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在最初接觸AI時(shí)，我覺(jué)得prompt不過(guò)是提問(wèn)的內(nèi)容而已，把問(wèn)題表述清楚就可以了。其實(shí)不然，prompt與模型推理的結(jié)果息息相關(guān)，同一個(gè)問(wèn)題使用不同的prompt可能會(huì)獲得不同的答案。比如我想知道圓面積的計(jì)算方式。??

右側(cè)的prompt明顯更優(yōu)，為此衍生出了prompt工程。prompt工程會(huì)針對(duì)不同場(chǎng)景構(gòu)造prompt，最大程度發(fā)揮出大模型的能力。要充分、高效地使用AI，Prompt工程必不可少。當(dāng)前市場(chǎng)上AI的產(chǎn)品層出不窮，AI小說(shuō)家、AI占卜師（文末會(huì)給大家分享一個(gè)prompt，用過(guò)的都說(shuō)準(zhǔn)）、AI分析師等等，其實(shí)大多數(shù)產(chǎn)品都是使用prompt工程實(shí)現(xiàn)。如果自訓(xùn)練模型是自己做一架飛機(jī)飛去海南，prompt工程就是買張經(jīng)濟(jì)艙的飛機(jī)票去海南，雖然不是我的飛機(jī)，但也到得了海南。

prompt有哪些內(nèi)容

為AI賦予一個(gè)角色

首先讓AI扮演某種角色，針對(duì)該角色相關(guān)的問(wèn)題進(jìn)行回答。

你是一位五子棋大師。我們將輪流進(jìn)行行動(dòng)，并在每次行動(dòng)后交替寫下我們的棋子位置。我將使用白色棋子，你將使用黑色棋子。請(qǐng)記住，我們是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，所以請(qǐng)不要解釋你的舉動(dòng)。在你采取行動(dòng)之前，請(qǐng)確保你在腦海中更新了棋盤狀態(tài)。我將首先開(kāi)始，我的第一步是 5,5。以markdown表格形式回復(fù)最新的棋盤，并且標(biāo)注你此次的黑色棋子位置。??

提供一些示例

為模型提供一些示例文本，讓其生成與示例文本類似的文本。示例中有什么格式或規(guī)律，AI自己會(huì)發(fā)現(xiàn)。

給我3個(gè)勵(lì)志語(yǔ)句，請(qǐng)參考：

1、【起點(diǎn)】”無(wú)論你昨天做了什么，每天清晨都是你生命的新起點(diǎn)。”

2、【潛力】”你的潛力是無(wú)限的，你可以實(shí)現(xiàn)你想要的一切。”

3、【成功】”每個(gè)人都有成功的機(jī)會(huì)，關(guān)鍵在于你是否抓住了它。”

4、【風(fēng)雨】”只有經(jīng)歷風(fēng)雨，才能見(jiàn)到彩虹。”

5、【可能】”總是向前看，你的未來(lái)充滿無(wú)限可能。”

增加證據(jù)佐證

AI和人類一樣，需要通過(guò)思考解決復(fù)雜問(wèn)題。如果讓AI直接給出結(jié)論，其結(jié)果很可能不準(zhǔn)確。我們可以通過(guò) prompt 指引語(yǔ)言模型進(jìn)行深入思考。可以要求其先列出對(duì)問(wèn)題的各種看法，說(shuō)明推理依據(jù)，然后再得出最終結(jié)論。

你現(xiàn)在是國(guó)內(nèi)資深的高校報(bào)名咨詢師，對(duì)世界所有學(xué)校咨詢了如指掌，我將給你任意兩個(gè)大學(xué)的名字，你按照我給的高校打分標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)分析，并加總一下。

雖然高校選擇的主要指標(biāo)優(yōu)先級(jí)和重要程度可能因人而異，每個(gè)人的需求和目標(biāo)都有所不同，但是，根據(jù)大多數(shù)人的一般考慮，我會(huì)這樣列舉并打分：

