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自 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世至今,各种 AI 大模型百花齐放、百家争鸣。按照用途可以分为两类:
AI 的诞生为人们的工作生活都提供了极大的便利。在工作中,即使不会编程,也可以通过 AI 来生成一些可以提高工作效率的脚本,比如:
但是大多数情况下,人们发现 AI 返回的结果并没有达到预期,甚至会出现严重的幻觉(也就是瞎编乱造)。这种问题通常是因为人们在给大模型发送提示词时,输入的内容往往会过于泛化或者没有问到点子上,举两个例子:
z-index:9999
却没有效果,本来想问为什么及如何解决,但是最终千言万语汇成了一句「CSS 中如何将一个弹窗设置在顶层?」那对于这两个被“精简”了的问题来说,Gemini 是这样回答的:
可以看到 Gemini 给我们讲解了自定义 Hook 的基础用法,但是实际上我们这里可能是想再问得具体一点,比如:「自定义 React Hook 怎么写?以及如何做到让该 Hook 的可维护性好、可读性强并且返回的值符合当前的业务场景?」
为什么会写这个问题,是因为一些新手在看完文档或者相关入门资料以后,第一反应是按照这些资料中写的 demo 原模原样写的抄一遍,这就导致写得业务大概率和实际场景不符,demo 中返回了一个函数,他也跟着返回一个函数,但实际上直接返回值更合理。
看看,是不是比之前好很多了,这就是提问的智慧!
为了能让我们写出有效的、能让大模型理解的提示词,OpenAI 官方也推出了「提示词工程」说明书,也算是为使用 ChatGPT 出了一个提示词标准。
访问地址
可以看到官方为我们提供了6个标准:
Write clear instructions 写下清晰的提示
Provide reference text 提供参考文字
Split complex tasks into simpler subtasks 将复杂的任务拆分为更简单的子任务
Give the model time to “think” 给模型时间“思考”
Use external tools 使用外部工具
Test changes systematically 系统地测试及变更优化
我们可以根据文档中提出的这6个原则写一个自动生成 prompt 的 AI 应用,这样也可以轻松搞定提示词了。
提示词的编写套路其实大同小异,掌握好主要的几个关键点就可以写得大差不差。而最便捷的方式就是花点时间用这些方法去定制化一个自动生成 prompt 的 AI 应用,之后的工作就是润润提示词就可以了。
附思维导图:
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
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