"忘了"，“记不清了”，“有点印像”
“能给点提示吗？”
......
“哦，想起来了，是这样的。。。。。。”
这就是提示的作用：通过关键信息、结构化信息提示，引导完整的、正确的信息输出
AI Prompt，人工智能提示词，指导AI输出所相要的内容
一段文字、信息，提示、引导，AI输出的上下文提示信息，帮助AI理解输入者的意图、做出正确响应
大语言模型生成内容时，会先处理 Prompt，再根据对其的理解进行输出；大语言模型是根据输入上文，来预测下一个词出现的概率，逐字生成出下文。
Prompt=任务+内容主体+需要的细节（可选）+答案的形式（可选）
-- 参考，秒懂AI｜Prompt是什么？好的Prompt又是什么？
如何提升生成式AI内容的准确性、有效性、符合性：使用经过加工的 Prompt.
5W1H： 谁、什么时间、什么地点、做什么、为什么、怎么样
- 准确表达意图：要什么，做什么（具体的，准确的在不足够了解你之前，AI不会猜出人的心思，如果有那是一本正经的胡说八道）
- 强调关键说明：为什么，怎么样（让AI理解你想要的有什么区别于其他的、特色的，形容词、副词更能对Prompt有清晰的表述）
- 准确描述场景：谁，时间，地点，如何展示
如写文章：先列大纲，提纲携领，统领全局，不跑题
如画素描：先构图，再打草稿，后定义细节、特色
AI，像人一样的思考、行为？
试着举个例子：
| 美女 | “美女”是对容貌美丽的女性的赞美和称呼。这个词语在不同的文化和语境中可能有不同的定义和评价标准，但通常都强调了女性的外貌吸引力。 然而，值得注意的是，外貌并不是评价一个人的唯一标准。每个人都有自己的独特之处，包括个性、才华、智慧等等。因此，我们应该尊重每个人的独特性，不要仅仅以外貌来评判一个人。 同时，也要意识到“美女”这个称呼可能带有一定的主观性和偏见。不同的人对于美的定义和喜好可能有所不同，因此我们应该避免使用过于狭隘或片面的标准来评价一个人的外貌。 总之，“美女”是对容貌美丽的女性的赞美，但我们应该尊重每个人的独特性，不要仅仅以外貌来评判一个人，并避免使用过于主观或片面的标准来评价一个人的外貌。 |
| 穿红衣、唐装、瘦瘦的美女 | 穿红衣、唐装、且身材瘦瘦的美女，这样的描述非常具体且富有画面感。这样的女性通常给人一种古典与现代相结合的美感，红衣象征着热情与活力，而唐装则带有浓厚的中国传统文化元素，显得既优雅又大方。 红衣能够凸显女性的肤色和气质，让人眼前一亮。唐装的设计往往注重线条的流畅和剪裁的精致，能够很好地展现女性的身材曲线，尤其是瘦瘦的女性穿上唐装，更能突显其身材的修长和匀称。 当然，美是多元化的，不仅仅是外表上的。这样的女性如果还具备内在的品质和才华，那么她的美将更加立体和动人。我们应该尊重并欣赏每个人的独特之处，包括她们的外貌、性格、才华等等。 总之，穿红衣、唐装、瘦瘦的美女是一种非常吸引人的形象，但我们应该更加关注她们内在的品质和才华，以及她们所展现出的多元化美。 |
| 画个美女 -- 是AI画的？还是借用别人的图？ |  |
| 画个穿红衣、唐装、瘦瘦的美女 -- 是AI画的？还是借用别人的图？ |  |
| 画个雪山之中，穿红衣、唐装、瘦瘦的古典美女 |  |
看一下AI给出的Prompt：我画好了，欢迎对我提出反馈和建议，帮助我快速进步。你可以完整描述你的需求来继续作画，如：“帮我画深海里的古风女孩，侧脸美颜，甜美微笑”。
-- 文心一言
AI Prompt，即“人工智能提示词”，在自然语言处理（NLP）领域扮演着至关重要的角色。以下是对AI Prompt的详细解析：
一、定义与核心价值
AI Prompt是一种“输入方式”，通常为一段文本或信息，用于指导AI模型生成所需的输出。它是连接用户与AI模型的桥梁，通过提供必要的提示或输入，引导AI系统做出回应。AI Prompt的核心价值在于其灵活性和泛化能力，能够引导模型完成多样化的任务，包括但不限于文本生成、问答推理、情感分析等。
二、应用场景
文本生成与内容创作：通过提供不同风格和主题的Prompt，用户可以引导模型生成符合要求的文本内容，如新闻报道、小说故事、诗歌散文等。这种自动化生成文本的能力不仅提高了内容创作的效率和质量，还为创作者提供了更多的灵感和选择空间。
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问答与推理：通过设计合理的问题和上下文信息，用户可以引导模型进行准确的回答和推理。这种能力在知识问答、法律咨询、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。
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搜索引擎优化：Prompt技术可以通过提供更为详细的提示词和上下文信息来优化搜索过程，提高搜索效率和准确性。特别是在处理跨语言搜索时，Prompt技术的优势更加明显。
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教育与培训：通过为学生提供个性化的学习资源和辅导服务，Prompt技术可以帮助他们更好地理解和掌握知识点，提高学习效果和学习兴趣。
三、类型与示例
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描述性Prompt：用于描述或询问具体信息，如“生成一幅描述太阳系的图像”。
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指令性Prompt：指导AI执行特定的任务或操作，如“写一个Python脚本来排序一个数字列表”。
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情感性Prompt：探讨或表达情感、感受或心态，如“如果一个圆的半径是5米，那么它的面积是多少”。
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咨询性Prompt：提供分析、见解或建议，如“给一位希望提高时间管理技能的专业人士提供建议”。
四、技术挑战与未来展望
尽管AI Prompt技术已经取得了显著的发展成果，但仍面临一些技术挑战，如如何更准确地捕捉用户的真实需求、如何提升模型的生成效果和泛化能力等。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI Prompt技术有望实现更加全面和深入的发展。例如，将Prompt技术与图像、语音等非文本领域相结合，实现多模态信息的融合处理；根据用户的偏好和需求定制个性化的Prompt模板和生成策略；通过自动化算法对Prompt进行优化和调整，以提高生成效率和质量稳定性等。
综上所述，AI Prompt作为自然语言处理领域的一项关键技术，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。通过不断的技术创新和优化，AI Prompt有望为人类带来更多便捷和高效的服务体验。
