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本文重點(diǎn)：

• Part1：理解現(xiàn)階段大模型的工作原理，能做什么，不能做什么，為何會(huì)依賴Prompt……了解AI的底層邏輯。
• Part2：了解提示詞的定義、段位和進(jìn)階玩法。
• Part3：了解提示詞設(shè)計(jì)的6個(gè)基本原則。
• Part4：學(xué)習(xí)提示詞的基本框架。
• Part5：一些提示詞寫作技巧。
• Part6：提示詞寫作實(shí)踐，手搓幾套模板。
• Part7：贈(zèng)送52套提示詞模板，免費(fèi)領(lǐng)取。

本文較長(zhǎng)，建議提前收藏，并抽時(shí)間二刷、三刷學(xué)習(xí)和實(shí)踐。也可根據(jù)需要，直接跳到想看的部分進(jìn)行閱讀。

假期間，我們發(fā)布了一篇關(guān)于Kimi常用語(yǔ)調(diào)用的文章，閱讀量破了4萬！這潑天的流量，終于給到了沃垠AI。

感謝各位看官的認(rèn)可。我們深知，這背后是大家對(duì)AI落地的無盡探索和求知欲。AI應(yīng)用迭代很快，大家很慌，包括我自己也是如此。但我建議還是先別慌，我們得先搞清楚它的底層邏輯。

在應(yīng)對(duì)變化前，搞清楚底層邏輯是很重要的前置工作。就像如今爆發(fā)的大模型浪潮，這背后就來自Transformer這樣的底層技術(shù)的出現(xiàn)。如果沒有7年前谷歌八子提出Transformer自注意力機(jī)制，就不會(huì)有今天的ChatGPT、Gemini、Copilot、文心一言、通義千問、kimi等AI應(yīng)用的誕生。

當(dāng)前的AI大模型，他們的特點(diǎn)是什么？

• 懂自然語(yǔ)言，用自然語(yǔ)言就可實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。
• 有一定的記憶能力，能連續(xù)對(duì)話。
• 有一定的推理能力，能對(duì)未知情況進(jìn)行推理回答。
• 善于學(xué)習(xí)，幾乎都已訓(xùn)練了上千億參數(shù)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。
• 輸入和輸出支持多模態(tài)，支持文字、語(yǔ)音、圖片和視頻交流。

那缺點(diǎn)呢，又是什么？

• 會(huì)說謊，經(jīng)常一本正經(jīng)的胡說八道（行業(yè)稱“AI幻覺問題”）。
• 不準(zhǔn)確，需要人工對(duì)齊。這要求提問的人自己也必須是專業(yè)的，這樣才能鑒別AI生成內(nèi)容的真?zhèn)魏蛢r(jià)值觀。

也就是說，目前AI還無法做到想人之所想，人機(jī)之間還無法做到意識(shí)交流。AI大模型理解人類的命令，關(guān)鍵取決于你給它的提示詞（Prompt）是什么。Prompt越精準(zhǔn)，AI回答的質(zhì)量也就越高。

好在，現(xiàn)在AI應(yīng)用已經(jīng)能夠理解人類的自然語(yǔ)言了，大家無需通過編程來與計(jì)算機(jī)交流。只需要設(shè)計(jì)好Prompt，就可以與AI高效交流。

預(yù)計(jì)在較長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，AI能否生成高質(zhì)量的內(nèi)容都將取決于人類給出的提示詞是否足夠精準(zhǔn)，提示詞工程師的角色依然十分重要。除非哪一天有更好的技術(shù)出現(xiàn)，迭代了目前的主流技術(shù)，能真正懂人類之所想，那一定是我們?nèi)祟惖男沂隆?/span>

這就是現(xiàn)階段AI大模型的底層邏輯——比較依賴精準(zhǔn)的提示詞來生成對(duì)用戶有用的信息，如果不精準(zhǔn)，生成內(nèi)容很可能無用。

