干货：高效Prompt技巧让ChatGPT输出卓越内容！

什么是Prompt

Prompt工程是一门艺术与科技的结合，旨在为类似ChatGPT的语言模型提供精确的指令，以生成用户所需的特定内容。这种技术赋予了用户操控模型输出的强大能力，从而实现个性化的文本创造。

Prompt的设计遵循一种精细的架构，分为三个基本部分，确保输出内容的精确性和相关性：

目标明确：准确描述期望的内容类型。

遵循准则：明确模型在生成过程中应遵守的规则。

角色定义：设定模型在创作中所扮演的角色。

我们详细分类了12种独特的Prompt技术，每种都针对不同的创作目标和风格。这些技术增强了内容的针对性，同时提高了效率。

操作性指导

定义：向模型提供明确的操作步骤。

示例：“遵循这些步骤来制作专业而准确的客户服务应答：确保答案的专业性和信息的准确性。”

角色扮演

定义：通过指定模型的角色来引导内容生成。

示例：“将自己想象为一名客户服务专员，为客户问题提供答案。”

任务导向

定义：设定明确的任务目标指导输出。

示例：“以概述新闻报道为目标。”

少样本/无样本提示技巧

定义：引导模型产生文本，无需或仅需极少样本。

示例：“在无任何示例的情况下，撰写新智能手表的产品描述。”

“让我们思考”引导

定义：激发模型产生深思熟虑的反思性文本。

示例：“让我们考虑个人成长这一主题。”

自洽性引导

定义：确保模型的输出内容与之前的输入一致。

示例：“根据提供的产品详情，撰写一篇与之自洽的产品评论。”

关键词启动

定义：通过指定关键词引导模型的内容输出。

示例：“以‘龙’为关键词创作一篇故事。”

原创知识产生

定义：激发模型产出与众不同的新信息。

示例：“生成关于人工智能未来应用的全新、独到见解。”

知识综合引导

定义：利用现有知识库，结合新信息创作文本。

示例：“结合新数据与现有关于气候变化的知识，撰写一篇综述文章。”

多选导向

定义：提供多个选项，让模型基于给定选择生成内容。

示例：“针对‘哪种能源是未来的主流?’提供三个选项并选择一个进行详细讨论。”

可解释性软引导

定义：在保留创作自由度的同时，指导文本的生成。

示例：“基于一个科学家角色和气候变化主题，描绘一个短故事。”

生成控制引导

定义：通过具体输入来严格控制文本的生成过程。

示例：“根据提供的故事模板，创作一个关于未来城市的叙述。”

结语

这些技巧展示了Prompt的多样性和灵活性，使得语言模型能够适应广泛的应用场景并满足各种复杂的内容需求。通过合理的Prompt设计，我们可以引导ChatGPT产生更精确、更具创造性的文本输出。