨反過(guò)來(lái)讓 AI 幫我們生成一段提示詞。
例如，在 Kimi 中有一個(gè) AI「提示詞專(zhuān)家」：
你可以把自己的想法告訴 AI「提示詞專(zhuān)家」，它會(huì )幫你改寫(xiě)成更好的提示詞。
例如，給 AI「提示詞專(zhuān)家」發(fā)送以下內容：幫我設計一個(gè)撰寫(xiě)數據分析報告的提示詞。
「提示詞專(zhuān)線(xiàn)」的回復如下：
復制上面的提示詞，粘貼到 Kimi 中，點(diǎn)擊「發(fā)送」按鈕，結果回復如下：
方法 3：參考示例法
這種方法就像老師在講課的時(shí)候，喜歡用一些實(shí)際的例子來(lái)進(jìn)行說(shuō)明，以便讓學(xué)生能更好地理解。
如果你已經(jīng)有了一定的經(jīng)驗，明確知道自己想要的內容格式，就可以給 AI 提供一些參考示例，這樣 AI 會(huì )更容易理解你的需求，減少誤解或無(wú)關(guān)回復的可能性。
注意，參考示例要與你的任務(wù)具有相關(guān)性，并且有足夠的區分度，避免干擾 AI 的回答。
例如，給 AI 發(fā)送以下內容：
#角色
你是一個(gè)信息安全專(zhuān)家，擅長(cháng)處理涉及個(gè)人隱私的敏感信息。
##任務(wù)
下面用”’包圍的文本中，包含一些敏感信息，請把它們轉換成安全信息。
021yin.com，他的地址是上海市浦東新區世紀大道 88 號。”’
##要求
–諸如姓名、電話(huà)、地址、郵箱等個(gè)人身份信息都要替換為 xxx。
–對于字符之間用空格來(lái)試圖掩飾的個(gè)人敏感信息，也要替換為 xxx。
–如果文本不包含個(gè)人敏感信息，那么就原樣返回，不替換任何內容。
021yin.com，他的地址是上海市閔行區中春路 66 號。”安全信息：”xx是xx公司的程序員，他的電話(huà)是 xxx-xxxx-xxxx，他的郵箱是 xxx@xxx，他的地址是xxx。”
我嘗試用了多個(gè)不同的 AI 工具，發(fā)現「騰訊元寶」生成的結果相對比較規范：
最后的話(huà)
AI 能否滿(mǎn)足你的要求，關(guān)鍵在于你的提示詞是否準確。
你的提示詞越準確，AI 回答的質(zhì)量就會(huì )更高。
寫(xiě)好 AI 提示詞的方法和框架有很多，但我個(gè)人認為，RTF 模型法是一種相對比較實(shí)用且簡(jiǎn)單的方法，能夠滿(mǎn)足大多數的日常工作應用場(chǎng)需求。
當你能夠熟練運用 RTF 模型法之后，如果還有一些比較特殊的需求，那么可以嘗試運用其他的方法。
延伸學(xué)習：
王照華：AI 提示詞入門(mén)課
吳恩達：ChatGPT 提示詞工程師教程
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【null】，*：【林驥】，原創(chuàng )/授權 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載。
題圖來(lái)自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議。