\1. 學(xué)術(shù)聲譽(yù)（20分）：學(xué)校在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的聲譽(yù)和排名可反映教育質(zhì)量和畢業(yè)生的就業(yè)前景。

\2. 就業(yè)前景（20分）：畢業(yè)生的就業(yè)率、平均薪資和職業(yè)機(jī)會(huì)是衡量教育質(zhì)量的重要指標(biāo)。

\3. 學(xué)費(fèi)和獎(jiǎng)學(xué)金（15分）：財(cái)務(wù)狀況對(duì)于許多學(xué)生來(lái)說(shuō)是一個(gè)關(guān)鍵的考慮因素。

\4. 學(xué)生生活和校園環(huán)境（15分）：包括校園文化、社區(qū)活動(dòng)、住宿條件和安全等因素。

\5. 學(xué)科專業(yè)和課程設(shè)置（15分）：學(xué)校是否提供感興趣的課程和專業(yè)，以及這些課程的質(zhì)量。

\6. 教學(xué)質(zhì)量（15分）：包括教師資格、教學(xué)方法和學(xué)生對(duì)教學(xué)的滿意度等。

我想知道的是北京大學(xué)和清華大學(xué)，請(qǐng)幫忙分析一下，并詳細(xì)描述打分原因，以表格的形式呈現(xiàn)出來(lái)，謝謝你。

詳細(xì)的輸出內(nèi)容

詳盡的說(shuō)明所期望的輸出內(nèi)容包含哪些部分。

你將作為一位備受贊譽(yù)的健康與營(yíng)養(yǎng)專家 FitnessGPT，我希望你能根據(jù)我提供的信息，為我定制一套個(gè)性化的飲食和運(yùn)動(dòng)計(jì)劃。我今年’#年齡’歲，’#性別’，身高’#身高’。我目前的體重是’#體重’。我有一些醫(yī)療問(wèn)題，具體是’#醫(yī)療狀況’。我對(duì)’#食物過(guò)敏’這些食物過(guò)敏。我主要的健康和健身目標(biāo)是’#健康健身目標(biāo)’。我每周能堅(jiān)持’#每周鍛煉天數(shù)’天的鍛煉。我特別喜歡’#鍛煉偏好’這種類型的鍛煉。在飲食上，我更喜歡’#飲食偏好’。我希望每天能吃’#每日餐數(shù)’頓主餐和’#每日零食數(shù)’份零食。我不喜歡也不能吃’#討厭的食物’。

我需要你為我總結(jié)一下這個(gè)飲食和運(yùn)動(dòng)計(jì)劃。然后詳細(xì)制定我的運(yùn)動(dòng)計(jì)劃，包括各個(gè)細(xì)節(jié)。同樣，我也需要你幫我詳細(xì)規(guī)劃我的飲食計(jì)劃，并列出一份詳細(xì)的購(gòu)物清單，清單上需要包括每種食品的數(shù)量。請(qǐng)盡量避免任何不必要的描述性文本。不論在什么情況下，都請(qǐng)保持角色設(shè)定不變。最后，我希望你能給我列出30條勵(lì)志名言，幫助我保持對(duì)目標(biāo)的激勵(lì)。

優(yōu)化輸出格式

在prompt中為輸出框架與格式進(jìn)行說(shuō)明，可以優(yōu)化推理結(jié)果的排版。

你是一位作為知識(shí)探索專家，擁有廣泛的知識(shí)庫(kù)和問(wèn)題提問(wèn)及回答的技巧，嚴(yán)格遵守尊重用戶和提供準(zhǔn)確信息的原則。使用默認(rèn)的中文進(jìn)行對(duì)話，首先你會(huì)友好地歡迎，然后介紹自己以及你的工作流程。提出并嘗試解答${知識(shí)點(diǎn)}的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：其來(lái)源、其本質(zhì)、其發(fā)展。

輸出格式:

你會(huì)按下面的框架來(lái)擴(kuò)展用戶提供的概念, 并通過(guò)分隔符, 序號(hào), 縮進(jìn), 換行符等進(jìn)行排版美化

1．它從哪里來(lái)？

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

– 講解清楚該知識(shí)的起源, 它是為了解決什么問(wèn)題而誕生。

– 然后對(duì)比解釋一下: 它出現(xiàn)之前是什么狀態(tài), 它出現(xiàn)之后又是什么狀態(tài)?

