ChatGPT高效提问—prompt基础
ChatGPT高效提问—prompt基础
设计一个好的prompt对于获取理想的生成结果至关重要。通过选择合适的关键词、提供明确的上下文、设置特定的约束条件，可以引导模型生成符合预期的回复。例如，在对话中，可以使用明确的问题或陈述引导模型生成相关、具体的回答；在摘要生成中，可以提供需要摘要的文章段落作为prompt，以确保生成的摘要准确而精炼。
1.1 prompt基本原则
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简明清晰
切忌表述复杂或含有歧义，尽可能简洁地表达主题，避免不必要的描述，以便ChatGPT准确理解我们的意图。使用简单易懂的语言，避免使用复杂的术语或语法结构。如果有术语，应该定义清楚。
不合格的prompt示例：
合格prompt的示例：
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具体化
提供尽可能具体和详细的信息，以便ChatGPT更好地理解我们的意图。应提供相关的关键词、时间、地点和其他必要的细节。
不合格的prompt的示例：
合格的prompt的示例：
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聚焦
prompt一定要一针见血、关键点明确，避免问题太宽泛或太开放。
不合格prompt的示例：
合格prompt的示例：
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要有上下文
在prompt中给出上下文信息，以便ChatGPT更好地理解我们的需求。
不合格的prompt的示例：
合格prompt的示例：
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确定生成目标
在prompt中明确指定生成目标。这可以帮助ChatGPT更好地理解我们的意图，生成更精确的回复。
不合格prompt的示例：
合格prompt的示例：
- 使用正确的语法、拼写以及标点符号
在编写prompt时，一定要注意语法、拼写以及标点符号的正确性，尤其是在使用英文prompt的时候，否则可能会造成ChatGPT生成的内容与你的预期相去甚远。
不合格prompt的示例：
合格prompt的示例：
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验证准确性
编写完prompt后，须仔细检查以确保它准确表达了你的意图。尽可能想象不同的回复和场景，并确保prompt在这些情况下仍然准确和相关。
1.2 prompt组成元素
一个基础的prompt需要包含几个元素，如表所示。
基础prompt组成要素
| 中文名称 | 英文名称 | 是否必填 | 含义 |
|---|---|---|---|
| 指令 | instruction | 必填 | 希望模型执行的具体任务 |
| 语境 | context | 选填 | 也称上下文，可以引导模型输出更好的回复 |
| 输入数据 | input data | 选填 | 向模型提供需要处理的数据 |
| 输出指标 | output indicator | 选填 | 告知模型输出的类型或格式 |
按照这个格式写prompt，模型返回的结果一般不会差。当然，prompt不一定要包含所有4个元素，而可以根据自己的需求排列组合。下面就以“策划年会流程”为例，看看如何使用这4个元素，如表所示。
基础prompt组成要素示例
| 中文名称 | prompt中的描述 |
|---|---|
| 指令 | 策划年会流程 |
| 语境 | 公司举办年会 |
| 输入数据 | 领导发言、奖品发放、才艺表演等环节 |
| 输出指标 | Markdown格式 |
输入prompt:
ChatGPT输出：
从输出结果来看，ChatGPT按照要求策划了公司年会流程，包括必要的几个环节，并以Markdown格式输出。下面介绍稍微复杂一些的prompt组成元素，其完备性更高，比较适用于编写prompt模板，如表所示。
高级prompt组成要素
| 中文名称 | 英文名称 | 是否必填 | 含义 |
|---|---|---|---|
| 能力与角色 | capacity and role | 选填 | 希望模型扮演什么角色 |
| 洞察力 | Insight | 选填 | 背景信息或上下文 |
| 指令 | statement | 必填 | 希望模型做什么 |
| 个性 | personality | 选填 | 希望模型以什么风格或方式回答 |
| 尝试 | experiment | 选填 | 要求模型提供多个答案 |
将以上元素组合在一起，就形成了一个更详细、更明确的prompt，我们称之为高级prompt。对比基础prompt，使用高级prompt生成的结果会更加精确，相关性也更强。以“用鲁迅的风格进行创作”为例，高级prompt的组成要素如表所示。
| 中文名称 | prompt中的描述 |
|---|---|
| 能力与角色 | 文学家鲁迅 |
| 洞察力 | 指定年代背景、1980年 |
| 指令 | 写日记 |
| 个性 | 文言文的形式 |
| 尝试 | 三篇 |
输入prompt:
ChatGPT输出：
从输出结果来看，ChatGPT比较成功地以鲁迅的风格撰写了三篇日记，语言生动，符合预期。因此，对于更复杂的任务，大家可以参考高级prompt组成元素进行输入。
备注：以上的案例都在小蜜蜂AI学习网站完成，网址：https://zglg.work。