AI基础应用之“Prompt”预设

2023-04-05 Wed Views chatgpt1273字5 min read繁

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一、什么是 `Prompt` ？

Prompt 可以简单理解为：提供给AI模型的自然语言指令，其中包括问题、段落描述或带有参数的文字描述。即在让AI响应之前预先给它设定的对象、边界及方向。

AI模型会基于这些 Prompt 所提供的信息，生成相应的文本或图片。

举个简单的例子：例如在ChatGPT中输入 What is the capital of China? (中国的首都是什么？) ，ChatGPT会根据这个问题作出回答。而我们所输入的这个问题就是一个简单的 “Prompt”。

为方便理解，再举十个常见的 Prompt 例子：

使用 Prompt 说难不难，说易不易，Prompt 的核心作用在于生成内容，不同的 Prompt 对应着不同的应用场景和生成类型。因此，Prompt 的使用方式也有所不同，一般输入 特定的格式以及相关领域的专业术语，才能正确生成相关内容。

举个例子：

用 ChatGPT 快速整理语音逐字稿的小技巧
如果直接向 GPT3.5 要求“请给我一张花儿的图片”，它会回答你：“很抱歉，作为一个语言模型我没有直接的图片展示能力。但是，如果你想要一张花儿的图片，你可以在搜索引擎或者图片库中查找，或者向具备图片展示能力的应用程序提出请求，例如浏览器、图片编辑软件等。”
- 但是如果你懂得基本的MD语法和最基础的API使用，那么你可以通过这样的 Prompt 来获取所需的图片：让ChatGPT返回图片

从一个中文人的角度讲，学习 Prompt 是在学习如何有效使用语言准确地提炼和表达问题与需求。更具体点，本质上是在学习如何总结需求、分解需求，并进行相应的数据整合与逻辑判断。

将需求具象化并精炼成简短的问题或描述文本；同时在此过程中需要理顺需求之间的关系及其执行顺序，并在必要时整合不同的数据源。

其中，范围定义 是非常关键的一步，需要明确问题的范围以确定准确的问题描述及相应的回答内容。

在分析需求背后的目标和意图时，需要考虑问题的各个层面，分析问题涉及到的主体、对象、属性、操作等，尤其是在复杂场景下，需要拆解问题，层层推进，在保证完整性的基础上尽可能精简、清晰和准确地描述问题。

尽量包含完整的描述信息，包括主体、对象、属性、操作等等。例如：“给我的店铺起个名”，尽量描述完整 "店铺专营方向为xxx；店名字数限制为xxx；风格类型为xxx；要求有xxx之类的寓意；请帮我根据要求符合度列出十个，并分别附上对应的含义……"。
专家角色扮演。告诉 ChatGPT 等AI模型“你是一个XX领域的专家，你具备有XXXX的丰富知识与经验，现在我需要你……”，在此基础上提出你的需求和问题，常常能够事半功倍。相对的，你也可以给自己一个角色扮演，告诉AI你是某某领域的新人/专家/门外汉，从而进行更符合你认知的对话。
适当列举示例。需要AI模型按照固定格式生成文本内容时，可以先在描述中给出这个格式的具体例子。例如：“……（这是一段有具体格式/固定逻辑的语料例子）……请分析上述段落的具体格式/固定逻辑，给出类似的十个语料”。
使用正确的语法、拼写及标点。同时建议使用 “”/ "" 将指令和文本分开。