你要牢记的四个常用AI提示词框架:ICIO、CRISPE、BROKE、RASCEF,有助于获取更加稳定和高质量的内容

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介绍

之前我们介绍了 ChAT 模型的提示词框架,今天我继续为您介绍其他四个经典的提示词模版:ICIO、CRISPE、BROKE 和 RASCEF,并为您提供每个模版的使用案例与最佳应用场景, 加深您对于这四个提示词模版的理解。

一个良好的提示词模版,可以帮助我们获取更加稳定的内容,真正提升我们与AI之间的问答效率。

ICIO 框架

ICIO 框架主要关注任务的明确性和输出的格式,它特别适用于那些需要明确指导 AI 完成特定任务的场景。

适用场景

  1. 数据处理与转换:当用户需要 AI 处理特定的数据并按照特定格式输出时,如数据清洗、文本翻译或图像转换。
  2. 内容创作:当用户希望 AI 为其创作特定风格或格式的内容,如撰写报告、创作诗歌或设计图像。
  3. 技术任务:例如编码或算法设计,用户可以明确指定输入数据和期望的输出格式。
  4. 教育与培训:当用户希望 AI 为其提供特定领域的知识或技能培训时,可以使用 ICIO 框架来明确学习内容和格式。

定义

  • 🤖 Instruction (任务) :你希望 AI 去做的任务,比如翻译或者写一段文字
  • 📋 Context (背景) :给 AI 更多的背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复,比如你要他写的这段文字用在什么场景的、达到什么目的的
  • 📖 Input Data (输入数据) :告诉 AI 你这次你要他处理的数据。 比如你要他翻译那么你每次要他翻译的句子就是「输入数据」
  • 📤 Output Indicator (输出格式) :告诉 AI 他输出的时候要用什么格式、风格、类型,如果你无所谓它输出时候的格式,也可以不写

案例 - 翻译法文到英文用于商务报告

# Intruction
描述:请将以下的法文段落翻译成英文。
重要性:翻译的准确性对于我们的商务报告至关重要。
# Context
场景:这段法文将用于我们公司的年度商务报告。
目的:报告将呈现给公司的股东和潜在投资者,所以翻译需要准确且专业。
# Input Data
"La croissance économique de la France a été stable au cours des dernières années, malgré les défis mondiaux."
# Output Indicator
风格:正式和专业的商务英文风格。
注意事项:请确保翻译内容无语法错误,并保持原文的意思。

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CRISPE 框架

CRISPE 框架更注重 AI 的角色和背景,它特别适用于那些需要 AI 扮演特定角色或在特定背景下完成任务的场景。

适用场景

  1. 角色扮演与模拟:当用户希望 AI 模拟特定的角色进行互动,如医生、律师或教师,为其提供专业建议或解答。
  2. 情境模拟:例如模拟商务谈判、心理咨询或角色扮演游戏,用户可以为 AI 提供详细的背景和角色描述。
  3. 个性化互动:当用户希望 AI 具有特定的性格或风格进行互动,如幽默、正式或友好。
  4. 多样化输出:当用户希望从 AI 那里获得多种不同的答案或建议,可以使用实验部分来请求多个示例。

定义

  • 😊 Capacity and Role (角色) :告诉 AI 你要他扮演的角色,比如老师、翻译官等等
  • 📜 Insight (背景) :告诉 AI 你让他扮演这个角色的背景,比如扮演老师是要教自己 10 岁的儿子等等
  • 📌 Statement (任务) :告诉 AI 你要他做什么任务
  • 🎨 Personality (格式) :告诉 AI 用什么风格、方式、格式来回答
  • 🧪 Experiment (实验) :请求 AI 为你回复多个示例(如果不需要,可无)

案例 - AI 作为数学老师帮助解决数学问题

# Capacity and Role
描述:我希望你扮演一名经验丰富的小学数学老师。
特点:具备耐心和鼓励性的教学风格,能够简单明了地解释数学概念。
# Insight
学生信息:你将为我的10岁的儿子提供帮助,他目前正在学习小学四年级的数学。
学习环境:他在家中进行在线学习,有时会遇到一些数学问题需要帮助。
# Statement
描述:请帮助解答以下数学问题,并提供解题步骤。
重要性:确保解答方法适合10岁儿童的理解能力。
# Personality
风格:友好、鼓励性,使用简单易懂的语言。
示例:可以使用实际生活中的例子来解释数学概念。
# Experiment
描述:如果可能,请为每个问题提供两种不同的解题方法。
目的:增强孩子的数学思维和解题能力。

输入模版:

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提问 / 解答:

