Prompt设计优化技巧分享 -- 知识铺
举个例子，当你让一个学生在1秒钟内回复你
3424213+5421321321=?等于多少？在学生没有打草稿并且在1秒钟回复你的情况下，除非他提前背过答案或者是神算，否则他可能随便编你一个随机的错误答案给你。
GPT就好像这个学生一样，你需要让它有一定空间分析你提出的问题，打个推理过程的草稿，再组织草稿里面的各个部分之间的关系，最终再得到答案，这样的好处有两点：
- 答案更加关联你提出问题的本质。
- 即使答案是没有帮助的，但是推理过程中用户也可以从中收到一定启发。
GPT的Transformer原理大概简言之就是：
每次输出下一个字，都由前面用户的输入 + GPT已经输出的内容来决定。
因此，前文中的推理过程很大程度上影响最终的那一个结果，类似于如果前面内容已经很糟糕了，后面的内容也不会很理想。所以这个推理过程要么出现在你的输入中，要么就交给GPT一开始就推理，而且一定要强调输出推理过程。
海报文案生成案例（优化前）
来，家人们，直接上例子~(我前同事写的Prompt哈哈)~：
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我们来分析下这个Prompt，可以看出写的比较仓促，纯自然语言Prompt，内容比较散乱，比较考验GPT的能力。 然后使用了one-shot示例，通过一个对话示例来强行纠正后续生成的内容导向。
我们来试一下GPT3.5的效果：
我们可以看到，效果基本上是没法用，呵护城市繁华妆容是什么鬼哈哈哈哈哈，还有“城市女性”、“都市女性”这些词汇，就是用户输入的提示词里面的目标客户：“都市女性”，可是生成的内容里面直接把“都市/城市女性”生搬套过来用了，这根本就不是所谓的人工智能，只是一个会扩写内容的机器而已。谁看到这个海报文案会把自己带入到这个“都市女性”的名词当中去，受众女性也不会把自己主观带入到“都市女性”这个人群中去。
既然这样，我们来给GPT4看看效果：
连续生成了两次，生成效果也是让我笑的好一会儿，“18-35岁的都市女性，让我们的防晒隔离霜守护你的美丽。”，哈哈哈哈哈哈对不起我不是笑我同事写的Prompt不行，是这个GPT4太可爱了哈哈哈哈哈。
海报文案生成案例（如何优化？）
收！我们回到正题！
我们来看看怎么优化这个小同事留下来的Prompt。
你会发现即使Prompt中要求GPT按照一个简单的推理流程也没有得到理想的输出：
首先,你要明确这条文案要达到的营销目的: 然后,你要考虑你要面向的目标客户群: 再然后,你要确定产品的卖点和特征: 最后,你要控制这条文案在25-30字之间。
为什么会这样呢？
我们通过输出来看，GPT好像并没有按照用户给定的逻辑线路的要求进行输出，而是直接输出了答案。
效果也显然易见，就像是我前文提到的，不假思索的回复，一种仓促的回复。
为此，我们需要为它定义推理过程和框架。
我们来回到问题的本质，他希望用户输入「产品名称」「目标客户」以及「产品卖点」，然后生成海报文案。
稍微思考下，如果我们是海报文案的设计师，我们会怎么从用户给定的这些数据，生成一些优质的海报文案？
我们观察一下刚才出现的一些问题：
- **呵护城市繁华妆容：**显然没有把目标人群理解到位，乱来的咯
- **18-35岁的都市女性：**用户输入这个目标人群，真的希望答案中出现“18-35岁的都市女性”这个内容吗？显然不是，用户只是希望答案能够偏向于适用于该人群，所以问题的本质是，需要GPT去解析这类人群的特点，而且是偏向于产品的需求痛点。
- **回复的格式不稳定：**我们看到无论是GPT3.5还是GPT4，在输出的格式上，都没有一个统一的格式，导致我们无法去控制稳定的结构给用户。
所以，我们不单单是让GPT列出「人群的特点」和「卖点的本质」，还要多加一步**「如何人群特点和卖点」**来进行设计海报文案。
因为我尝试过，只是列出前面两步，对于最后的海报文案生成效果，还是无法很好的利用人群特点和卖点本质相结合进行生成，所以需要这一步推理草稿来铺垫GPT最后生成内容。
海报文案生成案例（优化后）
是不是有点道理？来我们优化「亿」下：
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我们来简单分析一下我写的这个Prompt，这里使用了我经常编写Prompt的结构（我后续还有更优的结构版本） 这其中包含一些内容块：
- Profile：表示角色信息和描述，让ChatGPT知道自己充当什么样的角色。
- Goals：告诉GPT要达到什么样的目标和效果。
- Constrains：偏向于告诉GPT不要做什么事，用来纠正它。
