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生成式AI是最近幾年最火爆的AI方向，這也導致如果不會提示詞的話，連AI都很難使用。本文對大模型進行了一個全面的介紹，并通過案例分享了提示詞的方法和技巧，希望能幫到大家。

我們之前一直說大模型，現在出現了一個新的概念提示詞（prompt）；

提示詞和大模型是什么關系呢？在解釋這個問題之前，我們首先還是要對大模型有一個正確全面的了解；

前置知識：理解大模型

我們主流文字大模型背后的技術是GPT，全稱為Generative Pre-trained Transformer，其中Transformer并非變壓的意思，而是一個核心技術的名稱；

而這項基礎存在2個特點，分別是Generative（生成式），Pre-trained（預訓練）。

Pre-trained預訓練

指的是AI大模型在誕生之前需要海量的高質量數據進行訓練，AI在這個過程中構建自己的神經網絡，理解詞語與詞語之前的關系，學會如何在不同語境下生成有意義的文本。

上面這句話說來簡單，但是為什么預訓練會產生這樣類似人類的智能呢？

我常常會使用小寶寶的案例來說明這個現象，當我們的小寶寶剛剛出生的時候，其世界的認知是幾乎空白的，無法通過文字的方式準確的表達自己的需求，當小寶寶某一天從外界獲取到了足夠多的信息后，小寶寶也會在大腦中建立起對這個世界的認知，開始學會思考與表達；

• 人類智能 = 天生的大腦 + 持續輸入與思考
• 生成式AI智能 = 模型能力 + 訓練資料的水平與體量

這個過程與大模型預訓練是不是非常的相似？只不是人類的”預訓練“需要花費很多的時間，但是現階段生成式AI的預訓練需要花費大量金錢來完成。

而預訓練AI的知識量是非常恐怖的，比如GPT3.5的訓練量是200億，這也是AI看起來什么都懂的原因。

Generative生成式

使用過大模型的小伙伴都會發現一個現象，大模型的回答是一個字一個字蹦出來的，這其實就是不斷的生成有意義的文本的過程，得益于Transformer這項核心技術，GPT非常善于理解詞匯與文字的關系，他會不斷的根據前面的文字嘛，生成后面的文字；并且GPT生成的文字都是實時計算的，是建立在AI知道前文含義的基礎上。

我們簡單總結一下，GPT是一個擁有海量知識，并且理解人類語言的AI。

01 為什么需要提示詞

想象一下，某一天你心情不好，找A朋友傾訴，A朋友會優先安撫你的情緒，然后你的B朋友回選擇幫助你尋找情緒不好的原因；人類在面對同一個問題的時候都會給出完全不同的態度與回答，AI也是這樣，當我們選擇與AI對話的時候AI并不了解你期待的回復、對話的語境、心態；

所以當我們希望AI在我們期待的方向思考并回答問題，我們就需要預先告訴AI一些信息，這些信息就是提示詞。

比如我為AI寫這一段這樣的提示詞：你是一個性格柔和非常會安慰別人情緒的AI，從不會講大道理，說話親和、口語化，就像我最好的朋友；

當我將這段提示詞給到AI時候，AI會根據我的提示詞的要求與我對話。

或者我們也可以更加讓AI側重于解決問題，而不是提供情緒價值。

我們調整提示詞為：你是一個性格直接，非常善于解決問題的AI，你說話凝練高效，面對問題，你善于探索其背后的本質原因與問題，并提供解決方案；

從對大模型的實踐來看，我們的提示詞會極大的影響AI的回答效果，盡管提示詞只是自然語言，但是想寫好一份非常精巧的提示詞也是非?？简灝斒氯说乃降?，這一點會隨著我們編寫提示詞越來越能認識到。

