如何调教AI给你打工？提示词（Prompt）的秘密_什么样的提示词可以让模型根据提问的语言回答

一个爆款文案模型（纯文本）

我们先简单介绍一下什么是“Prompt Engineering”（提示工程）？通常是指，将你想提的问题，转换为特定格式的输入，并使用预定义的模板、规则和算法来处理，让AI能够更好地理解任务并给出相应的回答。最大程度地让AI精确理解任务，减少因为语言表达不清晰而导致的误解和错误，使其能够准确、可靠地执行特定任务。

下面我们进入这个文本例子。在很多需要文案的场景，比如电商页面、小红书种草文案、论坛帖子等等，如果你直接让AI去写作，可能效果并不好，但通过这“五步” Prompt，能令输出质量提升、结果更稳定。

第一步，把你觉得不错的文案“喂”给AI，并且要明确让AI学习这个文案，我们需要明确对AI说：“接下来我会发给你一个文案学习，目的是建立爆款文案模型，你学习完，只需要回复：已学习。文案如下：”

第二步，在AI回复了“已学习”后，我们要开始让AI来给这个文案的文笔文风建立模型。
第三步，一般来说AI这时候总结得并不好，我们需要让AI更进一步地学习并更改自己的答案，这时候我们可以给AI一个框架。当然这一步也可以直接融合在上一步里面。
第四步，我们让AI来给每个部分分配权重。

第五步，我们给这个模板命名，让AI能快速调取。
下面举几个应用例子：

对于很多相对格式化，不要求较高创造力的文案领域，AI的内容已经达到了基准线之上，剩下的还可以通过人工修改。

你也可以继续对这个模型进行微调，比如要求AI写得更富创造力，或是“喂”给AI更符合你需要的初始文案，可以依据这个训练思路、框架来训练更适合你的文章模型。

最后，这个训练模型的链接如下，感兴趣的朋友可以试试：

https://chat.openai.com/share/787b114c-4e09-4356-8811-2f8dc2b987ad

基于这种训练思路，网友们还开发出很多有意思的场景，可以一试：

一个订餐机器人模型（通过代码实现）

如何利用ChatGPT构建一个订餐机器人？我们可以通过Prompt Engineering来实现。

这个订餐机器人案例来自DeepLearning.ai的课程。DeepLearning.ai 创始人吴恩达与OpenAI开发者Iza Fulford联手，推出了一门面向开发者的Prompt Engineering课程。吴恩达是AI领域的明星教授，是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。

ChatGPT是一个聊天对话的界面，我们可以由此构建一个自定义功能的聊天机器人，比如给餐厅的AI客户服务代理，或是AI点餐员等角色。

但由于这是商用场景，我们需要ChatGPT的回复精确而稳定，这时候用计算机语言比纯文本更为合适，所以我们需要先部署OpenAI Python包。
对于这种自定义聊天机器人模型，本质上我们是要训练一个这样的机器人：它能够将一系列消息作为输入，然后把模型生成的消息输出。在这个例子中，用的是GPT-3.5，3.5在现阶段可能更适合商用，因为GPT-4太贵了。

**这个订餐机器人的应用场景是一家披萨店，所实现的功能是：首先问候顾客，然后收集订单，并询问是否需要取货或送货。**如果是送货，订餐机器人可以询问地址。最后，订餐机器人会收取支付款项。

在实际的对话中，订餐机器人会根据用户的输入和系统的指示来生成回应：

用户说：“嗨，我想要订一份比萨饼”

订餐机器人会回应：“很好，您想订哪种比萨饼？我们有意大利辣肠、奶酪和茄子比萨饼，它们的价格是多少”

在整个对话过程中，订餐机器人会根据用户的输入和系统的指示来生成回应，从而使对话更加自然流畅，同时又避免在对话中插入明显的提示词信息。

首先，我们定义“帮助函数”，它会收集用户消息，以避免我们手动输入。这个函数将从用户界面中收集提示，并将它们附加到一个称为上下文（context）的列表中，然后每次都会使用该上下文来调用模型，这里面包括了系统信息，也包括了菜单。
ChatGPT的反馈和用户的反馈都会添加到context中，这个context会变得越来越长。这样一来，ChatGPT就拥有了它所需的所有信息，来决定下一步该怎么做。以下是context所部署的提示词：“你是订餐机器人，一个收集比萨饼店订单的自动服务。你首先问候顾客，然后收集订单，并询问是否要取货或送货。”（详细见下图）

如果实际运行起来，将是：用户说“嗨，我想要订一份比萨饼”。然后订餐机器人说：“很好，您想订哪种比萨饼？我们有意大利辣肠、奶酪和茄子比萨饼，它们的价格是多少”

由于提示词里面已经包含了价格，这里会直接列出。用户也许会回复：我喜欢一份中号的茄子比萨饼。于是用户和订餐机器人可以一直继续这个对话，包括是否要送货、需不需要额外的配料、再次确认是否还需要其他东西（比如水？或是薯条？）……

