揭秘AI心智：打造完美指令，让机器‘如臂使指’

引言：

本系列文章旨在解读OpenAI中的提示词（Prompt）章节，内容比较基础，学习如何运用各种提示工程策略优化大型语言模型的输出结果，并鼓励读者通过实验找到最适合自己的方法。本文将首先概述Prompt Engineering的六大策略，随后深入探讨“写清晰指令”这一策略的重要性及其实践方法，接下来的文章将依次解读其他五种策略。

Prompt Engineering 六大策略概述

1. 写清晰指令：通过具体、明确的指令引导AI输出。
2. 利用外部工具：借助外部资源增强AI模型的功能。
3. 分解任务：将复杂任务拆解为简单子任务进行处理。
4. 给AI思考时间：允许AI模型有时间进行深思熟虑。
5. 系统测试：通过测试评估AI模型性能并进行优化。
6. 持续优化：根据反馈不断调整策略，提升AI模型效果。

一、核心观点：写清晰的指令

由于AI模型缺乏人类的直觉和背景知识，它们无法像人类一样推测或理解隐含的需求。因此，为了让AI准确地满足需求，你必须提供明确、具体的指令。

调整输出结果：

输出长度：

● 如果AI的回答过长，可能包含多余的信息或细节，此时可明确要求简短的回复。
● 如果回答过于简略，可能缺乏深度或专业性，可以要求专家级的写作。

输出格式：

● AI通常会按照其默认格式输出内容。如果格式不符合需求，可以直接提供一个期望的格式示例，这样AI可以更准确地调整。

提高指令有效性的策略：

提供细节，写出清晰的指令：

在向AI提问时，尽量提供更多的背景信息、上下文或具体细节。这些信息能帮助AI理解你的需求，进而给出更准确的回答。如果缺乏细节，模型可能只能猜测你的意图。

示例：

通过这些示例，我们可以看到，提供具体背景和细节的指令能帮助AI更准确地理解并回应需求。
更具体的一个例子
假设你是一名项目经理，需要向团队成员分配任务。以下是两种不同的指令：
● 较差的指令：“请整理一下这个项目的资料。”
这种指令模糊不清，团队成员可能无法理解需要整理哪些资料，整理到什么程度，甚至如何呈现。

● 更好的指令：提供明确的期望和细节，使得AI能给出更有效的反馈。●

角色扮演下的创作：

● 通过要求AI以特定角色回答问题，可以帮助增强回答的真实性和沉浸感。
示例：
例如，你可以让AI扮演特定角色，帮助你撰写感谢信或模拟特定场景。
● system: 这是系统的角色，它定义了模型在回复时的行为和风格。

与传统提示词引导模型回答特定事实或者执行某种任务不同，这个提示词引导LLM进入一种特定的角色扮演状态。会影响模型对后续任务的处理方式。当接收到用户的感谢信撰写请求时，模型不是单纯从感谢信的常规格式和内容要求出发，而是要在这个特定角色的约束下进行创作。

● user: 这是用户的角色，是用户提出具体的请求或问题。而系统的目的是按照预设的规则（包含笑话或轻松评论）生成回复。
下面不加系统角色的回复：

加了角色的回复，画风立即改变了

使用分隔符，提高理解准确性：

在与AI的互动中，明确使用分隔符（如“###”或“-->”）可以帮助AI更好的理解任务的结构和内容，从而给出更精准的响应。
分隔符不仅能避免不同指令、问题或段落之间的歧义，还能提高任务理解的准确性，尤其在处理复杂任务时尤为重要。
通过明确的分隔，AI能够清楚地识别每一部分的功能和要求，从而有效提升输出质量。

三重引号分隔用于特定文本处理的例子

用户请求AI用排比句总结这段文本,给定如下带有三重引号的文本：
'''
The dog was barking loudly at the stranger. It ran around the yard, showing its teeth. The neighbor was frightened and called the owner.
'''

通过使用三重引号，AI能够清晰地识别出需要处理的文本。根据排比句的格式（5-7-5音节结构），AI将文本转化为如下排比句：

Dog barks at stranger,  
Yard runs with tooth showing,  
Neighbor calls owner.