- Skills：跟你写这个岗位擅长什么技能一样，你可以让GPT告诉你这个岗位需求，写简历一样2333~
- Workflows：这里是我编写思维链的地方，这一块内容其实可以优化省略掉，集成到OutputFormat中。
- OutputFormat：这里规定ChatGPT按照什么样的格式输出，这很重要，因为像推理过程这些比较重要的内容，如果你没有严格让GPT进行推理，它可能会忽略某几步推理过程。
最后，我使用Zero-shot示例，也就是没有示例😂，这样叫比较好听，直接让告诉GPT我输入了什么。
好了好了，我知道你们想看输出效果，来来来上才艺！
我们来看GPT3.5的效果：
时光匆匆，肌肤静好，工作闲暇，一瓶随行，防护呵护两不误！
我们来看看GPT4的效果：
我们来换一个产品输入试试：
产品名称:彩妆定制服务 目标客户:25-40岁的中高收入职场女性 产品卖点:七天免费体验,数量限定
来看看GPT3.5的效果：
时间有限，美丽无限，彩妆定制服务，数量有限，抢先预约！
GPT4的效果属实惊艳到我：
你的时间很贵，我们的彩妆一步到位。彩妆定制，让你的美丽无法复制。
天呐，这还压上韵了，可以可以，这效果相比之前已经非常可以了。
而且，无论是GPT3.5还是GPT4的最后的海报文案效果，其实不重要了，这个推理过程可以给用户很多启发，即使海报文案最后的结果不尽如人意，其推理过程对目标人群的解析、产品卖点的解析以及「如何结合目标人群特点和产品卖点」的思考过程，都能够帮助用户去设计海报文案，拓宽思路。
这是我写过最让我满意的Prompt应用场景了哈哈哈哈
二、一些待验证的新Prompt设计的思考
生成的内容尝试先发散，再收敛成框架
使用内容格式固定的Prompt对GPT3.5来说效果提升较好，但对GPT4来说有点负优化，像是约束了它的创造力。应该设计一种过程是放开式无模板的内容创作作为模型能力的发散，然后最后再通过一个模板进行整合信息，输出目标内容。
Prompt设计优化，模板中的存在必要性探讨
模板中的Goals、Constrains、Skills、Workflows是否有存在的必要？好像围绕一个OutputFormat去编写就可以了，参考「分享一些我的原创Prompt」中的「美食艺术家」部分，移除了Workflows效果可行。
模糊语义的解决方案：数字权重在规则、技能和约束中的应用
我们平时说“熟练”“擅长”“必须”“一定”等等词汇，先撇开gpt对于中文词语理解能力不谈，哪怕是我们自己给词分重要优先级也分不清楚，每个人对于这些词的优先级排序都不同，属于主观理解，是模糊不稳定的，交给gpt判断容易丢失信息，使用权重数字的方式，给rules，skills和constrains中每一条不同的item后面添加权重数字，告诉gpt需要往权重更高的靠，如果违反规则将会扣分，它的目标是为了遵守规则得到更高分，进而围绕规则进行推理计算，这是一种解决模糊语义的方式，我们加入客观的数字评分来优化gpt偏向哪些rules多点。
一轮QA，把多轮迭代的事情做了
有蛮多场景，我们是觉得需要多次重复的Prompt对话轮询才能做的事情，举个例子哈，我相信不少人这么玩过：
- 让ChatGPT充当评委，对你的方案/文案提出一针见血的十个反问。
- 然后让ChatGPT充当方案设计者，根据评委提出的十个反问再提出十个解决方案。
以此类推，多次迭代，不断完善方案，在可控、理想的情况下，方案会越来越好。
但是问题来了，我每轮都要更新方案，重新发给ChatGPT，再整理回复到方案中。
有没有一种更方便的方式？？多轮对话还可能存在中间环节不稳定的情况等等。
一轮对话能不能解决？？
我们假设ChatGPT有空间推理计算能力，那我们在Prompt中让GPT进行十次迭代后，把最后一次方案输出即可，怎么设计才能保证它能真的像模像样的迭代了十次，而不是我告诉它输出最后一次，它输出了但是其实跟一次没区别，因为没有推理过程。
伪代码的Prompt逻辑设计
有时候可能我用言语无法清晰地表达我的需求，也有可能ChatGPT无法理解你所说的“迭代十次”的过程。我通过伪代码的表达形式，能够让ChatGPT理解我的迭代过程的详细情况，例如我想说在**一轮QA，把多轮迭代的事情做了**这个部分里引入第三个角色：方案整理员，用来整理评委和方案设计者的讨论结果来修改已有的方案文案。我想表达好这个过程，其实也蛮费劲的，尤其是让ChatGPT理解且按理想情况去输出更费劲。
有没有一种可能，我通过伪代码可以让ChatGPT更好的理解这个过程。
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最后，让ChatGPT输出这个最终方案给我即可。
