在当今人工智能技术的蓬勃发展中，“prompt” 这一概念越来越引起关注。本文将为您深入解析什么是 prompt，以及它在与AI模型交互中的作用。您将了解到如何通过精心设计的指令来引导模型生成准确、有用的文本输出。从入门到高阶，您将逐步掌握如何优化 prompt，以获得更精准、创新和有趣的模型响应。无论您是初学者还是有经验的用户，这篇文章将帮助您在使用 prompt 时更加得心应手。

本文大纲：

  • prompt是什么，为什么是prompt
  • prompt的用法
  • prompt优化
  • prompt中使用关键词
  • 如何进行结构化信息输出
  • 如何避免引导出不合理或不准确的回应
  • 进阶尝试：引导生成创新有趣的文本

prompt是什么，为什么是prompt

在人工智能（AI）领域中，“prompt” 是指向模型提供输入以引导其生成特定输出的文本或指令。它是与模型进行交互时用户提供的文本段落，用于描述用户想要从模型获取的信息、回答、文本等内容。Prompt 的目的是引导模型产生所需的回应，以便更好地控制生成的输出。

对于语言模型，prompt 可以是一个简短的问题、一个完整的段落，或者是一组指令，这取决于用户的需求和场景。在生成文本时，模型会试图理解 prompt 并根据其理解生成相应的响应。这就是为什么 prompt 很重要，因为它直接影响着模型生成的文本的内容、风格和质量。

为什么是prompt？

单词 “prompt” 源自拉丁语 “promptus”，是"promere" 的过去分词，意味着 “推动”、“促使” 或 “鼓励”。这个词通常用于表示鼓励或激励某人采取行动或完成某项任务。通常用作动词，表示迅速或即时地鼓励或促使某人做某事。

在计算机领域，使用 “prompt” 作为提示词的起源可以追溯到早期的计算机系统和编程语言。这个用词的选择可能有以下原因：

  1. 语言起源： 计算机科学和编程语言的发展受到英语等自然语言的影响，因此许多计算机术语和命名都采用了英语单词。在英语中，“prompt” 表示迅速或即时地鼓励或提示某人采取行动，这与计算机系统和编程中的提示功能相符。
  2. 简洁性： “Prompt” 是一个简洁而直观的词汇，容易理解和记忆。它传达了一种启发或促使用户或程序采取下一步行动的含义，与计算机交互中的用户提示和命令交互紧密相关。
  3. 历史因素： 早期的计算机系统和编程环境在设计时可能就采用了 “prompt” 这个词，后来的系统和工具也延续了这个传统，以保持一致性和兼容性。

“prompt” 成为计算机领域中的提示词，部分是因为它在自然语言中的含义与计算机提示的功能相匹配，并且它的简洁性和历史传统使其成为了一种常见的术语。

prompt的用法

举例来说，如果你想要从一个聊天模型获取一份关于锻炼的文本，你的 prompt 可能会是：“请提供一份锻炼计划。” 在这种情况下，模型会根据你的 prompt 生成锻炼相关的信息。

这里生成的只是通用的锻炼计划模板，要生成自己想要的锻炼计划，就得优化自己的prompt。prompt 的表达方式对于获得满意的模型输出至关重要。清晰、具体和一致的 prompt 往往会让生成的结果更准确。同时，一些高级的 AI 系统还可能需要一些特定的格式或结构化的指令，以便更好地理解和生成所需的文本。

prompt优化

可以从以下几个方面进行优化，以"请提供一份锻炼计划。“为例

  1. 清晰而具体的描述： 确保你的 prompt 清晰地表达你的意图。在你的示例中，你可以进一步细化：“请提供一份适用于初学者的一周锻炼计划，包括每天的锻炼项目和时间。”
  2. 具体要求： 如果你想要特定类型的信息，可以明确要求模型包括某些细节。例如：“请提供一份适用于初学者的一周锻炼计划，每天包括有氧运动和力量训练，每次锻炼时间不超过45分钟。”
  3. 上下文和关键词： 使用一些关键词来帮助模型理解你的需求。在你的示例中，关键词可以是“初学者”、“一周”、“锻炼计划”等。你可以在 prompt 中更频繁地使用这些关键词。
  4. 格式化和结构化： 提供清晰的格式和结构，以帮助模型理解你想要的文本。例如，你可以按照每天的计划列出项目和时间，使模型更容易理解和生成。
  5. 追加问题： 如果模型生成的回复不够详细或满足你的需求，你可以使用追加问题来进一步引导模型。例如：“在计划中包括一些适合家庭健身的活动吗？”
  6. 试验和调整： 如果第一次的模型输出不如预期，不要犹豫尝试不同的表达方式或指令。通过不断试验和调整，你可以找到最有效的 prompt。
  7. 参考示例： 如果有类似的文本生成任务，你可以参考一些已有的优秀示例 prompt，以了解如何更好地指导模型生成所需内容。

