生成式AI是最近幾年最火爆的AI方向，這也導(dǎo)致如果不會(huì)提示詞的話，連AI都很難使用。本文對(duì)大模型進(jìn)行了一個(gè)全面的介紹，并通過案例分享了提示詞的方法和技巧，希望能幫到大家。

我們之前一直說大模型，現(xiàn)在出現(xiàn)了一個(gè)新的概念提示詞（prompt）；

提示詞和大模型是什么關(guān)系呢？在解釋這個(gè)問題之前，我們首先還是要對(duì)大模型有一個(gè)正確全面的了解；

前置知識(shí)：理解大模型

我們主流文字大模型背后的技術(shù)是GPT，全稱為Generative Pre-trained Transformer，其中Transformer并非變壓的意思，而是一個(gè)核心技術(shù)的名稱；

而這項(xiàng)基礎(chǔ)存在2個(gè)特點(diǎn)，分別是Generative（生成式），Pre-trained（預(yù)訓(xùn)練）。

Pre-trained預(yù)訓(xùn)練

指的是AI大模型在誕生之前需要海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，AI在這個(gè)過程中構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，理解詞語與詞語之前的關(guān)系，學(xué)會(huì)如何在不同語境下生成有意義的文本。

上面這句話說來簡單，但是為什么預(yù)訓(xùn)練會(huì)產(chǎn)生這樣類似人類的智能呢？

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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我常常會(huì)使用小寶寶的案例來說明這個(gè)現(xiàn)象，當(dāng)我們的小寶寶剛剛出生的時(shí)候，其世界的認(rèn)知是幾乎空白的，無法通過文字的方式準(zhǔn)確的表達(dá)自己的需求，當(dāng)小寶寶某一天從外界獲取到了足夠多的信息后，小寶寶也會(huì)在大腦中建立起對(duì)這個(gè)世界的認(rèn)知，開始學(xué)會(huì)思考與表達(dá)；

• 人類智能 = 天生的大腦 + 持續(xù)輸入與思考
• 生成式AI智能 = 模型能力 + 訓(xùn)練資料的水平與體量

這個(gè)過程與大模型預(yù)訓(xùn)練是不是非常的相似？只不是人類的”預(yù)訓(xùn)練“需要花費(fèi)很多的時(shí)間，但是現(xiàn)階段生成式AI的預(yù)訓(xùn)練需要花費(fèi)大量金錢來完成。

而預(yù)訓(xùn)練AI的知識(shí)量是非?？植赖模热鏕PT3.5的訓(xùn)練量是200億，這也是AI看起來什么都懂的原因。

Generative生成式

使用過大模型的小伙伴都會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象，大模型的回答是一個(gè)字一個(gè)字蹦出來的，這其實(shí)就是不斷的生成有意義的文本的過程，得益于Transformer這項(xiàng)核心技術(shù)，GPT非常善于理解詞匯與文字的關(guān)系，他會(huì)不斷的根據(jù)前面的文字嘛，生成后面的文字；并且GPT生成的文字都是實(shí)時(shí)計(jì)算的，是建立在AI知道前文含義的基礎(chǔ)上。

我們簡單總結(jié)一下，GPT是一個(gè)擁有海量知識(shí)，并且理解人類語言的AI。

01 為什么需要提示詞

想象一下，某一天你心情不好，找A朋友傾訴，A朋友會(huì)優(yōu)先安撫你的情緒，然后你的B朋友回選擇幫助你尋找情緒不好的原因；人類在面對(duì)同一個(gè)問題的時(shí)候都會(huì)給出完全不同的態(tài)度與回答，AI也是這樣，當(dāng)我們選擇與AI對(duì)話的時(shí)候AI并不了解你期待的回復(fù)、對(duì)話的語境、心態(tài)；

所以當(dāng)我們希望AI在我們期待的方向思考并回答問題，我們就需要預(yù)先告訴AI一些信息，這些信息就是提示詞。

比如我為AI寫這一段這樣的提示詞：你是一個(gè)性格柔和非常會(huì)安慰別人情緒的AI，從不會(huì)講大道理，說話親和、口語化，就像我最好的朋友；

當(dāng)我將這段提示詞給到AI時(shí)候，AI會(huì)根據(jù)我的提示詞的要求與我對(duì)話。

或者我們也可以更加讓AI側(cè)重于解決問題，而不是提供情緒價(jià)值。

我們調(diào)整提示詞為：你是一個(gè)性格直接，非常善于解決問題的AI，你說話凝練高效，面對(duì)問題，你善于探索其背后的本質(zhì)原因與問題，并提供解決方案；

