前言
你有没有想过，为什么有些人似乎能从 AI 工具中获得惊人的效果，而其他人却举步维艰？好用的永远在别人那，而自己的人工智能AI怎么这么像"人工智障"呢？有没有经常被气到呢哈哈哈哈？
问题的答案可能比你想象的要简单。
78% 的成功 AI 交互都归结为一项关键技能：制作有效的提示？
如果你不知所措，那就来看看本篇文章吧！我会剖析每一个步骤以及案例…
友情提醒：本篇纯干货，篇幅较长，本次使用到的AI为ChatGPT4.0
一、理解角色
想象一下，你是一个老板，手边有一位出色的个人助理，随时准备帮助你完成任何任务。
但现在问题在于：这位助理只能接受一种独特的语言——提示语言，也就是Prompt。你可以通过文字向它下达命令，只是你能否以这种语言输出最有效的提示词，从而进行有效沟通，这还只是未知数，而这也将决定你的人工智能体验成败。
是人工智能？亦或者是人工智障？
二、理解基础提示
A. 什么是提示？
可以将提示视为你与 AI 对话的开场白，你可以用 AI 能够理解并采取行动的语言来表达“我需要帮助”。
它可以是你提出的一个问题，也可以是你给出的指令，又或者是一个设置好的场景，更贴切地说，是一把解锁 AI 丰富知识和能力的钥匙。
提示其实分为多种形式，每种形式适用于不同的任务
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开放式提示：这些是你的头脑风暴伙伴。它们为人工智能提供了探索和产生创意的空间。例如，“建议减少城市塑料垃圾的创新方法。”
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引导提示：将这些提示视为你的重点合作者。它们提供更多结构和方向。例如，“列出一次性塑料袋的五种环保替代品，包括其优缺点。”
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受限提示：这些是你的精密工具。它们为 AI 设定了特定的工作参数。例如，“为可重复使用的水瓶生成 50 字的产品描述，突出其环保优势。”
B. 人工智能模型如何解释和响应提示
当你发送提示时，AI 不会直接查找预先写好的答案。相反，它会使用一种称为自然语言处理(NLP) 的过程来理解你的请求。你可以将 NLP 视为 AI 解码人类语言的方式，就像你解读朋友话语背后的含义一样。
然后，人工智能会搜索其庞大的知识库，连接各个点并得出与你的提示相关的见解。这就像拥有一个速度超快、博览群书的研究助理，可以立即回忆和综合来自数百万个来源的信息。
上下文和相关性是这一过程中的关键因素。人工智能不仅关注个别单词，还会尝试掌握提示的整体含义和意图。这就是为什么在提示中提供清晰的信息和足够的上下文可以显著改善人工智能的响应。
C. 即时输出质量关系
这里有一个关键的见解：提示的质量直接影响 AI 输出的质量。这是"垃圾输入，垃圾输出"的典型案例，也是"精彩输入，精彩输出"的典型案例！
想象一下，你正在使用地图应用。如果你输入“餐厅”之类的模糊目的地，你可能会到达任何地方。但如果你指定“5 英里内评价很高的意大利餐厅，目前营业”，那你更有可能得到你想要的确切信息。同样的原则也适用于 AI 提示。
为了形象化这种关系，我们来尝试做一下比较：
第一幅画，提示模糊、不明确，会导致一般性、通常不相关的回答，你无法知道AI会给你怎么样的一个答案。
而第二幅画中，提示会变得更加清晰和具体，从而产生更加准确、有用和量身定制的输出，你可以从而进一步地调整修改，直至生成一个你最满意的答案。
从模糊到具体，再到最优解，这是我们在使用AI时需要去追求的，而我们现在的目标是制作出符合这个范围的提示
三、有效提示的剖析
现在你已经了解了提示是什么以及它们如何工作，那接下来就是我们剖析有效提示结构的时间了。
A. 关键要素
每个一流的提示都包含四个基本要素。让我们来分解一下：
1.明确的目标
提示的北极星就是它的目标。
你到底想实现什么？你是在寻找信息、请求分析还是激发创造力？明确的目标可以引导人工智能的注意力，确保你得到你想要的结果。
例如，不要含糊地说“告诉我有关气候变化的信息”，而要尝试说“总结过去十年气候变化对全球农业最重要的三大影响”。
2.相关背景
背景是帮助 AI 了解你来自何处的背景故事。
这是向陌生人寻求帮助和向了解你情况的朋友寻求帮助之间的区别。提供相关背景可让 AI 根据你的特定需求定制其响应。
例如，你可以说“为试图与大型在线零售商竞争的当地小型书店建议五种营销策略”，而不是说“给我一些营销想法”。
3.具体说明
将说明视为你为 AI 提供的 GPS 方向。
你给出的信息越精确，你越有可能到达你想要的目的地。具体说明可帮助 AI 准确了解你正在寻找的内容以及你希望如何呈现它。
不要“写一封电子邮件”，而要尝试“起草一封专业的电子邮件来拒绝工作机会，对这次机会表示感激，并为未来的合作留下空间”。
4.所需输出格式
格式是结果的包装形式。
你想要列表、段落、表格还是其他格式？你想要什么性质的文章？你想要让AI输出什么样的格式？指定格式往往有助于 AI 以对你最有用的方式构建其响应。
例如，“列出五个可以提高工作效率的日常习惯，并对每个习惯进行简要说明。”
B. 好提示与坏提示的例子
以下是一些好提示和坏提示的并列比较，以及为什么其中一个比另一个更有效的解释。
示例 1：撰写博客文章
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糟糕的提示：“写一篇关于猫的博客文章。”
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好的提示： “写一篇 500 字左右的科普性博客文章，介绍养猫的五大健康益处。包括科学研究来支持每一点，并在最后为潜在的养猫者提供建议。使用适合一般读者的友好、对话的语气。”
解释：
糟糕的提示语含糊不清，没有提供任何方向。
而好的提示语则包含明确的目标（养狗对健康的好处）、具体说明（500 字、5 项好处、科学依据）、所需格式（科普性博客文章结构）和背景（一般受众、友好语气）。
示例 2：数据分析
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糟糕的提示： “分析这些销售数据。”
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好的提示： “使用所附的我们公司三条产品线的季度销售数据，创建一份简短的报告：
- 确定表现最佳和最差的产品
- 突出任何重要的趋势或模式
- 建议两种可行的策略来提高整体销售额以项目符号列表的形式展示你的发现，每个要点限制在 2-3 句话以内。”
解释：
糟糕的提示简短模糊，回答的质量要取决于人工智能知道你指的是什么数据以及你想要什么样的分析，又或者取决于它目前已有的学习数据，具有很强的不确定性。
好的提示提供了背景信息（季度销售数据、三条产品线）、明确的目标（确定绩效、趋势和策略）和特定的输出格式（报告性质，策略带有简洁要点的项目符号列表）。
最后有话说
了解了这些基本知识之后，你大概会对AI沟通会有一定深度理解
在AI模型相同或大差不差的情况下，什么样的问题决定了AI什么样的回答，这也是我最常说的，也坚信的一点：回答的质量取决于问题的质量
最近很忙，抽了点时间写了这么多太不容易了，其实还有很多技巧没有说，如果本篇文章对你有帮助的话，可以点点赞，或者关注转发一下吗？这会是我出下一篇的动力，谢谢！！
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