在人工智能领域，有效的沟通至关重要，尤其是在与聊天机器人等大型语言模型 (LLM) 互动时。受 Lee Boonstra 长达 68 页、富有洞察力的提示工程白皮书的启发，我们提炼出了一些宝贵的技巧，供日常用户参考，从而提升与 AI 聊天机器人的对话体验。下文将介绍五种强大的策略，助您打造更优质的提示，从而获得更丰富、更准确的 AI 响应。
1.优先考虑简单和清晰
虽然与法学硕士 (LLM) 进行轻松的对话似乎很有吸引力，但清晰的表达始终是首要的。充斥着不必要的词语或复杂短语的提示很容易让人工智能 (AI) 感到困惑，从而降低其输出质量。定制简洁明了的提示可以显著增强理解，并带来更好的结果。
与其提供冗长的背景故事，不如直接聚焦于你的疑问。考虑一下以下几点区别：
不好的提示：我下个月要去东京待五天，很想去看看历史悠久的寺庙。我也很喜欢现代艺术画廊，但在人多的地方往往会感到不知所措。
好建议：充当东京旅行顾问。推荐新宿附近人流较少的5座历史寺庙和3座现代艺术画廊。
2.为AI分配特定角色
在提出请求之前，为AI分配清晰的角色，可以显著提升其响应的针对性。通过指定角色——无论是旅行顾问还是语言老师——你可以引导AI的语气、词汇和语境，确保其答案切题且准确。
角色规范如何改变结果如下：
糟糕的提示：创建一个关于光合作用的课程计划。
好的提示：你是一位幼儿园老师。请制定一个30分钟的光合作用课程计划，其中包含一个引人入胜的故事、一个动手活动和三个简单的复习问题。
3.提供清晰的示例
提供示例可能会改变游戏规则。你提供的背景信息越多，AI 就越能提供定制化的答案。一次性提示（单个示例）和少量提示（多个示例）可以帮助你精准地表达你对 AI 的期望。理想情况下，提供三到五个定义明确的示例，以获得最佳互动效果。
这种做法在概述所需的结构或格式时尤其有用。例如，如果您需要AI根据情绪对评论进行分类，请提供如何区分负面、中性和正面评论的示例。
4.实施后退提示
后退提示法是一种独特的两步法，首先提出一个基本问题，然后再深入探究。这种技术鼓励人工智能在处理你的具体请求之前，先运用其更广泛的知识，从而得出更有洞察力的答案。
这种方法不仅具有战略意义，还能鼓励人工智能进行批判性思考。具体工作原理如下：
第一个提示：有效的产品描述的基本要素是什么？
收到回复后，您可以参与第二个提示，以了解具体细节：
第二个提示：使用这些元素，为新的智能手表制作产品描述，包括以下规格（提供规格）。
5.强调积极的指导
获得明确的行动指示，而不是被告知要避免什么，法学硕士 (LLM) 的效率会更高。提示 AI 应该包含哪些内容，不仅能激发创造力，还能带来更高效的互动。与其详细说明限制条件，不如强调预期结果。
虽然有时有必要使用约束，但注重建设性指导通常更有效。例如：
不好的提示：描述一下我们新款环保瓶。不要使用夸张的形容词，也不要提及价格。
好的提示：请用两句话为我们的环保瓶撰写产品描述，重点突出其48小时保温性能和100%再生钢设计。使用清晰、以效益为导向的语言，但不要提及价格。
实施这些技巧可以显著提升您与 AI 的互动质量。除了设计更优质的提示外，还可以考虑个性化 AI 互动，以进一步提升参与度。
常见问题
1.什么是AI聊天机器人的即时工程？
提示工程涉及设计有效提示的艺术，以便从AI聊天机器人那里获得最佳响应。它需要清晰地了解AI的功能以及如何传达特定请求以产生准确的输出。
2.为什么保持提示简单是有益的？
简洁的提示可以最大限度地减少混淆，并降低人工智能误解的可能性。清晰简洁的指令有助于确保人工智能准确理解被询问的内容，从而提供更相关、更有用的答案。
3.如何让我的提示更有效？
为了增强你的提示，请提供清晰的示例，为AI分配特定的角色，使用后退提示技巧，并专注于积极的指导而不是限制。这种方法将引导AI针对你的请求生成更好、更一致的响应。
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