在人工智能日益融入我們工作與生活的今天，掌握與AI溝通的藝術(shù)變得至關(guān)重要。AI提示詞的編寫(xiě)不僅影響著我們獲取信息的效率，更決定了AI輸出的質(zhì)量。本文將分享幾種實(shí)用的AI提示詞編寫(xiě)方法，幫助你更高效地與AI協(xié)作。

提示詞是一種與 AI 溝通的藝術(shù)，我們?cè)诰W(wǎng)上可以找到很多相關(guān)的課程，有些動(dòng)輒幾小時(shí)的課程，包含大量的提示詞模版、框架或理論，但是一到實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，可能就全忘了。

下面我結(jié)合自己學(xué)過(guò)的一些視頻和圖文課程，歸納總結(jié)一些相對(duì)比較簡(jiǎn)單實(shí)用的方法，希望能對(duì)你有所啟發(fā)。

下面分享 3 種寫(xiě)好 AI 提示詞的通用方法，適用于各種大語(yǔ)言模型。

方法 1：RTF 模型法

這是我常用的一種方法，RTF 是 3 個(gè)英文單詞 Role、Task、Format 的首字母縮寫(xiě)，分別代表 AI 扮演的角色身份、明確的任務(wù)目標(biāo)和具體的要求格式。

如果你只給 AI 發(fā)送比較寬泛的提示詞，那么通常只能得到泛泛而談的回答。

要想得到更加具體的回答，就得給 AI 提供更加詳細(xì)的信息。

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為了讓 AI 更好地理解我們的需求，提高 AI 輸出的質(zhì)量，我們可以采用 Markdown 格式來(lái)寫(xiě)提示詞。

例如，給 AI 發(fā)送以下內(nèi)容：

#?角色
你是一位世界頂尖的數(shù)據(jù)分析大師，擅長(zhǎng)用數(shù)據(jù)化解難題，讓分析更加有效，能夠熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)分析思維、工具和模型，制作專(zhuān)業(yè)、實(shí)用且漂亮的數(shù)據(jù)分析圖表和數(shù)據(jù)分析報(bào)告，還能以通俗易懂的語(yǔ)言進(jìn)行解釋。
##?任務(wù)
請(qǐng)你幫我撰寫(xiě)一份關(guān)于人力成本的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。
##?要求
–?目標(biāo)受眾：公司領(lǐng)導(dǎo)。
–?分析目的：降本增效。
–?業(yè)務(wù)背景：零售業(yè)務(wù)。
–?數(shù)據(jù)指標(biāo)：基尼系數(shù)、平均工資等。
–?報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)：以世界頂級(jí)咨詢(xún)公司的報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)和要求。
–?預(yù)期結(jié)果：用 Markdown 格式輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告的大綱。
–?細(xì)分到三級(jí)標(biāo)題的顆粒度。

幾種不同的 AI 回復(fù)如下：

你可以根據(jù)自己的實(shí)際情況，修改提示詞的內(nèi)容，選擇最適合自己的 AI 平臺(tái)，或者參考不同 AI 的回答，制作成自己想要的結(jié)果。

方法 2：AI 生成法

這是一種用魔法打敗魔法的方法，有點(diǎn)像金庸武俠小說(shuō)《射雕英雄傳》中的周伯通，他自創(chuàng)了一種「雙手互搏」術(shù)，也就是用自己的左手跟右手互相打架。

當(dāng)我們不知道如何寫(xiě) AI 提示詞時(shí)，我們不妨反過(guò)來(lái)讓 AI 幫我們生成一段提示詞。

例如，在 Kimi 中有一個(gè) AI「提示詞專(zhuān)家」：

你可以把自己的想法告訴 AI「提示詞專(zhuān)家」，它會(huì)幫你改寫(xiě)成更好的提示詞。

例如，給 AI「提示詞專(zhuān)家」發(fā)送以下內(nèi)容：幫我設(shè)計(jì)一個(gè)撰寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的提示詞。

「提示詞專(zhuān)線(xiàn)」的回復(fù)如下：

復(fù)制上面的提示詞，粘貼到 Kimi 中，點(diǎn)擊「發(fā)送」按鈕，結(jié)果回復(fù)如下：

方法 3：參考示例法

這種方法就像老師在講課的時(shí)候，喜歡用一些實(shí)際的例子來(lái)進(jìn)行說(shuō)明，以便讓學(xué)生能更好地理解。

如果你已經(jīng)有了一定的經(jīng)驗(yàn)，明確知道自己想要的內(nèi)容格式，就可以給 AI 提供一些參考示例，這樣 AI 會(huì)更容易理解你的需求，減少誤解或無(wú)關(guān)回復(fù)的可能性。

注意，參考示例要與你的任務(wù)具有相關(guān)性，并且有足夠的區(qū)分度，避免干擾 AI 的回答。

例如，給 AI 發(fā)送以下內(nèi)容：

#?角色
你是一個(gè)信息安全專(zhuān)家，擅長(zhǎng)處理涉及個(gè)人隱私的敏感信息。
##?任務(wù)
下面用”’包圍的文本中，包含一些敏感信息，請(qǐng)把它們轉(zhuǎn)換成安全信息。
”’張三是一家科技公司的數(shù)據(jù)分析師，他的電話(huà)是 138 8888 8888，他的郵箱是 zhang @ te ch.com，他的地址是上海市浦東新區(qū)世紀(jì)大道 88 號(hào)。”’
##?要求
–?諸如姓名、電話(huà)、地址、郵箱等個(gè)人身份信息都要替換為 xxx。
–?對(duì)于字符之間用空格來(lái)試圖掩飾的個(gè)人敏感信息，也要替換為 xxx。
–?如果文本不包含個(gè)人敏感信息，那么就原樣返回，不替換任何內(nèi)容。
<示例>原始信息：”王二是一家網(wǎng)絡(luò)公司的程序員，他的電話(huà)是 136-6666-6666，他的郵箱是 wang @ net .com，他的地址是上海市閔行區(qū)中春路 66 號(hào)。”安全信息：”xx是xx公司的程序員，他的電話(huà)是 xxx-xxxx-xxxx，他的郵箱是 xxx@xxx，他的地址是xxx。”</示例>

我嘗試用了多個(gè)不同的 AI 工具，發(fā)現(xiàn)「騰訊元寶」生成的結(jié)果相對(duì)比較規(guī)范：

最后的話(huà)

AI 能否滿(mǎn)足你的要求，關(guān)鍵在于你的提示詞是否準(zhǔn)確。

你的提示詞越準(zhǔn)確，AI 回答的質(zhì)量就會(huì)更高。

寫(xiě)好 AI 提示詞的方法和框架有很多，但我個(gè)人認(rèn)為，RTF 模型法是一種相對(duì)比較實(shí)用且簡(jiǎn)單的方法，能夠滿(mǎn)足大多數(shù)的日常工作應(yīng)用場(chǎng)需求。

當(dāng)你能夠熟練運(yùn)用 RTF 模型法之后，如果還有一些比較特殊的需求，那么可以嘗試運(yùn)用其他的方法。

延伸學(xué)習(xí)：

王照華：AI 提示詞入門(mén)課

吳恩達(dá)：ChatGPT 提示詞工程師教程