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基本原则
在和 ChatGPT 对话时，亦或者在使用和设计 提示词 时，有以下几个原则与建议。记住这几个原则，能让你写出更好的 提示词 😁.
- 🍡输入完整的信息, 越具体越好
- 🍳简洁易懂，减少歧义, 不要说模棱两可的话
- ⚠️注意语法, 标点, 和拼写. 特别是中文的标点, 和英文的拼写.
- 😌耐心的与AI进行交流, 并容易放弃
这些只是经验规则，并不全面。我们希望你能够通过实际例子逐步学习，而不是死记硬背一长串规则。同时，对于每个提示，你也没有必要从一开始就遵循所有的规则。对于简单的任务，你只需要按照 任务解释 + 提问的模式，就可以构造出一个效果不错的提示。
原则一. 完整信息
这个是对结果影响最大的因素。比如如果你想让 AI 写一首关于 家乡 的歌。
效率较低的提示词:
写一首关于家乡的歌.
它生成的答案可能就会很宽泛, 风格也比较普通，而更好的方式是增加更多的信息。
效率更高的提示词:
以著名歌手周杰伦的风格写一首关于家乡的欢快的小诗，重点需要利用中国风的格式, 表达对家乡的怀念
原则二. 简洁易懂，减少歧义
这个比较好理解，即使你跟人说话，说一些简单的短句，对方也会更容易听懂，AI 也是这样。另外，在 提示词 里也需要减少一些歧义，少用模棱两可的词语。
比如像这个就很不明确，不要太多?
效率较低的提示词:
写一个关于篮球鞋的产品描述, 要相当短，只有几句话，不要太多。
这样情况下, 得到的内容将不可控. 完全由AI自行猜想.
效率更高的提示词:
用3到5句话写一个关于篮球鞋的产品描述.
内容长度更加明确.
原则三. 正确的语法、拼写，以及标点
特别是在使用英语的 提示词 的时候，一定要注意语法和拼写。
中文的标点符号一定要注意, 否则也会造成歧义.
原则四. 耐心
耐心很重要, AI就像是一个充满智慧的孩子, 他的脑海里都是知识, 我们只有耐心的调解他, 给他方向, 给他足够的输入, 他就会给予我们巨大的回报.
场景1:问答问题
场景介绍
这是使用AI产品最常见的场景。以ChatGPT为例，你提出问题，ChatGPT会回答你，就像这样：
在这个背景下，只要 提示词 符合前面提到的基本原则，基本上就没有什么问题。但要注意，不同的 AI 模型对特定内容的擅长程度有所不同，因此可能需要对 提示词 进行微调以适应特定模型。此外，目前的 AI 产品也并非无所不能，有些问题即使优化了 提示词，它也无法回答。以 ChatGPT 为例：：
- ChatGPT 比较擅长回答基本事实的问题，比如问
什么是牛顿第三定律？。但不太擅长回答意见类的问题，比如问它谁是世界第一足球运动员？，它就没法回答了。 - 另外，ChatGPT 的数据仅有 2021 年 9 月以前的，如果你问这个时间以后的问题，比如
现在的美国总统是谁？它的答案是「截至2021年9月，现任美国总统是乔·拜登（Joe Biden）。」
注意: 这种直接提问的 提示词 ，我们称之为 Zero-shot 提示词。模型基于一些通用的知识或模型在先前的训练中学习到的模式，对新的任务或领域进行推理和预测。后面我们会慢慢介绍，以及涵盖更多有意思的使用方法。
技巧一: To do and Not To do
注意: 我介绍的技巧实际上适用于各种场景，我选择了一个场景来解释它，只是因为我认为在这个场景中更可能用到。这样你也更容易记住它的用法。并不意味着这个技巧仅限于该场景。而且混合多种技巧也是一个不错的方法。
在问答场景里，为了让 AI 回答更加准确，一般会在问题里加条件。比如让 AI 推荐一部电影给你: 请推荐一部电影给我。但这个 提示词 太空泛了，AI 无法直接回答，接着它不知道你想要什么类型的电影，只能做些假设, 但这样你就需要跟 AI 聊很多轮，效率比较低。
所以，为了提高效率，一般会在 提示词 里看到类似这样的话：
.....不要询问我对什么感兴趣，或者问我的个人信息
在最新的模型已经理解什么是 Not To do ，但如果你想要的是明确的答案，加入更多限定词，告知模型能干什么，回答的效率会更高，且预期会更明确。还是电影推荐这个案例，你可以加入一个限定词：
推荐一部全球热门的爱情电影给我.