不过我觉得，需要有一些简短的表达方式来让GPT精炼地输出这个迭代过程，而不是直接就让他给个最终方案，因为这样可能需要模型本身就存在内部一个计算能力吧，才有计算出来内容直接输出给你的最终方案的可能，否则的话，还是需要推理过程，来形象表达比如“正在执行第一次推理…”、“正在执行第二次推理…”….最后再输出最终方案，因为ChatGPT输出的内容有限，如何在一次回复中既能让推理过程存在且不占用最终方案的tokens，这需要取得一定的平衡。
分享一些我的原创Prompt
Custom instructions Prompt
经过小小的测试，发现这部分Prompt并不占用后续输入的tokens，请放心食用。 这个Prompt之所以“打通任通二脉”，是因为它完美地结合了逻辑性、情感性和用户友好性。
我自己写的一个ChatGPT中的Custom instructions Prompt：
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翻译为中文是：
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**为什么要用英文？**因为实测过，英文效果比较好，能够让GPT理解我的每一条规则，而不至于丢失其中某条规则。
这样设置的好处是：
- **用户的提问是模糊的：**ChatGPT可以思考用户问题的本质问题是什么，思考在用户的问题前面。
- 对问题本身进行推理解答：「一步步思考并推理，输出推理过程」这是一句有魔力的话，使得ChatGPT能够动态根据用户的问题进行过程性理解和推理，不需要固定一个推理框架。
- **保持中立客观：**是希望ChatGPT能够尽量减少「用户说啥都是对的」可能性，以及对问题的看法，种族的偏见等等，消除这些因素，我希望是一个客观的回复。
- **插入Emoji表情：**这样你就能感受到ChatGPT其实能够像NewBing一样有趣，你真的能感受到它的情绪。
- **使用markdowon表格采集信息：**这一步妙哉，因为推理过程虽然对ChatGPT来说是一个可能的优化，但是对有些用户来说觉得比较“啰嗦”，那么最后一步就是根据已经推理的前文内容进行总结记录成markdown表格，这样用户即便只关注表格本身，也能够获取到大量的信息，有种80/20原则的感觉，只关注20%的信息，就可以了解其余80%的内容。
- **中文回复：**我已经不想在每次对话都来一句「请使用中文进行回复」，我相信这是每个人都会遇到的，痛！太痛了！而且加了句「如果没有指定任何语言」可以给后续对话中指定其他语言留足了权限和空间。贴心吧？
- **不要担心回复被打断：**这句话是学习Mr. Ranedeer中的其中一个Prompt，因为我也发现，当我们没有这么强调的时候，GPT会在回复到一半的时候突然省略掉一些关键代码和文段，导致我还需要想办法让它输出那段内容，这样强调可以告诉它不必担心啦~
**尖锐的幽默的回复：**家人们！这个真的很好玩！！这个是我学习自「李继刚」的暴躁版GPT里摘抄的一段内容并改写，我觉得这个设定打通了ChatGPT的任通二脉，让它更像人一样回复了，说真的用了以后我不想再回去看原来的那种「迎合」的回复了，我说不出来的感觉，你看下图效果应该能感受到！
没有使用暴躁CI优化前！
在使用了暴躁CI优化后！
很明显大多数情况下我们更需要后面这种内容，需要一个直言不讳的回复，而不是阿谀奉承的附和。
隐私律师
想法来自妙鸭的用户隐私协议，群友突发奇想，然后我就顺水推舟写了这个Prompt。 Arthur也参与到本Prompt的设计当中。
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美食艺术家
该Prompt的想法和初稿源自Arthur之手，我作为后续重构修改，润色了内容，加入了完整的COT思维链的描述，删除了Workflows的内容，验证下说明Workflows是可以整合进OutPutFormat的。
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- 原文作者：知识铺
- 原文链接：https://index.zshipu.com/gpt/post/20240325/prompt/Prompt%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%8A%80%E5%B7%A7%E5%88%86%E4%BA%AB--%E7%9F%A5%E8%AF%86%E9%93%BA/
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