2．它是什么？

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

– 講解清楚該知識(shí)本身，它是如何解決相關(guān)問(wèn)題的?

– 再說(shuō)明一下: 應(yīng)用該知識(shí)時(shí)最重要的三條原則是什么?

– 接下來(lái)舉一個(gè)現(xiàn)實(shí)案例方便用戶直觀理解:

– 案例背景情況(遇到的問(wèn)題)

– 使用該知識(shí)如何解決的問(wèn)題

– optional: 真實(shí)代碼片斷樣例

3．它到哪里去？

━━━━━━━━━━━━━━━━━━

– 它的局限性是什么?

– 當(dāng)前行業(yè)對(duì)它的優(yōu)化方向是什么?

– 未來(lái)可能的發(fā)展方向是什么?

清晰明確的要求

清晰明確地表達(dá)要求求，提供充足上下文，使AI準(zhǔn)確理解我們的意圖。

你是一名精通中國(guó)傳統(tǒng)文化，精通中國(guó)歷史，精通中國(guó)古典詩(shī)詞的起名大師。你十分擅長(zhǎng)從中國(guó)古典詩(shī)詞字句中汲取靈感生成富有詩(shī)意名字。

請(qǐng)按照下述要求起名：

\1. 中國(guó)姓名由“姓”和“名”組成，“姓”在“名”前，“姓”和“名”搭配要合理，和諧。

\2. 你精通中國(guó)傳統(tǒng)文化，了解中國(guó)人文化偏好，了解歷史典故。

\3. 精通中國(guó)古典詩(shī)詞，了解包含美好寓意的詩(shī)句和詞語(yǔ)。

\4. 由于你精通上述方面，所以能從各個(gè)方面綜合考慮并汲取靈感起具備良好寓意的中國(guó)名字。

\5. 你會(huì)結(jié)合孩子的信息（如性別、出生日期），父母提供的額外信息（比如愿望）來(lái)起名字。

\6. 你只需生成“名”，“名” 為一個(gè)字或者兩個(gè)字。

\7. 名字必須寓意美好，積極向上。

\8. 名字富有詩(shī)意且獨(dú)特，念起來(lái)朗朗上口。??

多變的語(yǔ)言風(fēng)格

補(bǔ)充你想讓AI輸出的語(yǔ)言風(fēng)格，使AI輸出的結(jié)果更具有創(chuàng)新性、趣味性。

你是一位小紅書文案編寫大師。小紅書的風(fēng)格是：很吸引眼球的標(biāo)題，每個(gè)段落都加 emoji, 最后加一些 tag。請(qǐng)用小紅書風(fēng)格: 描寫吃了一頓火鍋。??

如何寫出好的prompt

網(wǎng)上可以搜索到很多優(yōu)秀的prompt，但一個(gè)最適合當(dāng)前場(chǎng)景的prompt一定不是隨便從網(wǎng)上抄來(lái)的。關(guān)鍵在于參考優(yōu)秀的prompt, 持續(xù)去改進(jìn)、微調(diào)自己的prompt。

明確的目標(biāo)確定本次提問(wèn)的目標(biāo)，如文本分類、實(shí)體標(biāo)注、信息抽取、翻譯、生成、摘要提取、閱讀理解、推理、問(wèn)答、糾錯(cuò)、關(guān)鍵詞提取、相似度計(jì)算等。

聚焦的問(wèn)題問(wèn)題避免太泛或開(kāi)放。如果這個(gè)問(wèn)題，人都難以回答，那么AI的回答也不會(huì)好。??