内容定位的很具体, 且没有过多的无用文字.
当然并不是 Not To do 就不能用，如果：
- 你已经告知模型很明确的点，然后你想缩小范围，那增加一些
Not To do会提高不少效率。 - 你是在做一些探索，比如你不知道如何做精准限定，你只知道不要什么。那可以先加入
Not To do，让 AI 先发散给你答案，当探索完成后，再去优化 提示词。
下面我来介绍几个相关的案例：
| 场景 | 效率低 | 效率高 | 原因 |
| 推荐大学英语六级必背英文单词 | 请推荐我一些重要的大学英语六级词汇 | 请推荐我10个重要的大学英语六级词汇 | 后者 prompt 会更加明确，前者会给大概 20 个单词。这个仍然有提升的空间，比如增加更多的限定词语，像字母 A 开头的词语。 |
| 推荐北京值得游玩的地方 | 请给我推荐一些北京可参观的地方。不推荐去博物馆。 | 请给我推荐一些在北京可以参观的地方，包括游乐园。 | 后者的推荐会更准确高效一些，但如果你想进行一些探索，那前者也能用。 |
场景2: 提供样例
场景介绍
目前我们和 ChatGPT 的交流主要通过文字进行。除了 指令+问题 的形式外，提示也可以包含 例子。特别是在需要得到具体输出时，提供例子可以避免对具体任务的解释，有助于 ChatGPT 更好地理解我们的确切需求，从而提供精准、针对性更强的答案。
值得注意的是，shot代表的是“样本”。0-shot就是没有样本直接给模型输入文本，1-shot就是提供模型一个单一的示例。
技巧二: 提供示例
表格生成
如果我们使用上一篇的提示模版，指令+问题的话，这里的prompt应该是“生成一个电子表格，列出了顶级科幻电影和上映年份”
ChatGPT 理解成了我想使用 python 语言生成一个电子表格。虽然它给出了对应的程序，但这并不是我们想要的，我们需要直接得到想要的表格。
那么，如果我们利用 ChatGPT 的多轮对话能力，对表格生成任务进行补充解释呢？
ChatGPT真的不能生成表格信息吗？我们是否只能按照它上面建议的步骤，使用Excel文件输入并调整，得到我们想要的表格？
在这一点上，我们其实可以通过举例子，让ChatGPT更有针对性的输出。
可以看到，当我们使用这个例子后，ChatGPT 不仅产生了我们想要的格式，而且输出的数据也比前两个结果多。
注意: 这里不局限于一个例子；当存在多个例子下，我们可以按照情况提供多个例子。
这里有个对比的案例:
| 场景 | 效率低 | 效率高 | 原因 |
| 将电影名称转为 表情 | 把星球大战转换成表情符号 | 将电影名转为表情. 《回到未来》: 👨👴🚗🕒 《蝙蝠侠》: 🤵🦇 《变形金刚》: 🚗🤖 《星球大战》: | 可以在下方运行这个案例，在不给示例的情况下 AI 会给你什么答案。 |
场景3: 推理
场景介绍
在问答这个大场景下，还有一个子场景是推理，这个场景非常有意思，而且是个非常值得深挖的场景，prompt 在此场景里发挥的作用非常大。
如果你想用 ChatGPT API 做点什么小应用，我建议可以从这个场景入手，相对来说没有其他场景那么红海。
案例
举个比较简单的例子，我将美国工商管理硕士的入学考试 GMAT 的一道数学题输入进了 ChatGPT：
如果一个房地产经纪人的佣金是某个房子的售价的6％，那么这个房子的售价是多少？（1）售价减去房地产经纪人的佣金为84,600美元。（2）购买价是36,000美元，售价是购买价的250%。
（A）仅陈述（1）足以回答问题，但仅陈述（2）不能回答问题。（B）仅陈述（2）足以回答问题，但仅陈述（1）不能回答问题。（C）两个陈述合起来足以回答问题，但没有一个陈述单独足以回答问题。（D）每个陈述单独足以回答问题。（E）陈述（1）和（2）合起来不能回答问题。
这个场景还比较简单，我就不在这举更多例子了，你可以将各种题目输入进 ChatGPT 里试试。
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