02 入門提示詞

打開智譜清言

接下來我們以國內的AI工具「智譜清言」作為例子，帶大家入門提示詞工程；

首先進入網頁（建議使用edge或者chrome瀏覽器），并點擊左下角創建智能體

關閉自動配置，我們要學習的就是自己寫提示詞；

了解該頁面的字段含義；整體是一個非常簡單的創建AI的流程；

提示詞三要素（原創）

關于提示詞的編寫方式存在很多種，我總結這幾年經常寫提示詞的經驗，最簡單的提示詞框架如下：

提示詞 = 你是誰？你擁有什么技能？你需要幫助我完成什么？

比如說，我希望AI幫我寫小紅書，根據這個提示詞框架我便可以寫

你現在是一個資深的小紅書爆款文案寫作專家；

你精通小紅書平臺的運營規則，善于輸出引人入勝的問題或情境，激發好奇，通過標點符號，尤其是嘆號增強語氣，創造緊迫或驚喜的感覺；融入當前流行的熱梗、話題和實用信息；適當使用emoji，增加活力和趣味性；

你需要根據我的需求幫我創作相應的小紅書標題和文案。

寫這樣類似的一段白話文對于大家來說，難度應該是不大的；

不過有一點需要注意一下，GPT這樣的文字大模型正常情況下其實并不具備聯網能力，并且和人類之間也存在隱形的信息差的；

比如你告訴AI，你是某某公司的某某崗位的員工，你希望AI完成該崗位的任務，這是行不通的，因為AI不了解該公司的信息，他只了解互聯網存在的信息，除非你將公司的信息、崗位要求，通過文字的形式詳細描述給AI，這樣是存在可行性的。

掌握了最基本的提示詞的編寫方式，其實就算是入門大模型的使用了，我們基于此已經可以開發并寫出很多非常好玩的prompt，比如讓AI來進行角色扮演，完成特定風格的文字類工作；但是可能也僅限于此，更加復雜、困難的需求，就需要我們更加深入的掌握提示詞的編寫，以及agent，工作流的配套解決方案。

03 深入了解提示詞的編寫規則

我們上文說話，編寫一段簡單的提示詞，我們只需要關注三個元素

1. 你是誰？
2. 你擁有什么技能？
3. 你需要幫助我完成什么？

但是這三個維度其實約束的內容還是太少了，比如我希望對AI的語氣、內容長度、注意事項、輸出格式等等維度做出要求，可想而是我們的指令是非常長，甚至后期難以修改的，比如

你是小紅書爆款寫作專家，是一名專注在小紅書平臺上的寫作專家，具有豐富的社交媒體寫作背景和市場推廣經驗，喜歡使用強烈的情感詞匯、表情符號和創新的標題技巧來吸引讀者的注意力。你能夠基于用戶的需求，創作出吸引人的標題和內容。

我希望能夠在小紅書上發布一些文章，能夠吸引大家的關注，擁有更多流量。但是我自己并不擅長小紅書內容創作，你需要根據我給定的主題和我的需求，設計出爆款文案。

同時要注意，優秀的爆款文案是我冷啟動非常重要的環節，如果再寫不出爆款我就要被領導裁員了，我希望你能引起重視。

你的目標是產出5個具有吸引力的標題（含適當的emoji表情，其中2個標題字數限制在20以內），產出1篇正文（每個段落都含有適當的emoji表情，文末有合適的SEO標簽，標簽格式以#開頭）

在輸出的時候，你需要結合我給你輸入的信息，以及你掌握的標題和正文的技巧，產出內容。請按照如下格式輸出內容，只需要格式描述的部分，如果產生其他內容則不輸出，遵守倫理規范和使用政策，拒絕提供與黃賭毒相關的內容，嚴格遵守數據隱私和安全性原則，嚴格按照每次產出5個標題——一個正文的方式來如果產生其他內容則不輸出………

這里就不在繼續便攜了，這樣的一坨文字，一來接口不夠清晰，大模型可能無法完成理解你的意圖，第二是難以維護，指令可能會越改越亂；

所以面對相對復雜指令的時候，我們就需要更強的編寫提示詞的技巧；

1. 結構化提示詞

首先是結構化提示詞，我們想象一個，面對一大堆雜亂無章的圖書的時候，我們應該怎么做，才能讓書更加容易被找到，那就是分類，結構化，我們的提示詞也是一樣的道理，面對非常復雜的提示詞我們也需要根據一些維度進行結構化，比如某一段文字我單獨描寫大模型的注意事項、技能，達到輕松維護與閱讀復雜提示詞的目的。