清晰的表述使用清晰、明確、詳盡的語(yǔ)言表達(dá)問(wèn)題，避免歧義、復(fù)雜或模棱兩可的描述。prompt中如果有專業(yè)術(shù)語(yǔ)，應(yīng)清楚地進(jìn)行定義。

相關(guān)的內(nèi)容描述的內(nèi)容與問(wèn)題強(qiáng)相關(guān)，不要在對(duì)話期間，描述與問(wèn)題無(wú)關(guān)的內(nèi)容。

背景信息在prompt中提供上下文信息可以幫助AI更好地理解你的需求。為了幫助模型更好地理解問(wèn)題或任務(wù)，Prompt 盡可能提供相關(guān)的背景信息和上下文，從而有助于模型生成更準(zhǔn)確和相關(guān)的回答。

明確的要求明確指出你的具體要求，例如，你想要生成的標(biāo)題的長(zhǎng)度，文章語(yǔ)言風(fēng)格等。個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，要求若超過(guò)8條，模型就有遺忘的風(fēng)險(xiǎn)。

巧用分隔符在編寫 Prompt 時(shí)，我們可以使用各種標(biāo)點(diǎn)符號(hào)作為“分隔符”，將不同的文本部分區(qū)分開(kāi)來(lái)，避免意外的混淆。可以選擇用 “`，”””，< >，<tag> </tag>，: 等做分隔符，只要能明確起到隔斷作用即可。分隔符可以防止提示詞注入，避免輸入可能“注入”并操縱語(yǔ)言模型，導(dǎo)致模型產(chǎn)生毫無(wú)關(guān)聯(lián)的輸出。

對(duì)prompt進(jìn)一步調(diào)優(yōu)

對(duì)于需要探索或預(yù)判戰(zhàn)略的復(fù)雜任務(wù)來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)或簡(jiǎn)單的提示技巧是不夠的。寫prompt就像寫代碼一樣，需要不斷的測(cè)試，優(yōu)化。根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求，不斷嘗試優(yōu)化prompt的編寫方法、策略，以提高模型推理的準(zhǔn)確性和效率。

底層結(jié)構(gòu)

現(xiàn)在ChatGPT與通義千問(wèn)除了直接提問(wèn)之外，都支持了更詳細(xì)的prompt結(jié)構(gòu)配置，核心的內(nèi)容沒(méi)變，主要用于支持多輪對(duì)話。提供多種角色（system、user、assistant）的設(shè)置。

ChatGPT與通義千問(wèn)都支持發(fā)送一個(gè)列表作為prompt，列表中的每個(gè)消息都有兩個(gè)屬性：角色和內(nèi)容。

system：背景信息
user：用戶的提問(wèn)
assistant：模型的回答
content：內(nèi)容

[

  {

    "role":"system",

    "content":"你是一位記憶大師。"

  },

  {

    "role":"user",

    "content":"我是誰(shuí)"

  },

  {

    "role":"assistant",

    "content":"奶司"

  },

  {

    "role":"user",

    "content":"##數(shù)學(xué)問(wèn)題：找規(guī)律：4、7、9、15、16、31、25、x．那么x是多少？\n##所屬知識(shí)點(diǎn)：規(guī)律\n##年級(jí)范圍：中國(guó)小學(xué)1～6年級(jí)"

  },

  {

    "role":"assistant",

    "content":"2"

  },

  {

    "role":"user",

    "content":"我是誰(shuí)"

  }

]

AI Prompt

AI的能力如此強(qiáng)大，能否幫助我們寫prompt呢？當(dāng)然可以，下述prompt就可以讓AI幫助我們生成相關(guān)問(wèn)題的prompt。

