【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写模式：结构化Prompt、提示词生成器与单样本/少样本提示

💯前言

在如今AI技术迅猛发展的背景下，尽管像ChatGPT这样的大型语言模型具备强大的生成能力，但它们的输出质量有时仍难以完全满足我们的预期。为了让ChatGPT生成更加准确、可靠的内容，掌握高效的Prompt编写技巧变得尤为重要。本文将深入探讨12种有效的Prompt编写模式，帮助更好地利用ChatGPT，实现高质量的输出。
如何为GPT-4编写有效Prompt​

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💯结构化Prompt (Structured Prompt)

结构化Prompt是一种精心设计的Prompt形式，旨在通过清晰的结构和预期来引导AI模型生成更准确和相关的内容。它通常包括以下几个关键元素：角色、任务、要求和提示。通过这些明确的设置，用户可以有效地引导AI模型，提高生成内容的可靠性。

组成元素

  1. 角色 (Role)：定义AI模型在Prompt中所扮演的角色，比如专家、顾问、教师等。通过角色设定，AI能够从特定的视角或专业领域提供内容。
  2. 任务 (Task)：明确指定AI模型需要完成的具体任务。任务的范围可能涉及回答问题、提供建议或生成特定类型的文本。
  3. 要求 (Requirement)：描述任务完成的具体要求和限制。要求可以包括字数限制、风格要求等，帮助避免偏离主题或内容不准确。
  4. 提示 (Cue)：提供额外的背景信息或上下文，帮助AI更好地理解和执行任务。提示可以包括具体例子或相关背景解释。

应用实例

假设一个用户希望从ChatGPT获取关于气候变化的简要概述，一个结构化Prompt的例子可能是：

  • 角色：作为气候变化领域的专家
  • 任务：提供关于气候变化的简要概述
  • 要求：使用简单的语言，字数控制在200字以内
  • 提示：包括气候变化的主要原因、影响和可能的解决方案

优势

  1. 提高准确性：通过明确的任务和角色设置，结构化Prompt帮助AI更精准地理解用户的需求。

  2. 提高相关性：通过具体的要求和提示，确保AI生成的内容与用户期望更加密切相关。

  3. 易于理解和使用：结构化的格式使得Prompt更易于被用户理解和正确使用。

结论

结构化Prompt是一种提升AI模型生成内容准确性和相关性的有效方法。通过将Prompt分解为明确的角色、任务、要求和提示，用户可以更有效地引导AI模型，获得更满意的结果。

💯提示词生成器 (Prompt Creator)

提示词生成器是一种能够优化或生成Prompt的AI工具，旨在帮助用户生成高质量的提示词（Prompt），从而使AI模型生成内容更加精确。在这种模式下，AI被视为一个“Prompt创建专家”，专注于根据用户的需求创建、完善或改进提示词，提升AI生成内容的质量。

如何工作

  1. 专家角色设定：将AI模型设定为“Prompt创建专家”，专注于为用户生成或优化特定的Prompt。用户可以向AI提出希望改进的方向或希望生成的Prompt类型。
  2. 输入现有Prompt或主题：用户提供现有的Prompt或主题作为基础，AI通过分析用户的需求，生成更精确或详细的Prompt。
  3. AI生成改进的Prompt：AI基于用户输入，生成一个或多个经过优化的Prompt，可能包括不同的结构、表达方式或添加的细节，以增强Prompt的效果。

应用实例

  • 假设一个用户有一个初始Prompt：“解释什么是机器学习”，但希望获得一个更加具体、深入的解释。

  •  这时，Prompt Creator可以作为“提示词生成专家”，帮助用户改进这个Prompt。
  • 作为一个提示词生成专家，帮我改进这个Prompt：“解释什么是机器学习"，使其更适合非技术背景的人理解，并包括机器学习的应用实例。
  • AI模型可能会生成如下改进的Prompt:
  • 通过AI模型生成的改进Prompt，我们成功得到了更符合预期的输出结果 