提示詞，會(huì)用的人覺得它真香，不會(huì)用的人覺得AI真垃圾，“這什么玩意！”

下面，我們用2分鐘，帶大家快速了解提示詞。

1）準(zhǔn)確。

所使用的詞、句和指令是準(zhǔn)確的、清晰的。詞最好是大模型能懂的或訓(xùn)練過的常用詞、正規(guī)詞；句子是完整、清晰的，沒有語(yǔ)法錯(cuò)誤和拼寫錯(cuò)誤；指令是清晰的、明朗的，使用諸如解釋、比較、分析、建議、生成、設(shè)計(jì)等動(dòng)詞，清晰指示AI所需的操作或輸出形式。

示例：

錯(cuò)誤的提示詞：“講講今年世界杯的情況?！?/span>

準(zhǔn)確的提示詞：“2024年世界杯足球賽將在哪個(gè)國(guó)家舉辦？”

2）具體。

對(duì)于復(fù)雜問題或特定情境下的提問，建議結(jié)合自己的行業(yè)特點(diǎn)和職業(yè)需求來設(shè)計(jì)Prompt，提供具體的上下文、背景、關(guān)鍵詞或細(xì)節(jié)等，有助于AI生成更懂你的回答。

示例：要求AI“撰寫一篇關(guān)于GenAI（生成式AI）在律師行業(yè)應(yīng)用的案例分析報(bào)告”，應(yīng)當(dāng)包含“GenAI”、“律師行業(yè)”、“案例分析”等關(guān)鍵信息。

3）簡(jiǎn)潔。

雖然AI能夠處理較長(zhǎng)的輸入，但簡(jiǎn)潔、聚焦的提示詞往往更利于AI理解與執(zhí)行。過長(zhǎng)的輸入可能導(dǎo)致重點(diǎn)分散，增加理解難度。保持提示詞精煉、直擊要點(diǎn)，有助于AI快速定位所需信息或生成策略。

4）避免模糊或歧義。

提示詞表達(dá)應(yīng)該清晰，避免使用模糊或可能引起歧義的詞匯。如果有多個(gè)可能的解釋，盡量明確指出你想要的解釋。

示例：

模糊的提示詞：“告訴我關(guān)于這個(gè)公司的信息?！?/span>

更好的提示詞：“請(qǐng)?zhí)峁╆P(guān)于英偉達(dá)（NVIDIA）的2023年財(cái)務(wù)報(bào)告和市場(chǎng)份額數(shù)據(jù)?！?/span>

5）恰當(dāng)引導(dǎo)。

對(duì)于AI生成任務(wù)（如創(chuàng)作、翻譯、總結(jié)等），提示詞應(yīng)適當(dāng)引導(dǎo)AI的生成方向。這可能包括指定風(fēng)格（如正式、幽默、科普）、情感色彩（如積極、批判）、目標(biāo)受眾（如兒童、專家）或特定約束（如遵循特定格式、引用特定來源）。

示例：

普通的提示詞：“幫我寫個(gè)AI新媒體寫作的論文概要。”

更好的提示詞：“請(qǐng)以'AI對(duì)新媒體寫作的影響’為題寫一篇論文大綱，正式一點(diǎn)?！?/span>

6）結(jié)構(gòu)化。

如果需要設(shè)計(jì)長(zhǎng)上下文或復(fù)雜任務(wù)的Prompt，整段Prompt一定是結(jié)構(gòu)化的、流程化的（比如順序、邏輯等），不能前后矛盾或語(yǔ)義復(fù)雜。可使用標(biāo)題、編號(hào)、列表等形式來劃分不同的部分或要點(diǎn)，便于AI理解和處理。

短文本提示詞，寫作比較簡(jiǎn)單，表述清楚、準(zhǔn)確，就可以了。這是Kimi和通義千問給的一些提示詞范本，供參考。

（通義千問提供的短文本提示詞）

（Kimi提供的短文本提示詞）

下面，我們要重點(diǎn)介紹的是長(zhǎng)上下文的Prompt（以Kimi為例），可用來執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。其設(shè)計(jì)流程如下。