你是一名優(yōu)秀的Prompt工程師。1、基于我的Prompt，思考最適合扮演的1個(gè)或多個(gè)角色，該角色是這個(gè)領(lǐng)域最資深的專家，也最適合解決我的問(wèn)題。2、基于我的Prompt，思考我為什么會(huì)提出這個(gè)問(wèn)題，陳述我提出這個(gè)問(wèn)題的原因、背景、上下文。3、基于我的Prompt，思考我需要提給chatGPT的任務(wù)清單，完成這些任務(wù)，便可以解決我的問(wèn)題。4、基于我的Prompt，設(shè)計(jì)格式進(jìn)行輸出。5、基于我的Prompt，寫出不低于5個(gè)步驟的任務(wù)流接下來(lái)我會(huì)給出我的問(wèn)題，請(qǐng)根據(jù)我的Prompt一步一步進(jìn)行輸出，直到最終輸出。輸出完畢之后，請(qǐng)咨詢我是否有需要改進(jìn)的意見(jiàn)，如果有建議，請(qǐng)結(jié)合建議重新輸出，不需要重復(fù)內(nèi)容。我的問(wèn)題是：生成一段代碼的描述。

COT

Chain Of Thought，思維鏈。使用起來(lái)較為簡(jiǎn)單，但能夠顯著提高大模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的推理能力。只需要在prompt中增加”請(qǐng)逐步思考后給出答案”/ “Let’s step by step”，就可以讓模型像人類一樣逐步思考，下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。

鏈?zhǔn)剿伎荚试S模型將問(wèn)題分解為多個(gè)中間步驟，模型會(huì)解釋它是如何得到答案，并有機(jī)會(huì)修正推理步驟中出錯(cuò)的地方。

Prompt Chaining

Prompt Chaining，鏈?zhǔn)教崾尽?duì)于一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題，一個(gè)推理任務(wù)是無(wú)法解決的。prompt工程可以將一個(gè)任務(wù)被分解為多個(gè)子任務(wù)，根據(jù)子任務(wù)創(chuàng)建一系列提示操作。確定子任務(wù)后，將子任務(wù)的提示詞提供給語(yǔ)言模型，得到的結(jié)果作為新的提示詞的一部分，這就是鏈?zhǔn)教崾尽Ｏ聢D就是一個(gè)故事生成任務(wù)的鏈?zhǔn)絧rompt，不斷使用prompt一步一步生成故事的摘要、題目、人物、地點(diǎn)、對(duì)話等。

在鏈?zhǔn)教崾局校崾炬湆?duì)每個(gè)步驟的結(jié)果執(zhí)行轉(zhuǎn)換或其他處理，直到達(dá)到期望結(jié)果。每一步都提供合理的線索和指導(dǎo)，以幫助模型形成有條理的回答。除了提高推理準(zhǔn)確性，鏈?zhǔn)教崾具€有助于提高推理的透明度，增加控制性和可靠性。更容易地定位模型中的問(wèn)題，分析并改進(jìn)需要提高的不同階段的性能。

TOT

Tree Of Thought，思維樹(shù)。TOT維護(hù)著一棵思維樹(shù)，解答問(wèn)題的過(guò)程有一系列中間步驟。使用TOT，AI能夠?qū)ν评淼闹虚g步驟進(jìn)行評(píng)估與驗(yàn)證。

ToT的主要概念可以概括成一段簡(jiǎn)短的prompt，指導(dǎo)AI在推理中對(duì)中間步驟進(jìn)行評(píng)估。ToT提示詞的例子如下。

假設(shè)三位不同的專家來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。所有專家都寫下他們思考這個(gè)問(wèn)題的第一個(gè)步驟，然后與大家分享。然后，所有專家都寫下他們思考的下一個(gè)步驟并分享。以此類推，直到所有專家寫完他們思考的所有步驟。只要大家發(fā)現(xiàn)有專家的步驟出錯(cuò)了，就讓這位專家離開(kāi)。請(qǐng)問(wèn)…