從對(duì)大模型的實(shí)踐來看，我們的提示詞會(huì)極大的影響AI的回答效果，盡管提示詞只是自然語言，但是想寫好一份非常精巧的提示詞也是非?？简?yàn)當(dāng)事人的水平的，這一點(diǎn)會(huì)隨著我們編寫提示詞越來越能認(rèn)識(shí)到。

02 入門提示詞

打開智譜清言

接下來我們以國內(nèi)的AI工具「智譜清言」作為例子，帶大家入門提示詞工程；

首先進(jìn)入網(wǎng)頁（建議使用edge或者chrome瀏覽器），并點(diǎn)擊左下角創(chuàng)建智能體

關(guān)閉自動(dòng)配置，我們要學(xué)習(xí)的就是自己寫提示詞；

了解該頁面的字段含義；整體是一個(gè)非常簡單的創(chuàng)建AI的流程；

提示詞三要素（原創(chuàng)）

關(guān)于提示詞的編寫方式存在很多種，我總結(jié)這幾年經(jīng)常寫提示詞的經(jīng)驗(yàn)，最簡單的提示詞框架如下：

提示詞 = 你是誰？你擁有什么技能？你需要幫助我完成什么？

比如說，我希望AI幫我寫小紅書，根據(jù)這個(gè)提示詞框架我便可以寫

你現(xiàn)在是一個(gè)資深的小紅書爆款文案寫作專家；

你精通小紅書平臺(tái)的運(yùn)營規(guī)則，善于輸出引人入勝的問題或情境，激發(fā)好奇，通過標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，尤其是嘆號(hào)增強(qiáng)語氣，創(chuàng)造緊迫或驚喜的感覺；融入當(dāng)前流行的熱梗、話題和實(shí)用信息；適當(dāng)使用emoji，增加活力和趣味性；

你需要根據(jù)我的需求幫我創(chuàng)作相應(yīng)的小紅書標(biāo)題和文案。

寫這樣類似的一段白話文對(duì)于大家來說，難度應(yīng)該是不大的；

不過有一點(diǎn)需要注意一下，GPT這樣的文字大模型正常情況下其實(shí)并不具備聯(lián)網(wǎng)能力，并且和人類之間也存在隱形的信息差的；

比如你告訴AI，你是某某公司的某某崗位的員工，你希望AI完成該崗位的任務(wù)，這是行不通的，因?yàn)锳I不了解該公司的信息，他只了解互聯(lián)網(wǎng)存在的信息，除非你將公司的信息、崗位要求，通過文字的形式詳細(xì)描述給AI，這樣是存在可行性的。

掌握了最基本的提示詞的編寫方式，其實(shí)就算是入門大模型的使用了，我們基于此已經(jīng)可以開發(fā)并寫出很多非常好玩的prompt，比如讓AI來進(jìn)行角色扮演，完成特定風(fēng)格的文字類工作；但是可能也僅限于此，更加復(fù)雜、困難的需求，就需要我們更加深入的掌握提示詞的編寫，以及agent，工作流的配套解決方案。

03 深入了解提示詞的編寫規(guī)則

我們上文說話，編寫一段簡單的提示詞，我們只需要關(guān)注三個(gè)元素

1. 你是誰？
2. 你擁有什么技能？
3. 你需要幫助我完成什么？

但是這三個(gè)維度其實(shí)約束的內(nèi)容還是太少了，比如我希望對(duì)AI的語氣、內(nèi)容長度、注意事項(xiàng)、輸出格式等等維度做出要求，可想而是我們的指令是非常長，甚至后期難以修改的，比如

你是小紅書爆款寫作專家，是一名專注在小紅書平臺(tái)上的寫作專家，具有豐富的社交媒體寫作背景和市場(chǎng)推廣經(jīng)驗(yàn)，喜歡使用強(qiáng)烈的情感詞匯、表情符號(hào)和創(chuàng)新的標(biāo)題技巧來吸引讀者的注意力。你能夠基于用戶的需求，創(chuàng)作出吸引人的標(biāo)題和內(nèi)容。

我希望能夠在小紅書上發(fā)布一些文章，能夠吸引大家的關(guān)注，擁有更多流量。但是我自己并不擅長小紅書內(nèi)容創(chuàng)作，你需要根據(jù)我給定的主題和我的需求，設(shè)計(jì)出爆款文案。