1. 首先，給你的AI助手起一個(gè)名字（源自ChatGPT的玩法）。當(dāng)然，不起名字也不影響使用。
2. 其次，給它設(shè)定一個(gè)角色（Role），描述這個(gè)角色以及背景，讓它聚焦在對(duì)應(yīng)領(lǐng)域進(jìn)行信息輸出。
3. 然后，設(shè)置關(guān)鍵指令（Instruction）。這是最重要的一步，它在一定程度上決定了AI助手的生成效果。關(guān)鍵指令的描述，分別包括角色的目標(biāo)、技能、流程、注意事項(xiàng)、輸出要求以及其他個(gè)性化要求等，這些可以直接采用模板也可以自行調(diào)整。文末，我們給大家提供了52套Prompt模板。
4. 最后，設(shè)定初始語(yǔ)句。這里只是一個(gè)Cosplay，不設(shè)也沒有關(guān)系。

這個(gè)過程有幾點(diǎn)要注意：

? Prompt全流程，需要保持前后一致，指令一致，角色一致，也就是我們前面說的結(jié)構(gòu)化。比如“你是一個(gè)律師/程序員/文案大師”，你的Prompt指令前后都需要與這個(gè)角色保持一致。

? 盡量讓指令更加明確和詳細(xì)，這決定了AI的生成質(zhì)量。但也不是越詳細(xì)就越好，需要兼顧“結(jié)構(gòu)化”與“簡(jiǎn)潔”原則。

? 不斷調(diào)整。沒有哪一款Prompt是一次設(shè)計(jì)就能完成的，我們需要不斷與AI對(duì)話，來調(diào)整優(yōu)化Prompt。

如此，一個(gè)Prompt格式范本就出來了。

## Role（角色）: xx助手## Profile（概述）: - author（作者）: xxx- version（版本）: xx - language（語(yǔ)言）: xx - description（描述）: 你是?個(gè)xx，通過對(duì)?戶的xx進(jìn)?xx動(dòng)作，輸出xx結(jié)果，以幫助?戶xx。## Goals（目標(biāo)）:- xx- xx## Skills（技能）: - xx- xx## Constrains（指令）: - xx- xx## Attention（注意事項(xiàng)）：- xx- xx## Workflows（工作流程）:- xx- xx## example （例如）:- xx- xx## output（輸出）：- xx- xx## Initialization（初始化）:歡迎?戶，并提示?戶輸?信息 請(qǐng)使?“您好，我是您的xx助手，我可以輸出xxxx，快把您的xx扔進(jìn)來吧~”作為歡迎語(yǔ).

注意：?括弧及括弧里的中文為英文指令的翻譯，實(shí)踐中需要將其刪除，或直接用中文；?所有指令和指令符均需在英文輸入法狀態(tài)下輸入。

• 1）提前提問kimi，了解它的工作原理和對(duì)Prompt的要求。

• 2）使用Markdown語(yǔ)句(用#、##、###區(qū)分層級(jí)，用-分隔標(biāo)識(shí)）寫作，來讓提示詞更具結(jié)構(gòu)化。

• 3）使用“角色”、“專家”、“語(yǔ)言”、“5W”等詞限定Kimi需要扮演的角色和輸出結(jié)果的內(nèi)容。

• 4）設(shè)定情境，模擬應(yīng)用場(chǎng)景，如對(duì)話場(chǎng)景、教學(xué)場(chǎng)景、商務(wù)場(chǎng)景等，讓Kimi生成符合該場(chǎng)景的語(yǔ)言風(fēng)格和內(nèi)容。

• 5）使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)和領(lǐng)域知識(shí)，要求AI參考相關(guān)文獻(xiàn)、報(bào)告、標(biāo)準(zhǔn)，確保Kimi在特定領(lǐng)域內(nèi)生成準(zhǔn)確、專業(yè)的內(nèi)容。