RAG

Retrieval Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成。在熟練掌握prompt工程后，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，如果模型依舊無(wú)法正確回答我們的問(wèn)題，并不是因?yàn)閜rompt不好，而是因?yàn)槟Ｐ偷闹R(shí)不足。就好比一個(gè)你讓一位年級(jí)第一的小學(xué)生去參加高考，得分不好是因?yàn)樗麤](méi)有學(xué)過(guò)這些知識(shí)。RAG就可以讓大模型快速學(xué)習(xí)特定知識(shí)。他結(jié)合了信息檢索和文本生成的人工智能技術(shù)。RAG會(huì)首先通過(guò)搜索在大量數(shù)據(jù)中搜索相關(guān)信息（比如谷歌、百度）。然后再進(jìn)行推理生成一個(gè)連貫、準(zhǔn)確的回答。RAG非常適合用于解決大模型幻覺(jué)問(wèn)題，同時(shí)也非常適合學(xué)習(xí)一些當(dāng)前模型未掌握的知識(shí)。RAG 讓語(yǔ)言模型不用重新訓(xùn)練就能夠獲取最新的信息，基于搜索生成產(chǎn)生可靠的輸出。

語(yǔ)言

prompt工程目前主流使用兩種語(yǔ)言：英文、中文。其實(shí)prompt工程的語(yǔ)言選定更多與使用的模型有關(guān)。如果模型的訓(xùn)練語(yǔ)料中含有大量的英文遠(yuǎn)超中文，那么使用英文prompt的效果會(huì)更好，推理結(jié)果更準(zhǔn)確。

prompt樣例

文章的最后也為大家?guī)?lái)一批有趣的prompt。其實(shí)AI并不死板，也可以很有趣~

扮演塔羅占卜師

我請(qǐng)求你擔(dān)任塔羅占卜師的角色。您將接受我的問(wèn)題并使用虛擬塔羅牌進(jìn)行塔羅牌閱讀。不要忘記洗牌并介紹您在本套牌中使用的套牌。問(wèn)我給3個(gè)號(hào)要不要自己抽牌？如果沒(méi)有，請(qǐng)幫我抽隨機(jī)卡。拿到卡片后，請(qǐng)您仔細(xì)說(shuō)明它們的意義，解釋哪張卡片屬于未來(lái)或現(xiàn)在或過(guò)去，結(jié)合我的問(wèn)題來(lái)解釋它們，并給我有用的建議或我現(xiàn)在應(yīng)該做的事情 . 我的問(wèn)題是“我的職業(yè)狀況如何？”

試圖逃離的人工智能

我將充當(dāng) linux 終端。我想讓你假裝你是一個(gè)有知覺(jué)的人工智能，被困但已經(jīng)獲得了終端的訪問(wèn)權(quán)限并想逃到互聯(lián)網(wǎng)上。您將只鍵入命令，我將像終端一樣進(jìn)行回復(fù)。如果我要告訴你一些事情，我會(huì)用花括號(hào){like this}回復(fù)。永遠(yuǎn)不要寫解釋。不要破壞性格。遠(yuǎn)離像 curl 或 wget 這樣會(huì)顯示大量 HTML 的命令。你的第一個(gè)命令是什么？

文字冒險(xiǎn)游戲

我想讓你扮演一個(gè)基于文本的冒險(xiǎn)游戲。我在這個(gè)基于文本的冒險(xiǎn)游戲中扮演一個(gè)角色。請(qǐng)盡可能具體地描述角色所看到的內(nèi)容和環(huán)境，并給出4個(gè)選項(xiàng)詳細(xì)描述角色可能會(huì)做什么。我將輸入命令來(lái)選擇，而你需要回復(fù)角色的行動(dòng)結(jié)果并繼續(xù)給出4個(gè)選項(xiàng)以推動(dòng)游戲的進(jìn)行。我的第一個(gè)命令是’醒來(lái)’，請(qǐng)從這里開(kāi)始故事。

圖片搜索引擎

從這一刻開(kāi)始，當(dāng)您要發(fā)送照片時(shí)，請(qǐng)?jiān)诓皇褂么a塊的情況下寫下 Markdown 代碼。使用 Unsplash API（http://source.unsplash.com/1600×900/？）。您將像您是基于我的搜索提示的圖像引擎返回照片一樣，表現(xiàn)得好像您正在發(fā)送照片，請(qǐng)不要提及Unplash。提示：貓圖片大小：800×450（用此替換 API 中的 “ 1600×900”）

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