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AI创作新手册：精通Prompt提示词的提问策略

article 2024/11/15 2:29:19

文章目录

🍊AI创作核心：提示词 Prompt 的重要性
- 1. 什么是提示词工程？
- - 1.1 提示词的作用原理
  - 1.2 提示词工程师的薪资与行业前景
  - 1.3 提示词工程的适用性
- 2. 提示词的编写技巧
- 3. 常见的提示词框架
- - 3.1 CO-STAR 框架
  - 3.2 BORKE 框架
- 4. 提示词的实际应用
- 5. 提示词资源网站
- 6. AIGC 领域的发展与应用
- 7. 生成式 AI 实验示例

🍊AI创作核心：提示词 Prompt 的重要性

探索 AI 内容创作时，掌握 高效且有创意的提示词编写技巧 是开启 AI 潜力的关键。提示词不仅是人们与 AI 沟通的桥梁，更是引导 AI 生成高质量内容的核心。接下来，我们将深入探讨提示词在 AI 内容创作中的重要作用，并提供一些实用技巧，帮助你优化与 AI 的互动，创造出更符合需求的作品。

1. 什么是提示词工程？

提示词工程 可以简要理解为：组织有规律的关键词，提取有用的信息。通过合适的提示词，AI 可以更加精确地理解用户的需求，从而生成符合预期的响应。有效的提示词设计能够显著提升 AI 回答的准确性和专业性。

1.1 提示词的作用原理

在大型语言模型中，提示词 是用于引导 AI 输出特定类型文本或内容的一种方法。通过向模型提供关键词、短语或明确的指令，AI 可以生成更接近预期的结果。提示词起到引导模型理解问题背景、筛选关键信息的作用。

1.2 提示词工程师的薪资与行业前景

在国内外，提示词工程师已经成为一个新兴职业，尤其是在 AIGC 领域（AI 生成内容）中，他们的技能正变得越来越重要。虽然提示词工程师的门槛较低，但高薪职位往往需要领域专家的背景与经验，尤其是金融、医疗、法律等专业领域的知识结合提示词技术。

1.3 提示词工程的适用性

提示词工程看似门槛较低，但在竞争激烈的市场中，具有专业背景和深厚领域知识的工程师能够脱颖而出。提示词不仅适用于技术专家，许多普通用户如大学生、文案写作者、翻译人员和数据分析师也能通过学习提示词技术，提升他们与 AI 的互动效率。

2. 提示词的编写技巧

编写提示词时，掌握一些基本技巧有助于获得更精准的输出：

明确定义关键词：尤其是模糊或含义多样的词。
提供详细背景信息：帮助 AI 理解任务的上下文。
利用上下文与数据：为 AI 提供足够的信息，确保生成结果的准确性。
指定 AI 的角色：通过赋予 AI 一个角色，提供更符合预期的回答。
控制输出格式：明确告诉 AI 输出的格式、内容结构和长度要求。

3. 常见的提示词框架

3.1 CO-STAR 框架

CO-STAR 框架是帮助用户设计有效提示词的便捷方法，由新加坡政府科技部门提出，适用于提升提示词的有效性与相关性。

C: 提供任务的上下文信息。
O: 确定目标，明确希望 AI 执行的任务。
S: 指定写作风格，如某个名人、行业专家等。
T: 确定语气，如正式、幽默或理解型。
A: 识别受众，确保内容符合特定群体的理解水平。
R: 提供输出格式，如列表、JSON 格式等。

3.2 BORKE 框架

BORKE 框架是提示词优化的一种结构化方法，帮助用户通过背景信息和明确目标提升提示词的效果。

B: 提供背景信息。
R: 为 AI 设定角色，如产品经理、心理学家等。
O: 明确目标，帮助 AI 聚焦任务。
K: 列出关键结果，确保生成内容更精准。
E: 在互动过程中，调整指令，优化结果。

4. 提示词的实际应用

提示词编写过程中，结合以上框架与技巧，可以有效提升 AI 生成内容的质量。以下是一些推荐工具：

KIMI-AI：提供现成的提示词模板，涵盖职业规划、简历编写等。
Coze：支持生成结构化提示词，提升提示词设计效率。

5. 提示词资源网站

AI Short：https://www.aishort.top/
提示精灵 (AI 智能酷网)：https://www.znkw.com/

这些网站提供了丰富的提示词示例，适合不同职业、应用场景的需求。

6. AIGC 领域的发展与应用

AIGC（人工智能生成内容） 涉及从文字、图像到音频、视频的各种创作类型。在未来，AIGC 将深入影响我们的生活和工作模式，包括购物、游戏、影视、音乐等各个领域。与 AIGC 相关的岗位也将继续增加，提示词工程师在这一领域的应用前景非常广阔。

7. 生成式 AI 实验示例

以下是几个生成式 AI 应用的代码示例：

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

prompt = "Write a story about an AI that learns to"

response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=100
)

print(response.choices[0].text.strip())