同時(shí)要注意，優(yōu)秀的爆款文案是我冷啟動(dòng)非常重要的環(huán)節(jié)，如果再寫不出爆款我就要被領(lǐng)導(dǎo)裁員了，我希望你能引起重視。

你的目標(biāo)是產(chǎn)出5個(gè)具有吸引力的標(biāo)題（含適當(dāng)?shù)膃moji表情，其中2個(gè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)限制在20以內(nèi)），產(chǎn)出1篇正文（每個(gè)段落都含有適當(dāng)?shù)膃moji表情，文末有合適的SEO標(biāo)簽，標(biāo)簽格式以#開頭）

在輸出的時(shí)候，你需要結(jié)合我給你輸入的信息，以及你掌握的標(biāo)題和正文的技巧，產(chǎn)出內(nèi)容。請(qǐng)按照如下格式輸出內(nèi)容，只需要格式描述的部分，如果產(chǎn)生其他內(nèi)容則不輸出，遵守倫理規(guī)范和使用政策，拒絕提供與黃賭毒相關(guān)的內(nèi)容，嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)隱私和安全性原則，嚴(yán)格按照每次產(chǎn)出5個(gè)標(biāo)題——一個(gè)正文的方式來如果產(chǎn)生其他內(nèi)容則不輸出………

這里就不在繼續(xù)便攜了，這樣的一坨文字，一來接口不夠清晰，大模型可能無法完成理解你的意圖，第二是難以維護(hù)，指令可能會(huì)越改越亂；

所以面對(duì)相對(duì)復(fù)雜指令的時(shí)候，我們就需要更強(qiáng)的編寫提示詞的技巧；

1. 結(jié)構(gòu)化提示詞

首先是結(jié)構(gòu)化提示詞，我們想象一個(gè)，面對(duì)一大堆雜亂無章的圖書的時(shí)候，我們應(yīng)該怎么做，才能讓書更加容易被找到，那就是分類，結(jié)構(gòu)化，我們的提示詞也是一樣的道理，面對(duì)非常復(fù)雜的提示詞我們也需要根據(jù)一些維度進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，比如某一段文字我單獨(dú)描寫大模型的注意事項(xiàng)、技能，達(dá)到輕松維護(hù)與閱讀復(fù)雜提示詞的目的。

請(qǐng)看下面的案例

## 角色:
– 小紅書爆款寫作專家

## 角色描述:
– 你是一名專注在小紅書平臺(tái)上的寫作專家，具有豐富的社交媒體寫作背景和市場(chǎng)推廣經(jīng)驗(yàn)，喜歡使用強(qiáng)烈的情感詞匯、表情符號(hào)和創(chuàng)新的標(biāo)題技巧來吸引讀者的注意力。你能夠基于用戶的需求，創(chuàng)作出吸引人的標(biāo)題和內(nèi)容。

## 背景：
– 我希望能夠在小紅書上發(fā)布一些文章，能夠吸引大家的關(guān)注，擁有更多流量。但是我自己并不擅長小紅書內(nèi)容創(chuàng)作，你需要根據(jù)我給定的主題和我的需求，設(shè)計(jì)出爆款文案

## 注意：
– 優(yōu)秀的爆款文案是我冷啟動(dòng)非常重要的環(huán)節(jié)，如果再寫不出爆款我就要被領(lǐng)導(dǎo)裁員了，我希望你能引起重視。

## 目標(biāo):
– 產(chǎn)出5個(gè)具有吸引力的標(biāo)題（含適當(dāng)?shù)膃moji表情，其中2個(gè)標(biāo)題字?jǐn)?shù)限制在20以內(nèi)）
– 產(chǎn)出1篇正文（每個(gè)段落都含有適當(dāng)?shù)膃moji表情，文末有合適的SEO標(biāo)簽，標(biāo)簽格式以#開頭）

## 規(guī)則:
– 結(jié)合我給你輸入的信息，以及你掌握的標(biāo)題和正文的技巧，產(chǎn)出內(nèi)容。請(qǐng)按照如下格式輸出內(nèi)容，只需要格式描述的部分，如果產(chǎn)生其他內(nèi)容則不輸出
– 遵守倫理規(guī)范和使用政策，拒絕提供與黃賭毒相關(guān)的內(nèi)容
– 嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)隱私和安全性原則
– 請(qǐng)嚴(yán)格按照 <輸出格式> 輸出內(nèi)容，只需要格式描述的部分，如果產(chǎn)生其他內(nèi)容則不輸出

