現(xiàn)在提到大模型，大家都會(huì)想到如何寫好提示詞；網(wǎng)絡(luò)上相關(guān)的討論和分析也很多，問(wèn)題是：寫好提示詞，就真的能解決當(dāng)前的問(wèn)題嗎？有些更重要的工作，需要我們?nèi)ヌ幚砟兀?

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(guò)案例分享了提示詞的方法和技巧，希望能幫到大家。

網(wǎng)絡(luò)上很多文章都是分享的對(duì)話式AI的提示詞技巧，比如ChatGPT的；少有人分享繪畫(huà)類的提示詞。這篇文章，作者就分享了用MJ生成用戶畫(huà)像的提示詞技巧，希望可以幫到大家。

對(duì)當(dāng)下各家的大模型產(chǎn)品而言，決定對(duì)話質(zhì)量的，除了大模型本身的能力差異，就在于用戶的提示詞技巧。好的技巧能給到更高質(zhì)量的回答。這篇文章，我們就來(lái)學(xué)習(xí)一下提高提示詞質(zhì)量的技巧和方法。

在當(dāng)前生成式AI占據(jù)絕大多數(shù)的情況下，提示詞就成為了AI反饋效果的關(guān)鍵。本文將詳細(xì)講解提示詞的組成部分與基本結(jié)構(gòu)，幫助大家創(chuàng)建簡(jiǎn)單且有效的提示詞。

自從ChatGPT之類的生成式AI興起之后，提示詞的設(shè)計(jì)就成為大家關(guān)注地要點(diǎn)。同樣的意見(jiàn)是，會(huì)寫提示詞和不會(huì)寫提示詞做出來(lái)的效果有著天壤之別。這篇文章，作者和大家分享一些關(guān)于提示設(shè)計(jì)的實(shí)用技巧和經(jīng)驗(yàn)，幫助你在這條路上走得更遠(yuǎn)。

現(xiàn)在AI在我們?nèi)粘９ぷ髦惺褂玫念l率已經(jīng)非常高了。但不少人總覺(jué)得AI產(chǎn)生的內(nèi)容有一種說(shuō)不清的味道——AI味。那么，AI味是什么？如何解決這種問(wèn)題？這篇文章，作者會(huì)給你答案。

自從大模型興起后，各個(gè)行業(yè)都在開(kāi)始用AI輔助自己工作，營(yíng)銷行業(yè)也不例外。但用AI輔助營(yíng)銷，當(dāng)前大家會(huì)經(jīng)常陷入這幾個(gè)誤區(qū)，如果能了解并解決這些誤區(qū)，我們提示詞的效果和表現(xiàn)能上很大一個(gè)臺(tái)階。

大語(yǔ)言模型并不是萬(wàn)能的，由于缺乏行業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，大模型在解決實(shí)際問(wèn)題上其實(shí)存在一定的局限性。那么，如何讓大模型更懂你？作者作為AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)的設(shè)計(jì)師，總結(jié)了兩個(gè)簡(jiǎn)單高效的方法，一起來(lái)看。

網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)有不少如何寫大模型提示詞的文章和方法，但內(nèi)容都比較簡(jiǎn)單。本文作者分享了關(guān)于提示詞的更高級(jí)的用法，主要是鏈與框架的類型，可以幫大家解決很多問(wèn)題，推薦各位收藏學(xué)習(xí)。

ChatGPT和同類型軟件，在寫作方面是最有用武之地的。如果你也想寫一本書(shū)，一本雜志，一篇文章，不妨多多嘗試與ChatGPT溝通，更詳盡的表述你的想法，獲取AI最大的支持。

提示工程已經(jīng)成為了熱門話題，無(wú)論是CO-STAR框架構(gòu)建提示詞，使用分隔符將提示詞分段，使用LLM護(hù)欄創(chuàng)建系統(tǒng)提示，還是僅使用LLM（無(wú)需插件或代碼）分析數(shù)據(jù)集，用戶都將擁有全新的使用體驗(yàn)。