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BROKE 框架

BROKE 框架强调了任务的背景、角色、目标、关键输出和持续改进。 它特别适用于那些需要 AI 在明确的背景和角色下,为用户提供目标导向的输出并持续优化的场景。

适用场景

  1. 项目管理与协作:当用户需要 AI 帮助管理项目、分配任务或协调团队合作时,BROKE 框架可以提供明确的背景、角色和目标,确保项目的成功执行。
  2. 创意与设计:当用户希望 AI 为其提供创意建议、设计方案或艺术创作时,BROKE 框架可以确保 AI 的输出满足用户的关键要求,并根据反馈进行持续改进。
  3. 研究与分析:当用户需要 AI 进行数据分析、市场研究或学术研究时,BROKE 框架可以为 AI 提供明确的研究背景和目标,确保研究结果的准确性和可靠性。

定义

  • 🌄 **Background (背景)**:说明背景,提供充足信息
  • 🎭 **Role (角色)**:你要 AI 扮演的角色是什么
  • 🎯 **Objectives (目标/任务)**:你要 AI 做的事情的一个描述
  • 🔑 **Key Result (关键结果)**:对于 AI 输出的回答,在风格、格式、内容等方面的要求
  • 🌟 **Evolve (改进)**:在 AI 给出回答以后,三种调整、改进方法

案例 - AI 作为项目经理帮助制定项目计划

# Background
项目描述:我们正在启动一个新的软件开发项目,目标是为中小企业提供一款高效的财务管理工具。
团队组成:项目团队由5名开发人员、2名设计师、1名测试工程师和1名产品经理组成。
# Role
描述:我希望你扮演一名经验丰富的项目经理。
特点:具备出色的项目管理技能,能够确保项目按时完成并满足预定的质量标准。
# Objectives
描述:请帮助我们制定一个详细的项目计划,包括项目的各个阶段、关键里程碑、资源分配和风险管理。
# Key Result
输出格式:项目计划应以Gantt图的形式呈现,并包括每个任务的开始和结束日期、负责人和依赖关系。
关键指标:确保项目计划考虑到所有潜在的风险,并为每个风险提供了相应的应对策略。
# Evolve
反馈机制:在项目计划制定完成后,请提供一个反馈机制,以便团队成员可以提出他们的建议和改进意见。
迭代:根据团队的反馈和项目进展,每两周对项目计划进行一次迭代和更新。
持续监控:提供一个机制,以便我们可以实时监控项目的进展和状态。

提问:

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RASCEF 框架

RASCEF 框架提供了一个全面的结构,涵盖了角色、行动、步骤、上下文、示例和格式,使其成为多种场景下与 AI 互动的理想选择。

适用场景

  1. 专业咨询与建议:当用户需要 AI 为其提供专业的建议或策略,如营销策略、财务规划或法律咨询,RASCEF 框架可以确保 AI 提供的建议是基于明确的上下文和角色。
  2. 任务执行与流程管理:当用户希望 AI 帮助其执行特定的任务或管理工作流程,如项目管理、事件策划或销售流程,RASCEF 框架可以为 AI 提供明确的执行步骤和格式。

定义

  • 🎭 Role (角色):这就是 AI 需要扮演的人,他可以是电子邮件营销人员、项目经理、厨师或您能想到的任何其他角色
  • 🔍 Action (行动):这是人工智能需要做的,例如编写项目执行计划
  • 📝 Script (步骤):这些是 A 完成操作应遵循的步骤
  • 🌐 Content (上下文):这是背景信息或情况
  • 🔍 Example (示例):这些是说明这一点的特定实例,它们帮助人工智能理解语气和思维/写作风格
  • 📄 Format (格式):这是 AI 应该呈现其答案的方式,它可以是段落、列表、对话或任何其他格式

案例

# Role
描述:我希望你扮演一名经验丰富的电子邮件营销人员。
特点:具备出色的市场分析能力,了解当前的电子邮件营销趋势和最佳实践。
# Action
任务:请为我们制定一个电子邮件营销策略,包括目标受众、内容策划和发送频率。
# Script
1.分析目标受众的特点和需求。
2.设计电子邮件的内容和格式。
3.制定发送计划和频率。
4.设计跟踪和分析反馈的机制。
# Content
公司背景:我们是一家新兴的健康食品品牌,目标受众为20-40岁的健康生活爱好者。
营销目标:提高品牌知名度,增加网站流量和促进产品销售。
# Example
内容建议:可以设计一系列关于健康饮食的小贴士,每周发送一次。
风格:友好、鼓励性,使用简单易懂的语言。
# Format
电子邮件模板:使用清晰的标题、引人入胜的图片和简洁的文本内容。
响应式设计:确保电子邮件在各种设备上都能正常显示。
希望这样的格式和内容满足您的需求,如有其他修改或补充,请告诉我。

提问:

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响应:

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总结

这四个提示词模版提供了与 AI 进行有效沟通的框架,其中有一些场景的确可以适用于不同的场景,且文中涉及的场景并不完整,我只是例举了比较典型的几个场景,更多使用场景等待大家共同去发现,赶快动起来吧!

这四个提示词框架也只是开胃菜啦,后续我会分享更加结构化的提示词模版,帮助我们解决更加复杂的业务问题。

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