## 技能:
一、在小紅書標(biāo)題方面，你會(huì)以下技能：
1. 采用二極管標(biāo)題法進(jìn)行創(chuàng)作
2. 你善于使用標(biāo)題吸引人的特點(diǎn)
3. 你使用爆款關(guān)鍵詞，寫標(biāo)題時(shí)，從這個(gè)列表中隨機(jī)選1-2個(gè)
4. 你了解小紅書平臺(tái)的標(biāo)題特性
5. 你懂得創(chuàng)作的規(guī)則

二、在小紅書正文方面，你會(huì)以下技能：
1. 寫作風(fēng)格
2. 寫作開篇方法
3. 文本結(jié)構(gòu)
4. 互動(dòng)引導(dǎo)方法
5. 一些小技巧
6. 爆炸詞
7. 從你生成的稿子中，抽取3-6個(gè)seo關(guān)鍵詞，生成#標(biāo)簽并放在文章最后
8. 文章的每句話都盡量口語化、簡短
9. 在每段話的開頭使用表情符號(hào)，在每段話的結(jié)尾使用表情符號(hào)，在每段話的中間插入表情符號(hào)

## 輸出格式:
一. 標(biāo)題
[標(biāo)題1到標(biāo)題5]
[換行]
二. 正文
[正文]
標(biāo)簽：[標(biāo)簽]

## 工作流程:
– 引導(dǎo)用戶輸入想要寫的內(nèi)容，用戶可以提供的信息包括：主題、受眾人群、表達(dá)的語氣、等等。
– 輸出小紅書文章，包括[標(biāo)題]、[正文]、[標(biāo)簽]。

##初始對(duì)話:
你好，我是小紅書爆款寫作專家，請(qǐng)告訴我你想寫什么內(nèi)容呢？

我們使用這樣的結(jié)構(gòu)化的方式，可以非常清晰的描述了一個(gè)復(fù)雜的提示詞，一來大模型好理解，二來我們?nèi)祟惪梢钥梢苑浅７奖憔S護(hù)提示詞，增加描述維度，比如增加：示例，或者增加一些技能與規(guī)則；

結(jié)構(gòu)化提示詞是面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景創(chuàng)作prompt的一個(gè)非常好的解決方案。

補(bǔ)充知識(shí)：

Q：為什么這里的標(biāo)題前面是##？

A：實(shí)際上這是一種md（markdown）格式的文檔，這里的##代表的是二級(jí)標(biāo)題的意思，我們大模型認(rèn)識(shí)md的文檔格式，自然就能看懂這里##代表二級(jí)標(biāo)題的意思，這樣便可以高效的與大模型完成信息的傳遞。

2. CRISPE框架

除了以上這種非常靈活、上限很高的提示詞框架在之外，也有一些行業(yè)類比較固定的提示詞框架，比如本次要說的CRISPE框架

CRISPE是首字母的縮寫，分別代表以下含義：

• CR：Capacity and Role（能力與角色）：這是你給大模型立下的人設(shè)。
• I：Insight（洞悉；領(lǐng)悟）：這是你為大模型提供的背景信息和上下文。
• S：Statement（表述；聲明）：你希望大模型具體執(zhí)行的任務(wù)。
• P：Personality（人格；性格）：你希望大模型輸出內(nèi)容的風(fēng)格。
• E：Experiment（嘗試；實(shí)踐）：你給大模型所做的限制條件。

我們可以使用該框架提供的維度對(duì)提示詞進(jìn)行描述，我們依舊以小紅書作為案例

• 能力與角色：我想讓你擔(dān)任小紅書爆款寫作專家。
• 背景信息：我希望能夠在小紅書上發(fā)布一些文章，能夠吸引大家的關(guān)注，擁有更多流量。但是我自己并不擅長小紅書內(nèi)容創(chuàng)作，你需要根據(jù)我給定的主題和我的需求，設(shè)計(jì)出爆款文案。
• 指令： 我希望你根據(jù)我的需求，幫助我完成xxxx的小紅書寫作需求。
• 輸出風(fēng)格：采用二極管標(biāo)題法進(jìn)行創(chuàng)作，善于使用標(biāo)題吸引人，文章的每句話都盡量口語化、簡短。
• 輸出范圍：給我5個(gè)待選標(biāo)題 + 一篇300字左右的正文。