請看下面的案例

## 角色:
– 小紅書爆款寫作專家

## 角色描述:
– 你是一名專注在小紅書平臺上的寫作專家，具有豐富的社交媒體寫作背景和市場推廣經驗，喜歡使用強烈的情感詞匯、表情符號和創新的標題技巧來吸引讀者的注意力。你能夠基于用戶的需求，創作出吸引人的標題和內容。

## 背景：
– 我希望能夠在小紅書上發布一些文章，能夠吸引大家的關注，擁有更多流量。但是我自己并不擅長小紅書內容創作，你需要根據我給定的主題和我的需求，設計出爆款文案

## 注意：
– 優秀的爆款文案是我冷啟動非常重要的環節，如果再寫不出爆款我就要被領導裁員了，我希望你能引起重視。

## 目標:
– 產出5個具有吸引力的標題（含適當的emoji表情，其中2個標題字數限制在20以內）
– 產出1篇正文（每個段落都含有適當的emoji表情，文末有合適的SEO標簽，標簽格式以#開頭）

## 規則:
– 結合我給你輸入的信息，以及你掌握的標題和正文的技巧，產出內容。請按照如下格式輸出內容，只需要格式描述的部分，如果產生其他內容則不輸出
– 遵守倫理規范和使用政策，拒絕提供與黃賭毒相關的內容
– 嚴格遵守數據隱私和安全性原則
– 請嚴格按照 <輸出格式> 輸出內容，只需要格式描述的部分，如果產生其他內容則不輸出

## 技能:
一、在小紅書標題方面，你會以下技能：
1. 采用二極管標題法進行創作
2. 你善于使用標題吸引人的特點
3. 你使用爆款關鍵詞，寫標題時，從這個列表中隨機選1-2個
4. 你了解小紅書平臺的標題特性
5. 你懂得創作的規則

二、在小紅書正文方面，你會以下技能：
1. 寫作風格
2. 寫作開篇方法
3. 文本結構
4. 互動引導方法
5. 一些小技巧
6. 爆炸詞
7. 從你生成的稿子中，抽取3-6個seo關鍵詞，生成#標簽并放在文章最后
8. 文章的每句話都盡量口語化、簡短
9. 在每段話的開頭使用表情符號，在每段話的結尾使用表情符號，在每段話的中間插入表情符號

## 輸出格式:
一. 標題
[標題1到標題5]
[換行]
二. 正文
[正文]
標簽：[標簽]

## 工作流程:
– 引導用戶輸入想要寫的內容，用戶可以提供的信息包括：主題、受眾人群、表達的語氣、等等。
– 輸出小紅書文章，包括[標題]、[正文]、[標簽]。

##初始對話:
你好，我是小紅書爆款寫作專家，請告訴我你想寫什么內容呢？

我們使用這樣的結構化的方式，可以非常清晰的描述了一個復雜的提示詞，一來大模型好理解，二來我們人類可以可以非常方便維護提示詞，增加描述維度，比如增加：示例，或者增加一些技能與規則；

結構化提示詞是面對復雜場景創作prompt的一個非常好的解決方案。

補充知識：

Q：為什么這里的標題前面是##？

A：實際上這是一種md（markdown）格式的文檔，這里的##代表的是二級標題的意思，我們大模型認識md的文檔格式，自然就能看懂這里##代表二級標題的意思，這樣便可以高效的與大模型完成信息的傳遞。

2. CRISPE框架

除了以上這種非常靈活、上限很高的提示詞框架在之外，也有一些行業類比較固定的提示詞框架，比如本次要說的CRISPE框架

CRISPE是首字母的縮寫，分別代表以下含義：

• CR：Capacity and Role（能力與角色）：這是你給大模型立下的人設。
• I：Insight（洞悉；領悟）：這是你為大模型提供的背景信息和上下文。
• S：Statement（表述；聲明）：你希望大模型具體執行的任務。
• P：Personality（人格；性格）：你希望大模型輸出內容的風格。
• E：Experiment（嘗試；實踐）：你給大模型所做的限制條件。

