ChatGPT Prompt 提示词设计技巧必知必会
朱立成,图灵社区《ChatGPT即学即用》视频课程作者,软件工程师,对新事物充满好奇,关注ChatGPT应用。
2001年毕业于浙江大学,从事软件开发,参与或主持开发过PC外设驱动程序、数字法庭系统、电商平台等项目,有过创业经历,参与公司运营和管理。
在使用ChatGPT进行交互式对话时,设计一个好的提示词是非常重要的。
我们发送给ChatGPT的内容,称为prompt,中文名称叫提示词,一个优质的提示词可以让ChatGPT更好地理解你的需求,从而生成更符合你期望的结果。
一个优质提示词应该考虑以下几个要点:
1. 扮演的角色,即我们希望ChatGPT扮演的角色。
2. 用户身份,即自己的身份是什么。
3. 背景,这次提问或交谈的背景。
4. 输入数据,与提问或交谈有关的数据。
5. 任务或期望输出,也就是给ChatGPT下达的任务,或者说期望它输出什么结果。
6. 其他约束或特殊要求,我们希望ChatGPT在输出结果时,需要满足的特殊要求。
我们需要考虑以上这些要点,但并不是要包括所有要点。实际上大多数提示词,都只是包含这些要点的一个或者几个。
其中,第 5 点任务或期望输出是必须包含的。我们需要ChatGPT为我们提供帮助或解答问题,当然期望它输出一个结果给我们。
在设计提示词时,我们可以逐一考虑是否要包含上述要点,并根据我们的需求进行选择,从而让ChatGPT更好地理解我们的需求,设计出更符合我们期望结果的提示词。
我们来举一个例子,帮助你更好地理解上述要点。
提示词:
我是一名男性业余钢琴家,今晚要在一场婚礼上演奏,气温为20摄氏度,请帮我做一套形象设计,包括发型和鞋服。
这个提示词包含了2、3、4、5四个关键要点。
我是一个男性钢琴演奏师 – 用户身份今晚要在一场婚礼上演奏 – 背景气温为20摄氏度 – 输入数据请帮我做一套形象设计,包括发型和鞋服– 期望输出
我个人倡导非必要的要点不需要添加,如果输出结果与用户身份无关,就不需要额外添加对于用户身份的说明。
这里加入用户身份,是为了使输出结果更加符合实际情况,加入婚礼的背景说明也是为了使形象设计符合目标场合。加入气温信息,是为了搭配合适的服装。
这里要不要给ChatGPT定义一个角色,假定它的身份是一个形象设计师呢?
不用!
在使用ChatGPT时,我们并不需要给它安排一个角色或头衔,因为这并不会影响到它的表现。即使你不给它安排一个角色,它也能根据提示词为你提供相应的结果。
网上大多数的提示词攻略,倾向于尽量给ChatGPT安排一个角色。例如形象设计师、作家或诗人等,但这并不是必要的。
那什么时候需要给它按头衔呢?
如果你需要模拟一个"两个人"的交互场景,就需要给ChatGPT安排一个头衔,让它扮演某个角色。
既然我们说ChatGPT是人工智能,那我们就把它当成一个人来和它交互。这就是所谓的无招胜有招。
之所以所说的6个要点,是为了帮助我们设计一个优质提示词。当你理解了这6个要点,并最终找到了和ChatGPT交互的感觉,就可以不用再死记这些要点。
就好比武侠小说里所讲的,你必须先学习招式,把招式练熟并融会贯通,然后才是把招式忘记,做到无招胜有招。
我们来举个例子,如何把ChatGPT当一个人来交互。
假设你周末想去杭州玩,你想要一份旅游攻略,如果你向你的同学求助,是不是大概就是这么一个聊法?