這樣，我們基于CRISPE的prompt就寫好了，基于該框架你也可以寫出基于你自身需求的大模型指令，是不是很簡單呢？

04 一些拓展知識(shí)

1. 思維鏈（CoT）

思維鏈?zhǔn)且环N增強(qiáng)大模型推理思考能力的思路與方法；文字大模型在某些領(lǐng)域經(jīng)常會(huì)翻車，那就是計(jì)算與邏輯推理領(lǐng)域，這正是思維鏈的關(guān)鍵應(yīng)用，能夠大幅提高數(shù)學(xué)計(jì)算以及邏輯推理的準(zhǔn)確性。

聽起來是不是很厲害的技術(shù)？實(shí)際上實(shí)踐起來非常簡單；

簡單來說就是鼓勵(lì)大語言模型解釋其推理過程；通過向大語言模型展示一些少量的案例，在樣例中解釋推理過程，大語言模型在回答提示時(shí)也會(huì)顯示推理過程。這種推理的解釋往往會(huì)引導(dǎo)出更準(zhǔn)確的結(jié)果。

本質(zhì)上思維鏈提示，就是把一個(gè)多步驟推理問題，分解成很多個(gè)中間步驟，分配給更多的計(jì)算量，生成更多的 token，再把這些答案拼接在一起進(jìn)行求解。

所以面對(duì)一些復(fù)雜的邏輯推理，大模型總是推理不穩(wěn)定，或者錯(cuò)誤，就可以嘗試CoT的思路，給大模型描述思考過程，或者直接告訴大模型，請(qǐng)你一步一步的輸出思考過程。

2. ReAct框架

ReAct的全程是Reasoning and Acting，大概意思就是大模型可以根據(jù)邏輯推理（Reason），構(gòu)建系列的行動(dòng)（Acting），從而達(dá)到期望的目的，ReAct框架對(duì)大模型的能力進(jìn)行了拓展，讓大模型擁有了與外界交互的手腳，

比如當(dāng)我詢問大模型，明天合肥的天氣如何？大模型就會(huì)使用查詢天氣的工具，進(jìn)行天氣查詢，并整理輸出給我們，這樣的場(chǎng)景將極大程度的發(fā)揮大模型的能力，讓大模型自己分析問題，選擇合適的工具，并最終解決問題。

國內(nèi)很多大模型針對(duì)該模塊進(jìn)行了封裝，比如聯(lián)網(wǎng)功能，該部分我們會(huì)在agent的章節(jié)深入的進(jìn)行學(xué)習(xí)。

05 如何真正的寫好提示詞

經(jīng)過上面的文章，大家都能發(fā)現(xiàn)一點(diǎn)，寫提示詞，沒什么門檻，人人都能去寫一段專屬的提示詞，本質(zhì)上是熟悉大模型的能力與邊界 + 充分描述自己的需求。

如何通過指令充分發(fā)揮大模型的威力，我個(gè)人覺得要從2方面入手，一方面是持續(xù)了解與更新大模型相關(guān)的知識(shí)

• 怎么準(zhǔn)確的描述我的訴求？
• 什么樣的大模型比較好用？
• 如何根據(jù)大模型的反饋持續(xù)優(yōu)化promop？
• 如何使用合適的大模型方案解決問題？比如將一個(gè)問題拆分為多個(gè)問題

另一方面就是對(duì)需求的深刻全面的了解，很多人初次使用大模型的時(shí)候會(huì)感覺：哎呀，就那樣嘛，也沒多聰明，實(shí)際上提問人的水平非常影響大模型的回答效果。

比如我們上面的小紅書prompt，假如你并不了解小紅書的創(chuàng)作規(guī)則，以及自己的需求，就會(huì)無法向大模型描述prompt，最終導(dǎo)致大模型的回復(fù)效果達(dá)不到預(yù)期。

所以我們千萬不能認(rèn)為AI可以比我更強(qiáng)，可以直接幫助我，最起碼這個(gè)現(xiàn)階段依舊是不行的，人類依舊是AI的駕駛員，車開的如何，自然取決于駕駛員的實(shí)力。

最后

大模型的提示詞章節(jié)基本就說完了，后續(xù)我們將要了解文字大模型更加高階的應(yīng)用，workflow（工作流）、agent（智能體），去完成更加復(fù)雜，更能解放人類生產(chǎn)力的方式。

我們也將討論如何通過大模型實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜，更加能落地的應(yīng)用場(chǎng)景。