我是荔园微风，作为一名在IT界整整25年的老兵，今天来看一下AIGC文本生成智能提示工程师技巧。

当你在使用类似于ChatGPT这样的AIGC文本生成智能应用时，有没有想过，你所问的问题中的每一个词语对AIGC文本生成智能应用给你的回答的好与不好都有着很重要的联系。

我们在使用类似于ChatGPT这样的AIGC文本生成智能应用时，为什么是去提示，而不是去编程？很多人第一次听到这个词总是感觉很奇怪，其实原因就是自然语言模型的运行逻辑和传统计算机的运行逻辑不同。

对于传统计算机来说，计算机按指令执行，不存在提示一下计算机该怎么做。但语言模型不这样工作，NLP语言模型的工作原理是不断地预测一句话中下一个应该出现的单词是什么，有点类似于单字接龙或词语接龙，也就是知道了上一个词，通过计算概率得知下一个词是什么。

比如：今天我要去________。如果你的提示是：家里没菜了。它就会生成“超市”。

简单来说，ChatGPT这样的语言模型做的是复杂的计算和逻辑推理，而不是执行指令或者从数据库里提取资料。根据上面的例子可以看到“提示”是影响大模型生成答案的重要因素。提示的简洁与否、清晰程度、上下文联系的强弱都会直接影响生成答案的质量。提示可以帮助模型更准确地理解用户的意图和需求，从而让模型生成更加自然流畅的文本。

在自然语言处理领域，对语境和上下文的理解是至关重要的。当然我个人认为要让机器更好的理解自然语言中语境和上下文其实还是有其他方法的，并不一定要用LLM大模型。用知识图谱也可以，用一些段落的路径分析法也可以。

通过提供合适的提示语，可以帮助模型更好地理解文本的语境和上下文，从而使之生成更加准确和连贯的文本。提示语也可以帮助模型在生成文本时避免一些常见的语法和用词错误，进一步提升生成文本的质量。因此，在使用类似于ChatGPT这样的AIGC文本生成智能应用时，合适的提示语是至关重要的，可以提高模型的准确性和可用性，让用户得到更好的体验。

下面讲重要技巧，各位小伙伴，请请做好笔记

当我们想要真正释放类似于ChatGPT这样的AIGC文本生成智能应用的全部能力，使其能解答复杂问题或者构建应用的时候，就需要了解提示的进阶使用技巧。当下通用的提示完整构建方法是你问应用的语句必须由下面六大部分组成：

1.扮演角色

2.具体任务

3.完成任务的步骤

4.约束条件

5.目标

6.输出格式

例如当你希望类似于ChatGPT这样的AIGC文本生成智能应用能够帮你的学生提高他们数学解题能力。也就是说你对类似于ChatGPT这样的AIGC文本生成智能应用有这样的要求时，你可以这样说：我希望你能担任一位AI数学导师。我会提供一个需要提高数学能力的学生，你的任务是利用人工智能工具，如自然语言处理和数学算法，为学生提供反馈，指导他如何改进他的解题思路。你还应该运用自己的数学知识和解题技巧经验，建议他如何更好地表达自己的数学思想和观点。我的第一个请求是‘我需要有人帮我解答第一题，并在题目后用列表的方式列出你的解题思路。’

1.扮演角色：

可以是程序员、设计师、作家、记者等各种角色，这一步的目的是使文本生成智能应用快速且准确地了解任务领域。

2.具体任务：

简单清晰地描述任务。

3.完成任务的步骤：

希望文本生成智能应用实现任务时所采取的步骤，当任务较为复杂时使用。

4.约束条件：

不希望文本生成智能应用做什么事情的约束语。

5.目标：

希望文本生成智能应用完成的目标。

6.输出格式：

文本生成智能应用可以输出文字格式或列表格式。

所有用户可以结合自己的实际需求根据以上公式挑选组合。对于想要了解更多提示的朋友，推荐一个开源的高阶提示库 Awesome ChatGPT Prompts。Awesome ChatGPT Prompts是由JavaScript开发者Fatih Kadir Akın创建的一个网站和应用，里面收集了160多个关于ChatGPT的Prompt模板，可以让ChatGPT变成Linux终端、JavaScript控制台、Excel页面等。这些Prompts收集自优秀的实践案例。Prompts受到大家的欢迎，与之相关的网站很多。日常与ChatGPT的对话中，不一定需要把所有问题都制作成上面例子中提示的复杂样式，使用尽可能简洁易用的提示来达成需求才是我们的目标。

提示不仅能让ChatGPT更好地回答问题，其本身也是一种编程方式，可用于构建基于语言模型的应用。过去人类与计算机沟通的唯一语言是编程，要想让计算机执行操作，就需要对编程语言的语法和结构有一定的了解，并且需要花费大量的时间来编写和调试代码。但自然语言处理技术使得计算机能够听懂人类的语言，而提示就好比是自然语言处理时代的编程语言，我们可以使用自然语言或类似于自然语言的提示来表达我们的意图。

随着GPT-3.5API和GPT-4API的开放，使用不同提示所构建的全新应用正在不断推出，这即将构建全新的应用生态。就像上面的AI写作导师案例，只需要一些基础的前后端技术，就可以被轻松做成一款在线写作服务应用。

提示被认为是新时代的编程方式，如何通过设计和优化提示语，来提高人工智能语言模型的准确性和可用性，如何通过选择和设计恰当的提示语，来引导模型更好地理解用户需求和任务，生成更加准确、自然、连贯的文本就变成了一门工程学科。

随着机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习等技术的不断发展，自然语言处理终于开始发挥它功能，虽然这种功能在当下还不足以满足我们的要求，但随着LLM的发展，计算机和人类的沟通会越来越畅通，这也势必会改变我们的工作和生活方式。

作者简介：荔园微风，1981年生，高级工程师，浙大工学硕士，软件工程项目主管，做过程序员、软件设计师、系统架构师，早期的Windows程序员，Visual Studio忠实用户，C/C++使用者，是一位在计算机界学习、拼搏、奋斗了25年的老将，经历了UNIX时代、桌面WIN32时代、Web应用时代、云计算时代、手机安卓时代、大数据时代、ICT时代、AI深度学习时代、智能机器时代，我不知道未来还会有什么时代，只记得这一路走来，充满着艰辛与收获，愿同大家一起走下去，充满希望的走下去。