解密AI创作：提升Prompt提示词的提问技巧
文章目录
- 🍊AI创作的核心：提示词 Prompt 的重要性
- 1. 什么是提示词工程？
- 1.1 提示词的工作原理
- 1.2 高薪提示词工程师的现实
- 1.3 谁能胜任提示词工程师？
- 2. 提示词编写技巧
- 3. 常见的提示词框架
- 3.1 CO-STAR 框架
- 3.2 BORKE 框架
- 4. 提示词的实际应用
- 5. 提示词资源网站
- 6. AIGC 领域的发展与应用
- 7. 生成式 AI 实验示例
🍊AI创作的核心：提示词 Prompt 的重要性
在深入探索 AI 内容创作时，提示词 成为与 AI 沟通的关键工具。它不仅是 AI 理解指令的桥梁，还决定了生成内容的质量和相关性。掌握提示词的编写技巧，能极大提高 AI 生成内容的准确性。本文将揭开提示词的神秘面纱，展示其在 AI 创作中的作用与技巧，并提供如何编写高效提示词的指南。
1. 什么是提示词工程？
提示词工程可以简单理解为：通过组织关键词，提取出有效的信息。提示词的质量直接影响 AI 输出的准确性与专业度。精心设计的提示词，能够帮助 AI 更加精准地理解问题，从而生成符合预期的响应。
1.1 提示词的工作原理
在 AI 大模型中，提示词是一种引导 AI 生成特定类型文本的工具。通过提供一些关键词、短语或指令，AI 可以更好地理解上下文，并生成符合预期的结果。提示词的目的是帮助 AI 理解任务背景、提炼信息，并确保输出符合用户需求。
1.2 高薪提示词工程师的现实
国内外，提示词工程师作为一个新兴职业，尤其是在 AIGC 领域（AI 生成内容）中，逐渐受到重视。虽然该职业门槛较低，但高薪职位往往需要结合领域知识和技术能力，尤其是在金融、医疗、法律等行业。
1.3 谁能胜任提示词工程师？
提示词工程的门槛较低，竞争也相对激烈。虽然普通用户可以学习基础的提示词技术，但要获得高薪职位，还需结合领域知识和经验。提示词的应用领域广泛，适用于软件开发、文案写作、数据分析等多个行业。
2. 提示词编写技巧
编写提示词时，可以参考以下技巧，以确保 AI 输出符合预期：
- 清晰定义关键词：特别是模糊或具有多重含义的词汇。
- 提供背景信息：帮助 AI 理解上下文。
- 利用上下文和数据：让 AI 更好地理解任务背景。
- 指定 AI 的角色：为 AI 设定一个角色，以获得更具针对性的响应。
- 明确输出格式：指定响应的格式和结构，控制长度和细节。
3. 常见的提示词框架
3.1 CO-STAR 框架
CO-STAR 框架是新加坡政府科技部门提出的提示词结构，它考虑了 AI 输出的有效性与相关性。该框架可以帮助用户构建高效提示词：
- C: 上下文，提供任务背景。
- O: 目标，明确希望 AI 执行的任务。
- S: 风格，指定写作风格，如某个名人或领域专家。
- T: 语气，确定输出的态度，如正式、幽默或理解型。
- A: 受众，根据对象调整语言难度。
- R: 回复格式，明确输出的格式，如列表、JSON 等。
3.2 BORKE 框架
BORKE 框架由提示词领域的专家提出，适合提示词的结构化编写：
- B: 提供背景信息，帮助 AI 理解任务。
- R: 为 AI 设定角色，如“心理学家”或“产品经理”。
- O: 明确目标，确保 AI 聚焦任务。
- K: 定义关键结果，确保生成的内容符合要求。
- E: 进行实验性改进，优化提示词，以获得更好的结果。
4. 提示词的实际应用
提示词编写过程中，借助以上框架和技巧，可以显著提升 AI 生成内容的质量。以下是几个推荐的工具：
- KIMI-AI：提供预设提示词模板，涵盖从职业规划到销售话术等多个领域。
- Coze：支持编写结构化提示词，提升提示词编写效率。
5. 提示词资源网站
- AI Short：https://www.aishort.top/
- 提示精灵 (AI 智能酷网)：https://www.znkw.com/
这些网站提供丰富的提示词资源，适用于不同场景与职业需求。
6. AIGC 领域的发展与应用
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，AI 生成内容）包括文字、图像、音频、视频等各类内容。在未来，AIGC 将在购物、游戏、影视、音乐等多个领域中发挥重要作用，并为提示词工程师提供广阔的职业前景。
7. 生成式 AI 实验示例
以下是几个生成式 AI 应用的代码示例：
import openaiopenai.api_key = 'your-api-key'prompt = "Write a story about an AI that learns to"response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt=prompt,max_tokens=100
)print(response.choices[0].text.strip())