优势

  1. 提升Prompt质量：通过AI的能力优化Prompt，使生成的内容更加精准、符合用户的期望。
  2. 增强用户能力：即便用户不是Prompt编写专家，AI也可以帮助其创建高效的Prompt。
  3. 节省时间和精力：自动优化Prompt的过程，可以减少用户在反复调整和修改中的时间投入。

结论

  • 提示词生成器是一种强大的工具，特别适用于那些不确定如何精确表达需求的用户。通过提示词生成器，用户能够更轻松地创建出适合AI模型的高效Prompt，提升交互的效率和生成结果的质量。

💯单样本/少样本提示 (One/Few Shot Prompt)

  • 单样本提示（One-Shot）或少样本提示（Few-Shot）是一种通过提供一个或多个示例，帮助AI模型学习并生成相应内容的提示方式。其目的是通过有限的示例，使模型理解特定任务的上下文和要求，从而生成准确且相关的输出。

如何工作

  1. 示例提供：用户在Prompt中提供与任务相关的示例，作为模型学习的参考点。这些示例帮助AI掌握所需的输出格式、语气和信息结构。
  2. 上下文和要求的理解：示例使AI能够抓住任务的关键要素，如语言风格、信息结构、回答的深度等。模型通过分析这些示例，理解用户的具体要求和期望。
  3. 生成与示例一致的输出：AI模型基于提供的示例，生成与示例风格和格式一致的内容。这种方法能有效提高生成输出的相关性和准确性。

应用实例


假设用户希望获得不同国家文化习俗的简要描述，可以使用以下少样本提示：

  • 日本：日本以其茶道闻名，这是一种精致的茶艺表演，反映了日本文化中的和谐、尊重和纯洁。
  • 印度：在印度，人们常用右手进食，这被认为是更纯净和礼貌的方式。
  • 用户可以请求AI以同样的格式给出关于巴西和意大利的文化习俗描述。AI模型会基于提供的日本和印度的示例，生成关于巴西和意大利的类似文化描述。

优势

  1. 直观的指导：通过直接的示例，AI模型能够快速掌握任务的要求，无需复杂的解释。

  2. 适应性强：单样本/少样本提示适用于各种类型的任务，特别是在样本资源有限的情况下。

  3. 提高生成质量：示例可以引导模型生成符合用户预期的内容，显著提升输出的相关性和准确性。

结论

  • 单样本/少样本提示是一种有效的方法，可以在样本有限的情况下最大化AI模型的性能。通过提供具体的示例，用户可以明确地指引模型理解和执行特定的任务，这在处理特殊或定制化的请求时尤为有用。

💯小结

  • 在深入探讨了结构化Prompt、提示词生成器和单样本/少样本提示这三种核心方法后，可以看到它们在优化ChatGPT生成效果中的重要作用。通过清晰的结构和明确的任务要求，结构化Prompt帮助AI更好地理解用户需求；提示词生成器则通过生成或优化Prompt，使得输出更精准和符合预期；单样本/少样本提示则通过提供具体示例，有效提高了生成内容的相关性和准确性。这些方法能够大大提高与AI交互的效率和生成结果的质量，尤其在需要准确输出时格外有用。
  • 展望未来，随着ChatGPT等大型语言模型的不断进化，Prompt编写的技巧将变得愈加重要。未来的AI交互不仅仅是追求生成内容的准确性和相关性，更是朝着个性化、智能化和更深度理解方向迈进。通过结构化Prompt、提示词生成器和少样本提示等方法，用户将能够更精确地引导AI，为各种复杂场景提供高质量的解决方案。随着技术的进步，AI模型将具备更强的自我学习和优化能力，Prompt的设计也会变得更加简便和智能，进一步推动人机协作的效率和创新。这种高效、智能的交互模式将为各个领域带来新的可能性，开启AI技术应用的新篇章。

import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")

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