你:这周末想去杭州玩一下,帮我规划一下啊,景点怎么安排,哪里有好吃的
友:好鸭,你什么时候来啊,准备玩几天啊
你:周五晚上到,周日晚上离开杭州
友:你有没有想过哪些特别想去的景点,其他的我帮你推荐一下啊
你:西湖肯定要去的,灵隐寺也想去一下,其他的你帮我推荐
友:你打算住在哪里
你:我打算住友好饭店
友:好的,了解了,我想想啊
……
所以,设计一个旅游攻略需要考虑到的因素,就是玩几天、哪些必玩的景点以及住在哪里。既然这样,那我们在向ChatGPT求助时,也把它当成一个人。把你的需求和必要的信息告诉它,让它帮你设计就可以了。
提示词:
我想去杭州旅游,周五晚上到达杭州,周日晚上6点乘坐高铁离开,我打算住在杭州友好饭店,我想坐一下西湖游船去三潭印月,还想去一下灵隐寺,其他景点请你推荐,请帮我设计一个攻略,包括行程和美食。
我们来看看它的回复:
这份还算马马虎虎的攻略还有改进的空间,但它已经提供了一些具体的建议,可以帮助我们更好地规划本次的旅游路线。
迭代就是指在开发一个产品,或者解决一个问题的过程中,不追求一次达到完美,而是一轮一轮的推进,直到满意为止。
在使用ChatGPT时,我们可能无法预先给出所有的约束条件或输入条件。当ChatGPT给出的回复不完全符合我们的期望时,我们可以再次向它提出修改要求,通过迭代来获得最终满意的结果。
启发式提问是指,在提出一个灵活度较高的问题时,先通过一些问题打开ChatGPT的思路,再进行正式提问。这样可以启发ChatGPT更好地理解问题,提供更准确的答案。
例如在设计旅游攻略时,我们先让ChatGPT为我们介绍一些有名的景点,并提问它哪些是游人去得比较多的景点?最后我们再切入正题,把最想问的问题抛给它,让它设计旅游攻略。
启发式提问,就是要先打开它的思路,然后再问它问题,这样它给出的答案就会相对比较完美一点。
分解式提问就是当你需要ChatGPT生成一篇很长的内容时,最好把它分解成多个小的任务来分别提问。
比如,我们请ChatGPT帮我们写一篇演讲稿,可以先把题目告诉它,并让它引用一些例子,然后询问它打算将演讲稿分成几个部分来写。
根据它的回答,我们可以逐步让它完成每个部分的写作,并及时纠正有问题的段落,或让它对不够详细的段落进行分解和细化,从而最终得到准确、完整、符合我们需求的演讲稿。
分解式提问的好处在于,可以在正式写之前就检查整体思路是否有问题,写作过程中可以及时纠正错误,还可以发现需要进一步细化的内容,及时让它去进行分解细化。
具体且明确的信息有助于 ChatGPT 更好地理解你的意图,并生成更准确和有意义的响应。
一个错误的示范是,请告诉我关于狗的知识。
这个问题没有具体的信息,不清楚要求ChatGPT提供狗的哪些知识,是品种知识还是喂养知识等,这样会让ChatGPT的回答模棱两可。
正确的提问应该是这样:
“请告诉我人类对狗的驯养历史方面的知识”或者“请告诉我金毛犬的生活习性以及喂养方面的知识”。
这样问就比较具体和明确了。
比如说我和ChatGPT有一个持续的会话,在这个会话里,我跟它讨论一部正在写作的小说。当我需要它帮我续写一段的时候,就要交代我写到哪里了。
我已经写到了陈凡被疯道人追杀,落入了山崖,挂在一棵树上。请帮我写一段他在树后面发现一个山洞,并在其中获得武林秘籍如来神掌的详细过程,要加入适当的人物心理描写。
这里就把背景交代清楚了,上下文也很清晰。
错误范例:
我们领导让我发一封我们公司新款智能手表的营销邮件,还剩1个小时就要下班了,我还没有想好邮件的标题,今天可能又要加班了,本来我还想去看电影的,看来是泡汤了,请你帮我拟定一个标题吧,强调手表的智能功能和优秀的设计。
这个范例使用了无关的关键词和语气,例如“领导”、“加班”、“电影”。这些关键词会干扰ChatGPT对我们真实意图的判断,从而生成不恰当的响应,搞不好它来安慰你,那就跑题了。
毕竟在这个使用场景里,我们用ChatGPT的意图是提高效率,而不是闲聊。
正确的提问应该是这样:
每一个应用方向都精选了几个常见的实例,掌握了这一整套用法,Office办公效率能提高十倍以上,个别应用场景甚至能提升百倍的效率,打破你对常见做法的认知。
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