最后，我们要求订餐机器人创建一个基于对话的、可发送到订单系统的摘要：

https://mp.weixin.qq.com/s/d5maVrfCZCD4KxgstpZl6w
在最后这个输出环节，输出的内容包括：产品大类（披萨、配料、饮品、小吃……）、类型、大小、价格、是否需要配送及地址。由于我们希望结果是完全稳定、可预测、不需要任何创意性的，所以我们会把temperature设为0。最终可以直接把这样的结果，提交给订单系统。

如果你想进一步学习，可以进入网站观看详细教学视频：

https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

一些关键原则与技巧

最后，我们来总结一下两个关键原则，以及大语言模型目前的局限性，你需要知道大语言模型能力目前的下限在哪里，更有助于寻找具体的应用场景。

两大原则是：编写清晰具体的指令、给模型充足的思考时间。

原则一：编写清晰具体的指令。

这个原则强调了在使用ChatGPT等语言模型时，需要给出明确具体的指令，清晰不等于简短，过于简短的提示词往往会让模型陷入猜测。这个原则下有4个具体策略：

1）使用定界符清楚地限定输入的不同部分。
定界符可以是反引号、引号等等，核心思想是要清晰地标识输入的不同部分，有助于模型理解和处理输出。定界符就是为了让模型明确知道，这是一个独立的部分，它能够有效避免“提示注入”。所谓提示注入，是指在一些用户新添加输入的情况下，可能误产生一些冲突的指令，导致结果不对。

2）要求结构化输出：为了使解析模型输出更容易，可以请求结构化输出。
在提示词中，你可以明确：生成三个虚构的图书标题，以及它们的作者和流派，使用以下格式提供：书籍ID、标题、作者和流派。
3）要求模型检查是否满足条件。

如果任务有假设条件并且这些条件不一定被满足，那么可以告诉模型首先检查这些假设条件，如果不满足则指示出来，并停止任务直接反馈，以避免意外的错误结果。

比如在以下例子中：我们将复制一段描述如何泡茶的段落，然后再复制提示词，提示词是如果文本包含一系列指示，请将这些指示重写为以下格式，然后写出步骤说明。如果文本不包含一系列指示，则只需写下“未提供步骤”。

4）小批量提示：在要求模型完成实际任务之前提供执行任务的成功示例。
这个策略简单而重要，就是我们在提示词中，可以包含一个正确的示例。比如我们要求模型用风格一致的口吻来回答，输入的任务是“以一致的风格回答问题”，然后提供了一个孩子和祖父之间的对话示例，孩子说：“教我什么是耐心”，祖父用类比的方式回答。

现在我们要求模型用一致的语气来回答，当下一个问题是：“教我什么是韧性”。由于模型已经有了这个少量示例，它会用类似的语气回答下一个任务，它会回答：“韧性就像能被风吹弯，却从不折断的树”。

原则二：给模型充足的思考时间。

如果模型因急于得出错误的结论，而出现了推理错误，应该尝试重新构造提示词，核心思想是要求模型在提供最终答案之前，先进行一系列相关推理。这个原则下有2个策略：
1）指定完成任务的步骤：

明确说明完成任务所需的步骤，可以帮助模型更好地理解任务并产生更准确的输出。

2）指导模型（在急于得出结论之前）制定自己的解决方案：

明确指导模型在做出结论之前，自行推理出解决方案，可以帮助模型更准确地完成任务。

附加讨论：如何看待模型的局限性？
目前大语言模型商用最大的问题是“幻觉”。因为在其训练过程中，大模型被暴露于大量知识之中，但它并没有完美地记忆所见到的信息，也并不清楚知识边界在哪里。这意味着大模型可能会尝试回答所有问题，有时会虚构出来一些听起来很有道理，但实际上不正确的东西。

一种减少幻觉的策略是，首先要求大语言模型从文本中，找到所有相关的部分，然后要求它使用那些引文来回答问题，并将答案追溯回源文件，这种策略可以减少幻觉的发生。

附录：一些提示词讨论网站

1、 AI Prompts社区：

https://flowgpt.com/

（一个海外热门的提示词网站，可以按热度排序，覆盖场景非常齐全。）
2、 Writing Prompts on Reddit (r/WritingPrompts)：

https://www.reddit.com/r/WritingPrompts/

（Reddit上的Writing Prompts版块是一个非常活跃的社区，用户可以发布和回应各种写作提示词。）
3、 列举了100条最佳提示词

https://gridfiti.com/best-chatgpt-prompts/

（为您的工作流提供支持的100个最佳ChatGPT提示词。）
4、 一个中文提示词网站：

https://www.aishort.top/

（可以按热度排序，覆盖的场景非常齐全，从写作、编程到金融、医疗等等。）

5、 另一个中文提示词网站：提示精灵

http://www.promptgenius.site/

（小红书文案排序最高，对提示词有更直观的展示。）