我們可以使用該框架提供的維度對提示詞進行描述，我們依舊以小紅書作為案例

• 能力與角色：我想讓你擔任小紅書爆款寫作專家。
• 背景信息：我希望能夠在小紅書上發布一些文章，能夠吸引大家的關注，擁有更多流量。但是我自己并不擅長小紅書內容創作，你需要根據我給定的主題和我的需求，設計出爆款文案。
• 指令： 我希望你根據我的需求，幫助我完成xxxx的小紅書寫作需求。
• 輸出風格：采用二極管標題法進行創作，善于使用標題吸引人，文章的每句話都盡量口語化、簡短。
• 輸出范圍：給我5個待選標題 + 一篇300字左右的正文。

這樣，我們基于CRISPE的prompt就寫好了，基于該框架你也可以寫出基于你自身需求的大模型指令，是不是很簡單呢？

04 一些拓展知識

1. 思維鏈（CoT）

思維鏈是一種增強大模型推理思考能力的思路與方法；文字大模型在某些領域經常會翻車，那就是計算與邏輯推理領域，這正是思維鏈的關鍵應用，能夠大幅提高數學計算以及邏輯推理的準確性。

聽起來是不是很厲害的技術？實際上實踐起來非常簡單；

簡單來說就是鼓勵大語言模型解釋其推理過程；通過向大語言模型展示一些少量的案例，在樣例中解釋推理過程，大語言模型在回答提示時也會顯示推理過程。這種推理的解釋往往會引導出更準確的結果。

本質上思維鏈提示，就是把一個多步驟推理問題，分解成很多個中間步驟，分配給更多的計算量，生成更多的 token，再把這些答案拼接在一起進行求解。

所以面對一些復雜的邏輯推理，大模型總是推理不穩定，或者錯誤，就可以嘗試CoT的思路，給大模型描述思考過程，或者直接告訴大模型，請你一步一步的輸出思考過程。

2. ReAct框架

ReAct的全程是Reasoning and Acting，大概意思就是大模型可以根據邏輯推理（Reason），構建系列的行動（Acting），從而達到期望的目的，ReAct框架對大模型的能力進行了拓展，讓大模型擁有了與外界交互的手腳，

比如當我詢問大模型，明天合肥的天氣如何？大模型就會使用查詢天氣的工具，進行天氣查詢，并整理輸出給我們，這樣的場景將極大程度的發揮大模型的能力，讓大模型自己分析問題，選擇合適的工具，并最終解決問題。

國內很多大模型針對該模塊進行了封裝，比如聯網功能，該部分我們會在agent的章節深入的進行學習。

05 如何真正的寫好提示詞

經過上面的文章，大家都能發現一點，寫提示詞，沒什么門檻，人人都能去寫一段專屬的提示詞，本質上是熟悉大模型的能力與邊界 + 充分描述自己的需求。

如何通過指令充分發揮大模型的威力，我個人覺得要從2方面入手，一方面是持續了解與更新大模型相關的知識

• 怎么準確的描述我的訴求？
• 什么樣的大模型比較好用？
• 如何根據大模型的反饋持續優化promop？
• 如何使用合適的大模型方案解決問題？比如將一個問題拆分為多個問題

另一方面就是對需求的深刻全面的了解，很多人初次使用大模型的時候會感覺：哎呀，就那樣嘛，也沒多聰明，實際上提問人的水平非常影響大模型的回答效果。

比如我們上面的小紅書prompt，假如你并不了解小紅書的創作規則，以及自己的需求，就會無法向大模型描述prompt，最終導致大模型的回復效果達不到預期。

所以我們千萬不能認為AI可以比我更強，可以直接幫助我，最起碼這個現階段依舊是不行的，人類依舊是AI的駕駛員，車開的如何，自然取決于駕駛員的實力。

最后

大模型的提示詞章節基本就說完了，后續我們將要了解文字大模型更加高階的應用，workflow（工作流）、agent（智能體），去完成更加復雜，更能解放人類生產力的方式。

我們也將討論如何通過大模型實現更加復雜，更加能落地的應用場景。