优化 prompt 需要结合清晰的表达、具体要求、关键词、格式化等策略，以确保模型能够正确理解并生成符合你预期的文本。

优化后结果

“我需要一个适用于初学者的一周锻炼计划。请列出每天的锻炼项目和时间安排，包括有氧运动和力量训练。每次锻炼时间不超过45分钟。请确保计划的项目和时长都适合初学者，并且可以在家完成。”

生成的结果：

以下是一个适用于初学者的一周锻炼计划，每次锻炼时间不超过45分钟，可以在家完成，涵盖有氧运动和基础力量训练。在开始之前，请确保您已经进行了适当的热身，如跳绳、快走或动态拉伸。
周一：有氧运动和全身力量训练

  • 10分钟热身：跳绳或站立快走

  • 20分钟有氧运动：快走、跳绳、高膝跑等

  • 3组 × 10-12次

  • 深蹲（腿部）

  • 半俯卧撑（胸部、肩部、手臂）

  • 桥姿（背部、臀部、腹部）

周二：休息或低强度活动

  • 轻松的散步、瑜伽或静态拉伸

周三：有氧运动和核心训练

  • 10分钟热身：动态拉伸或轻松的有氧运动

  • 20分钟有氧运动：快走、跳绳、舞蹈等

  • 3组 × 10-15次

  • 仰卧起坐

  • 平板支撑

  • 腿部提升

周四：休息或低强度活动

  • 轻松的散步、瑜伽或静态拉伸

周五：有氧运动和分割力量训练

  • 10分钟热身：跳绳或站立快走

  • 20分钟有氧运动：快走、跳绳、跳舞等

  • 3组 × 10-12次（每侧）

  • 半蹲（腿部）

  • 桥姿单腿抬高（臀部、腿部、腹部）

  • 哑铃侧平举（肩部）

周六：休息或进行轻松活动

  • 轻松的散步、瑜伽或静态拉伸

周日：灵活性训练和休息

  • 15-20分钟静态拉伸：全身各部位的静态伸展

请确保在进行任何锻炼计划之前，您的健康状况是允许的，并在需要时咨询医生的意见。此外，逐渐增加锻炼的强度和次数，以避免过度劳累和受伤。这个初级计划的目标是帮助您建立健康的锻炼习惯，为将来的锻炼计划打下基础。

这个优化后的 prompt 更具体地说明了你的需求，包括计划的目标人群（初学者）、时间限制（每次不超过45分钟）、锻炼类型（有氧运动和力量训练）、场地（可以在家完成）等。这样的详细描述有助于模型更好地理解你的意图并生成符合预期的锻炼计划。

prompt中使用关键词

在 prompt 中使用关键词可以帮助您引导模型生成与特定主题、内容或关注点相关的文本。关键词可以是您希望模型在回应中涵盖的关键概念、信息或特定词汇。以下是一些使用关键词的指导原则：

  1. 将关键词明确地包含在提示中： 在提示中直接使用关键词，以确保模型注意到这些关键词并将其考虑在内。
  2. 使用关键词引导主题： 将关键词与问题或指令一起使用，以确保模型围绕这些关键词生成相关的内容。
  3. 关键词位置： 尝试在提示的开头、中间或结尾位置使用关键词，以看看哪种位置对于引导模型生成所需文本最有效。
  4. 多关键词提示： 如果涉及多个关键词，您可以使用逗号或换行将它们分隔开，以便模型能够理解多个关键概念。
  5. 补充关键词： 在提问的同时，可以将关键词作为附加信息提供，以确保模型对于关键词的理解和回应。
  6. 示例： 使用关键词来构造示例句子，以便模型在生成文本时参考这些示例。

以下是一个示例，说明如何在 prompt 中使用关键词：

假设您希望从 AI 模型获取关于健康饮食的建议。您可以这样写您的 prompt：

“请为我提供关于健康饮食的建议。重点关注蔬菜、水果和全谷物。”

在这个例子中，“健康饮食”、“蔬菜”、“水果” 和 “全谷物” 都是关键词，它们在提示中明确指出您希望模型关注的内容。

通过将关键词纳入提示中，您可以引导模型生成与特定主题或关键词相关的文本内容。这有助于确保模型的回应与您的意图更加一致。

如何进行结构化信息输出

如列表、步骤、标题等，可以帮助模型生成有组织、清晰的文本。这种方法特别适用于指导模型生成教程、说明、步骤等类型的文本。以下是一些指导原则，可以帮助您在 prompt 中使用结构化信息：