在这个例子中，分隔符帮助AI聚焦于文本的核心内容，并根据提示生成合适的格式。

XML标签总结

任务描述：用户输入以下文本，并要求AI总结每篇文章的论点，然后判断哪篇文章的论证更有力。

<article>
Organic farming is beneficial for the environment. It reduces pollution and conserves water. More farmers should be encouraged to adopt this method.
</article>
<article>
Some argue that organic farming is not cost-effective. While it has environmental advantages, the higher labor costs and lower yields make it unattractive to many farmers.
</article>

AI的处理流程：

1. 识别并提取XML标签中的内容。
2. 对每篇文章进行总结：
   
   第一篇文章论点：有机农业对环境有益，减少污染，节约水资源，应该鼓励更多农民采用。
   
   第二篇文章论点：虽然有机农业环保，但成本高、劳动强度大，且产量较低，许多农民不愿采用。
   
3. 在判断哪篇文章论证更有力时，AI认为第一篇文章更有力，因为它强调了有机农业的积极影响，并提供了行动建议，而第二篇文章虽然提出了反对意见，但没有深入讨论解决方案。
   

论文相关示例

给定以下摘要和标题，要求AI判断标题是否符合摘要内容：
Abstract: This study investigates the role of artificial intelligence in education. It explores how AI can personalize learning experiences for students and improve educational outcomes.
Title: AI in Education

AI的处理过程：

1. AI分析摘要内容，发现摘要强调了人工智能在教育中的作用，特别是在个性化学习体验和提高教育成果方面。
2. 由于原标题“AI in Education”比较宽泛，AI认为这个标题没有很好地体现文章的核心内容。
   AI提供的5个替代标题：

1. "Artificial Intelligence: Personalizing Education for Better Outcomes"
2. "AI in Education: Enhancing Learning Experiences"
3. "The Impact of AI on Personalized Education"
4. "How AI Can Revolutionize Educational Outcomes"
5. "Exploring AI's Role in Improving Education Quality"

这些替代标题更好地聚焦于摘要中的核心议题，即AI在教育中的个性化作用。

明确步骤，分解任务：

1. 在执行任务时，对于那些具有明确顺序或逻辑流程的任务，清晰列出步骤能帮助模型更精确地执行。这相当于为模型提供了一份操作指南，每一步都是明确的指令。

2. 这种方法尤其有助于将复杂任务拆解为多个简单子任务，从而降低理解难度并提升执行准确性。例如，在自动化文本处理或生成特定格式报告等场景中，AI能依照指示逐步完成任务，有效减少误解和错误。

   示例：

   

步骤一：从输入文本中提取信息并进行总结。
步骤二：将总结翻译成西班牙语。
通过这种逐步引导，AI可以更精准地执行任务。

提供具体例子，让AI心有灵犀：

当任务较复杂时，给出具体示例能够帮助AI更好地理解如何执行任务，尤其是当任务需要特定风格或模式时。

示例：

教我如何用诗意的方式描述秋天的树叶。
像如下句子这样，体现诗意：
● 树叶如同燃烧的火焰，绚烂多彩。
● 秋风轻拂，金黄的叶片如蝴蝶般翩翩起舞。
● 树梢间，红黄相间的树叶编织出一幅温暖的画卷。

通过这样的例子，AI可以学到如何以诗意的方式表达自然景象,而不需要明确的指令去解释什么是“诗意的方式”。

指定输出长度：

指定目标长度时，可以明确要求生成特定的字数、段落数或项目符号数量。尽管控制单词数的精度不高，但对于段落数和项目符号，AI能更精准地执行。

示例：

假设我们有以下文本：

人工智能正在迅速发展，广泛应用于各个领域。它在医疗、金融、交通等行业中发挥着重要作用。
通过机器学习和深度学习技术，人工智能能够处理大量数据，提供精准的预测和分析。
然而，人工智能也面临着伦理和隐私等挑战，值得我们深入探讨。

总结

本文深入探讨了OpenAI提示词章节中的核心内容，着重分析了“写清晰指令”这一策略的实践方法。通过详细示例，我们看到如何通过具体明确的指令来引导AI输出，包括调整输出长度、格式，提高指令有效性的策略，如细节提供、角色扮演、使用分隔符、明确步骤、提供例子以及指定输出长度等方法。这些技巧不仅能够提升AI模型的输出质量，也能帮助用户更高效地与AI进行交互，满足个人需求。掌握这些策略，你将能够更好地利用大型语言模型，提升工作效率，创造更多价值。

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