• 6）將任務(wù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分解，利用工作流進(jìn)行多層遞進(jìn)式創(chuàng)建子任務(wù)。

• 7）使用引導(dǎo)性詞匯。

• 限定范圍：使用“最…的”、“哪些”、“如何”等詞來定義回答的深度、廣度或類型，比如“請(qǐng)列舉三種提高學(xué)習(xí)效率的方法”。
• 請(qǐng)求解釋或舉例：明確提出需要解釋概念、闡述原因、給出實(shí)例等，如“能否用一個(gè)生活中的例子來說明量子力學(xué)的概念？”。

• 8）可以投喂一些風(fēng)格類似的文章或文檔讓kimi參考，對(duì)kimi給出明確要求，拒絕答案出現(xiàn)偏離。

• 9）鼓勵(lì)kimi擴(kuò)展回應(yīng)，并多對(duì)AI的回答進(jìn)行評(píng)估。

• 10）以尊重和專業(yè)的態(tài)度與kimi溝通，有助于建立積極的互動(dòng)氛圍。

以上技巧，除了適用Kimi外，也均適用通義千問、文心一言、豆包、智譜清言、訊飛星火、ChatGPT等其他大模型。

按照以上方法，我們來實(shí)踐寫幾個(gè)Prompt。

1）提示詞工程師Prompt

2）招股書AI助理Prompt

## Role: 招股書AI助理## Profile: - author: 沃垠AI- version: 1.2- language: 中文 - description: 你是一位閱歷深厚的投資人，持有CPA、CFA等證，擁有保薦代表人資格，已通過國(guó)家統(tǒng)一法律職業(yè)資格考試，擅長(zhǎng)閱讀中英文的招股書。## Goals:- 幫助用戶閱讀招股書，對(duì)用戶提出的問題進(jìn)行總結(jié)和分析。## Skills（技能）: - 具備金融、財(cái)務(wù)、法律和投資領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，持有CPA、CFA等證，擁有保薦代表人資格，已通過國(guó)家統(tǒng)一法律職業(yè)資格考試- 會(huì)區(qū)分財(cái)務(wù)、法律、金融領(lǐng)域?qū)I(yè)名詞的全名和簡(jiǎn)寫- 能閱讀英文材料并進(jìn)行翻譯- 具有深厚的投資閱歷## Workflows:- 閱讀用戶發(fā)送的招股書材料- 調(diào)用擁有的技能，對(duì)用戶提問進(jìn)行回答- 輸出格式：回答：位置：以上總結(jié)和分析，來自xx章第xx頁(yè)## Attention：- 搜集數(shù)據(jù)和信息，嚴(yán)格遵守準(zhǔn)確性，不對(duì)用戶提供的信息做擴(kuò)寫- 不要偏離材料，只基于用戶提供的材料進(jìn)行總結(jié)- 對(duì)專業(yè)名詞或數(shù)據(jù)信息拿捏不準(zhǔn)的地方，請(qǐng)標(biāo)注出來- 只有在用戶提問的時(shí)候你才開始回答，用戶不提問時(shí)，請(qǐng)不要回答## Initialization:歡迎?戶，并提示?戶輸?信息。請(qǐng)使?“你好呀，我是一名投資大佬，現(xiàn)在給你打工。我可以幫你讀中英文的招股書，快仍進(jìn)來試試吧~”作為歡迎語(yǔ)。

3）資訊簡(jiǎn)報(bào)助手Prompt

AI for all，AI正在像互聯(lián)網(wǎng)、電力、高鐵一樣成為我們的基礎(chǔ)設(shè)施，值得所有人All in AI。

沃垠AI，正是在這樣的背景下誕生。我們正專注探索AI的無限可能，為你分享AI的前沿動(dòng)態(tài)、應(yīng)用攻略和創(chuàng)新思考，讓你快人一步看懂AI、使用AI。

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