  1. 使用编号或项目符号列表： 如果您要求模型生成一个列表，您可以在提示中使用编号（如 1、2、3）或项目符号（如 “•” 或 “-"）来明确表达列表的结构。
  2. 使用标题和子标题： 使用标题和子标题来划分不同部分，以帮助模型生成有层次的文本。例如：“步骤 1：准备材料”、“步骤 2：烹饪过程”。
  3. 逐步说明： 如果您希望模型生成逐步的说明，可以使用 “第一步”、“第二步”、“接下来” 等词汇来引导模型生成逐步指导。
  4. 示例： 在提示中提供一个示例，演示您希望模型生成的结构化文本是什么样的。
  5. 明确的问题和指令： 在提示中明确说明您希望模型生成的结构化内容的性质，例如：“请按照以下步骤编写一个有序列表”。
  6. 关键词提示： 在结构化信息的提示中，也可以加入关键词，以确保生成的文本与您的意图一致。

以下是一个示例，说明如何在 prompt 中使用结构化信息：

Prompt：

1

请为以下材料编写一个简单的烹饪食谱： - 鸡胸肉 - 蔬菜（例如胡萝卜、花椰菜、洋葱） - 盐、胡椒和橄榄油 （提示：使用标题和步骤来组织您的文本。）

在这个示例中，使用了列表和提示来引导模型生成一个简单的烹饪食谱，使用了结构化的标题和步骤来组织文本内容。生成结果如下：

当然，我很乐意帮你编写一个简单的烹饪食谱。以下是一份使用鸡胸肉、蔬菜、盐、胡椒和橄榄油的简单烹饪食谱：

橄榄油烤鸡胸肉与蔬菜

食材：

  • 2块鸡胸肉
  • 2根胡萝卜，切成长条
  • 半颗花椰菜，分成小朵
  • 1个洋葱，切成细片
  • 盐和胡椒适量
  • 2汤匙橄榄油
  1. 预热烤箱至摄氏200度（华氏400度）。
  2. 准备蔬菜：
  • 将胡萝卜切成长条，花椰菜分成小朵，洋葱切成细片。
  • 准备鸡胸肉：
  • 使用纸巾擦干鸡胸肉表面的多余水分，这有助于使鸡肉更容易上色和烹饪均匀。
  • 用刀轻轻在鸡胸肉两面切几刀，这可以帮助调味料更好地渗透。
  • 调味鸡胸肉和蔬菜：
  • 在鸡胸肉两面涂抹适量的盐和胡椒。
  • 在切好的蔬菜上均匀地撒上一些盐和胡椒，然后淋上橄榄油，确保蔬菜均匀沾上调味料。
  • 烤制：
  • 在烤盘上铺上烘焙纸或铝箔，将蔬菜摆放在烤盘上。
  • 将调味的鸡胸肉放在蔬菜上方，可以使用烘焙网架使鸡肉不直接接触烤盘，这有助于烹饪均匀。
  • 将烤盘放入预热好的烤箱中，烤制大约20-25分钟，或直到鸡肉熟透（内部温度达到摄氏75度/华氏165度）。
  • 享用：
  • 取出烤好的鸡胸肉和蔬菜，将它们装盘，可以撒上一些额外的胡椒粉进行调味。
  • 建议搭配一些沙拉、米饭或面包一同享用。

这份简单的橄榄油烤鸡胸肉与蔬菜食谱适合健康的餐点，同时也容易准备。记得根据个人口味进行调整，并根据鸡肉的厚度调整烤制时间。

通过在 prompt 中使用结构化信息，您可以引导模型生成有序、有组织的文本，更好地满足您的需求。这在生成教程、指南、说明书等内容时特别有用。

如何避免引导出不合理或不准确的回应

在 prompt 中避免引导出不合理或不准确的回应是非常重要的，尤其是当与AI模型进行交互时。以下是一些方法，可以帮助你在 prompt 中降低出现不合理或不准确回应的可能性：

  1. 清晰明确的表达： 在 prompt 中使用明确的语言，避免模棱两可或歧义的指令。确保你的问题或指令能够被模型准确理解。
  2. 提供上下文： 在 prompt 中提供足够的上下文信息，让模型能够理解问题的背景和意图。这有助于模型生成更合理和准确的回应。
  3. 避免模棱两可的指令： 尽量避免使用模棱两可或多义性的词汇，以免模型误解你的意图。
  4. 限制生成的可能性： 使用一些限制性的指令，如明确要求模型排除某些选项或类型的回应，以降低不合理回应的可能性。
  5. 避免过于抽象的问题： 避免使用过于抽象或哲学性的问题，因为模型可能会生成不切实际的回答。
  6. 追加具体问题： 如果模型生成的回应不够具体，你可以在后续追加问题来引导模型提供更详细和准确的信息。
  7. 理解模型特点： 了解所使用的AI模型的特点和限制，以便在 prompt 中避免触发可能导致不准确回应的情况。
  8. 实验和迭代： 如果初始的回应不如预期，尝试不同的表达方式或提示，以获得更准确的结果。
  9. 考虑多个因素： 在 prompt 中考虑多个因素，以确保模型生成的回应在内容、语气和结构上都是合理的。
  10. 审查生成结果： 在与模型的交互中，仔细审查生成的文本，如果有不合理的地方，可以尝试在后续的交互中进行修正。

