掌握完美的ChatGPT提示公式
如果您一直参与并不断学习人工智能相关的知识，那么您应该明白提示管理是一项非常重要的技能。然而，有时候您可能不确定最佳的构建方式是什么，导致由各种人工智能生成的回复往往非常冗长和笼统。
因此，我在各种提示工程课程中花费了数百小时，并不断测试不同的可能结构，以建立一个可以使我更接近高质量回应的公式（如ChatGPT、Google Bard、Claude等）。
在这篇文章中，我将与您分享一个良好提示应该具备的六个基本要素，您将亲眼看到如果在您的下一个查询中包含这些要素所存在的显著差异。
6个提示部件
首先，我们需要理解的是以下元素按重要性降序排列：任务、背景、样例、角色、格式和语调。这些元素根据其重要性进行降序排名。
让我们通过一个简单的例子来看一下。
整个示例的前半部分是上下文，剩余部分是任务，而任务部分比上下文更为重要。
因此，如果我们只将任务逐个输入到ChatGPT中，我们仍然会得到一些有意义的结果。让我们看看以下的例子：
如果我们只是向ChatGPT提供上下文，就会发生相反的情况，我们无法获得对我们目的有意义的重要信息。让我们看看以下的例子：
因此，我们可以说每次需要构建一个提示时，几乎是一种责任去包含一个任务，它应该配以背景和例子。角色、格式和语气就像圣诞树上的装饰品（当然它们很重要，但如果没有树来支撑它们，它们就不会那么相关）。
当您构建下一个提示时，我建议您创建一个思维清单，具体如下：
您还可以复习公式，以包含所列出的要点或指导方向。同样，添加足够相关的信息。在本文后面，我们将看到一个好的提示并不一定需要包含这些6个要素。
现在让我们开始详细分析这六个元素。
任务
我们应该记住的关键原则是始终以动词开头的任务句（生成、驱动、写作、分析等），并清楚地陈述你的最终目标。
例如，我们可以制定一个为期3个月的培训计划或者复杂的3步任务（其中包括分析、总结和分类）。
2. 上下文
第二个元素可能是最具挑战性的问题，因为从技术上讲您可以提供的信息是无限的。后来我发现询问这三个问题是有用且实际的。
始终记得向ChatGPT提供足够的信息，以便它能够生成高质量的结果。
现在让我们回到本文开头提到的例子，我会介绍一下我的背景 (1)，写出我想要取得的成功目标 (2)，最后描述一下所有这些将会发生的环境 (3)。
确保 ChatGPT 和 Bard 的高效使用的关键是为它们提供足够的信息，以限制它们的无限潜力响应。
3. 实例
基本上，对所有主要语言模型进行的研究表明，将例子包含在提示中会产生质量更好的答案。
让我们来看一个示例，我从一份简历中摘录了一段内容，现在让 ChatGPT 通过成就、衡量和影响的结构对所有这些信息进行重写（任务）。我还提供了一个明确和详细的示例，以便更好地指导它的进展。
现在让我们来看一个工作面试的例子。根据我的简历，我可以要求ChatGPT使用STAR方法来确认我的弱点。
提示：根据我的简历，请帮我构建一份对面试问题“你最大的弱点是什么？”的回答。
使用STAR答案框架：情况（Situation），任务（Task），行动（Action）和结果（Results）。
这是我的简历，供参考：[在此处放置你的简历]
结果
现在，如果您想为团队内部的一个职位撰写职位描述，您可以首先向ChatGPT提供情境描述，然后根据一个已经准备好的描述提供参考（例子）。
在这种情况下，您可以使用LinkedIn角色描述，因为ChatGPT将生成一个回复，模仿其格式和专业语言的表达，与人力资源专家的语气保持一致。
提示：您是市场团队中负责撰写B2B产品市场经理职位招聘的招聘经理
您的团队主要专注于提高Netflix广告平台的品牌知名度，旨在吸引新的广告合作伙伴。
请使用以下现有职位描述的格式起草职位描述：[在此处放置职位描述]
结果
我们一定会节省很多时间！
以下是对以上所有事情的思考:
示例对于每个提示都不是必需的，但包含一个相关的示例可以极大地提升您的输出质量。
4. 人物形象
这是关于你希望AI（ChatGPT或巴德）扮演的角色。想象一下，你遇到问题，希望咨询一位专家来解决这些疑问。比如说，如果你在运动中受伤了，你会去找一位有多年经验治疗运动员的康复治疗师。如果你正在找工作，你会向招聘人员寻求建议。
您也可以指定特定的人物，但只有当他们足够出名时。结果会更好。
让我们来看下面的例子，在这个例子中，我请ChatGPT在撰写邮件时扮演蝙蝠侠的人物。
结果
5. 格式
闭上眼睛，在脑海中构想你想要实现的目标，个人或团体目标，如获得理想工作、成为出色的演说家等。所有这些都是零散的想法，但借助ChatGPT的帮助，你可以将它们整理成一个具体的格式，例如表格。
在这种情况下，我们将分析即将前往秘鲁旅行的典型菜肴的价格，并要求它向我展示一个包含访问地点、典型菜肴和它们的价格列的表格。
结果
然而，我们还可以获得诸如电子邮件、项目符号、代码块等格式。这些格式对我们的工作也很有用，比如段落和标记语言。
让我们看一个电子邮件示例，其中我们给出了上下文、任务，并且还要求ChatGPT使用头部格式。
结果
6. 音调
如果我们正确判断使用的语气类型，最后一个元素很容易理解。
现在，以一个例子为例，我将与您分享一项专业技能，并告诉ChatGPT您希望达到的感觉。
结果
我们可以用明确简洁的语言来写下一封电子邮件。您还可以使用专业或礼貌的语气。
例子使用提示公式
现在让我们通过一个实际的例子来结合所有这些元素。我们发现自己处于这样一种情况：我们需要传达一封包含相关且有冲击力的信息的电子邮件。
请记住，如果我有一封现有的电子邮件作为参考，那么我们可以通过这个新的提示将其添加进去，并移除示例元素。
好 vs 坏提示输出
考虑到前面的例子，我们已经考虑了几个构建提示的元素，这绝对能确保ChatGPT或我们所使用的任何人工智能为我们提供高质量的答案。然而，在下面的图像中，我们可以看到与更简单的提示相比，更有可能得到非常笼统或与预期不太接近的答案。
在特定性和可用性方面，存在巨大的差异！
概要
- 包含之前评审过的6个元素在提示中，确保人工智能生成的回复具有高质量，并且非常接近我们所期望获取的内容。
- 您可以使用构建良好提示的公式，不仅适用于 ChatGPT，还适用于 Google Bard、Claude 或任何其他的文本生成人工智能。
- 以上旨在在构建良好的提示时节省我们的时间，确保我们得到准确的答案。
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在一个未来的故事中见。拥抱和祝福。
