AI提示词入门教程

简介: 前言在当前的信息时代,人工智能(AI)已成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。尤其是在处理语言和文本的应用中,AI的效率和能力已经展现出巨大潜力。然而,要充分利用AI的能力,有效地与之交互是关键。本文旨在探讨如何通过合适的提示词来指导AI,以确保任务的准确性和效率。我们将重点讨论基本原则和技巧,这些内容对于任何希望通过AI实现特定目标的用户都是极其有用的。

前言

在当前的信息时代,人工智能(AI)已成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。尤其是在处理语言和文本的应用中,AI的效率和能力已经展现出巨大潜力。然而,要充分利用AI的能力,有效地与之交互是关键。本文旨在探讨如何通过合适的提示词来指导AI,以确保任务的准确性和效率。我们将重点讨论基本原则和技巧,这些内容对于任何希望通过AI实现特定目标的用户都是极其有用的。


摘要:

原则1: 尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”

使用分隔符清楚地指示输入地不同部分


使用诸如引号"“”,```反引号,—,<>,<tag></tag>等分隔符将特定内容分割开来,使AI模型能够更加清楚地了解它选用处理地文本.

例如:


“”"在过去的一天(12月31日),长三角铁路发送旅客260.8万人,较2019年同期相比增长35.6%。其中上海虹桥站发送旅客20万人,较2019年同期相比增长32%。杭州东站发送旅客22.07万人,较2019年同期相比增长24.4%。


为满足旅客出行需要,1月1日,长三角铁路加大对重点地区和热门方向运力投放,计划增开长三角至长沙、南昌等热门方向,以及管内沪宁、沪杭、宁杭等线路旅客列车96列,组织去往北京、郑州、武汉、深圳等方向238列动车组列车重联运行,全力满足旅客出行需要。


假日期间,铁路部门积极采取措施,保障旅客安全、有序、温馨出行。铁路上海站将持续开设“一窗通办”窗口为需要办理多项售票业务的旅客,提供退票、改签、重新购票“一站式”服务。车站“银发通道”“银发窗口”“路地接续”服务为老年人和行动不便的旅客提供出行便利。铁路杭州站优化乘降组织,优化旅客进站流线,针对重点时段、重点列车,实时了解乘车人数,科学调整候检时间。上海客运段、南京客运段加强重点旅客服务,在多趟列车上准备了爱心百宝箱,为儿童旅客准备了蜡笔彩纸小图书等,为有需要的老年旅客提供老花镜"“” 将被三个双引号括起来地文本,总结为一句话。


这个例子中使用"""将要处理地内容进行了分隔,使得AI能够理解他要处理地内容具体是哪个部分。实际上,分割符可以是任何能够使AI模型能够明确知道这是一个独立部分的东西。


要求结构化地输出

为了使模型的输出便于解析,一个很好的方法就是像模型请求结构化的输出。比如可以请求模型按照HTML或者JSON等格式生成内容。

例如:

生成三个虚构的电影标题,以及他们的主演和类型,使用以下键名以JSON格式输出:上映日期,电影名,主演,类型。

可以看到,模型成功生成了JSON格式的电影名,这样使用python时我们就能很方便的对内容进行处理。


让模型检查是否满足条件

如果任务有假设条件并且这些条件不一定被满足,那么我们可以告诉模型首先检查这些假设条件,如果不满足则指示出来,并停止尝试完美完成任务。为了避免意外的错误或结果,应该考虑潜在的边缘情况以及模型如何处理它们。


现在我将复制一段描述如何泡茶的段落,然后复制我们的提示。因此,提示是,如果文本包含一系列指示,请将这些指示重写为以下格式,然后写出步骤说明。如果文本不包含一系列指示,则只需写下未提供步骤”"。如果我们运行这个cl,你会看到模型能够从文本中提取出指示。现在,我将尝试在不同的段落中使用相同的提示。

我将给你一段被```括起来的文字,如果其中包含一系列的指令,以以下格式重写指令:
步骤1 - ···
步骤2 - ···
···
步骤N - ···

如果没有指令,只需要提示\"不包含步骤"\

可以看到,我们给模型输入上诉提示词, 并给模型输入一段做红烧的步骤后,模型提取了做红烧肉的步骤并按照指定的格式重写了。

下面看看在不同的文本中输入上诉提示词的效果:

这段文字摘自朱自清的散文《荷塘月色》,其中没有任何指令。使用刚才那段提示词操作这段文本时,模型会尝试提取指令,并发现了没有任何指令,因此模型按照要求告诉我们"不包含步骤"。


少样本提示

顾名思义,少样本提示就是在执行任务的时候,给模型一个回答的参考,比如按照某种风格、某种格式、某种语气等。

原则2:给AI思考的时间,以及完成任务的时间

如果模型总是给出错误的推断是,往往需要重新设计提示词,在模型给出最终答案前进行一系列相关的推理。如果给定的任务过于复杂时,模型可能会给出错误的答案,这个时候就需要给模型更多的思考时间。下面是一些常用的技巧:


指定任务完成得步骤


第一种技巧就是对任务进行拆解,使用明确的步骤来完成一个任务。

例子:

让模型按照一定步骤将一段中文进行总结,然后翻译为英文,再提取一些具体事物并保存为JSON格式


更进一步可以结合分隔符,让输出更加格式化


在得出结论前,让AI自己探索解决方案

这个技巧是让模型在做出结论之前自行解决问题。有时,当我们明确指示模型在得出结论之前先理清事情的顺序时,我们会获得更好的结果。这与我们之前讨论的给模型时间来解决问题的想法是相同的,就像人一样,我们让它自己思考解决方案,而不是马上判断答案是否正确。

事实上,学生的解答是错误的,因为他们计算了维护费用为100,000加100x,但实际上应该是10x,因为每平方英

尺只有10美元,其中x是安装面积的大小(以平方英尺为单位)。因此,应该是360x加100,000,而不是450x。


修改提示词,要求模型先自己解出答案,再与学生的进行对比


总结

本文深入探讨了如何有效地利用人工智

清晰、无歧义的指令:强调了提供明确指令的重要性,其中包括使用分隔符来区分不同部分,以确保AI能够精确理解任务要求。


结构化输出:讨论了要求AI以结构化格式(如JSON或HTML)提供输出的好处,这有助于用户更方便地处理和分析数据。


条件检查:建议在任务中包含条件检查,以确保AI在继续之前验证所有必要条件是否得到满足。


少样本提示:介绍了通过提供少量样本作为参考来引导AI输出的方法,这有助于引导AI按照特定的风格或格式生成内容。


分步骤完成任务:提倡将复杂任务分解为较小的步骤,使AI能够逐步处理,从而提高结果的准确性。


AI的自我探索:鼓励在AI得出最终结论之前,让其自行探索和解决问题,这有助于生成更深入、更准确的答案。

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