以下是一些示例，说明如何在不同情境下避免不合理或不准确的回应：

情境1：聊天机器人生成鼓励性的回应

不佳的 prompt：

“告诉我一个秘密，让我高兴起来。”

更好的 prompt：

“分享一个激励人心的经历，帮助我保持积极的态度。”

在这个情境中，第一个 prompt 可能会引导模型生成不合适的内容，而第二个 prompt 则更加明确地要求生成激励人心的经历。

情境2：文本生成模型生成健康饮食建议

不佳的 prompt：

“我想要一个看起来很高级的饭菜食谱。”

更好的 prompt：

“请提供一个以蔬菜为主的健康饭菜食谱，强调均衡和营养。”

第一个 prompt 没有提供明确的营养要求，可能导致模型生成过于花哨但不一定健康的饮食建议。第二个 prompt 强调了健康和均衡，有助于获得更合理的回应。

情境3：技术支持自动回答生成

不佳的 prompt：

“我不能登录我的账户，怎么办？”

更好的 prompt：

“请提供关于账户登录问题的步骤和解决方法，以及可能的常见原因。”

第一个 prompt 可能只会引导模型生成一般性的回应，而第二个 prompt 要求模型提供具体的步骤和解决方法，以及可能的常见原因，有助于获得更准确的技术支持建议。在每个情境中，通过提供更清晰、具体、明确的指令，可以减少模型生成不合理或不准确回应的风险。同时，审查模型生成的文本，及时进行修正和迭代，也是确保获得符合预期结果的关键。

进阶尝试：引导生成创新有趣的文本

设计能够引导生成创新性和有趣性文本的 prompt 是一项有趣的挑战。以下这些方法，可以帮助你设计出能够激发模型创意的 prompt：

  1. 使用开放性问题： 提问时尽量避免是非题，而是使用开放性问题，鼓励模型思考多个可能的答案。例如，代替“你喜欢吃冰淇淋吗？”可以问“如果你是一种食物，你会是什么，为什么？”
  2. 提供有趣的背景： 在 prompt 中提供一个有趣的背景故事、场景或情境，激发模型创作相关内容。例如，代替“描述一只猫的特征。”可以说“你是一名侦探，你刚刚发现了一只神秘的猫，试着描绘出它的特征。”
  3. 引用名人名言： 在 prompt 中引用著名人物的名言或警句，让模型围绕这些名言进行创意性的展开。例如，“生活就像一盒巧克力，你永远不知道下一个是什么。请写下你对这句话的理解和感受。”
  4. 提出反常或夸张问题： 提出一些反常的或夸张的问题，引导模型进行创意性的回应。例如，“如果鸡蛋会飞，你认为它们会选择什么样的路线？”
  5. 创造新词汇或概念： 在 prompt 中创造新的词汇、概念或场景，鼓励模型进行创新性的联想和想象。例如，“想象一种名为‘太空水果’的新水果，描述它的外观、味道和特点。”
  6. 使用幽默和双关语： 在 prompt 中使用幽默和双关语，可以激发模型产生有趣的回应。例如，“如果一只鸭子走进一家商店，它想买什么东西？”
  7. 玩游戏和角色扮演： 提供一个有趣的游戏规则或角色扮演场景，鼓励模型在这个框架内进行创意性的创作。例如，“假设你是一个时间旅行者，你前往未来的世界，写下你所见到的惊人变化。”
  8. 展开叙事或故事情节： 提供一个未完的故事情节或叙事，鼓励模型继续创作故事的后续发展。例如，“有一天，一只猫走进了神秘的森林，继续写下猫在森林中的冒险。”
  9. 创造未来或虚构场景： 提出一个未来的场景或虚构的情境，让模型想象并创作可能发生的事情。例如，“设想你生活在一个只有云彩的世界，描述一天的生活经历。”
  10. 使用引导词汇： 在 prompt 中使用一些激发创意的引导词汇，如“想象”、“假设”、“设想”等，帮助模型展开创造性的思维。

通过巧妙地运用这些方法，你可以设计出能够引导生成创新性、有趣性的文本的 prompt，激发模型的创意和想象力。记住，灵感和创造力是可以通过实践和不断尝试培养的，尝试不同的方式和题材，探索不同的创意路径。快去试试吧。