什么是人工智能提示？

如果你曾经对着聊天机器人输入问题，然后心想“嗯，这跟我想要的不太一样” ，那么你已经接触到了人工智能提示的艺术。获得理想的结果并非靠什么魔法，而是取决于你如何提问。只需几个简单的模式，你就可以引导模型进行写作、推理、总结、计划，甚至自我评价。没错，措辞上的细微调整就能带来截然不同的结果。😄

您可能想阅读以下文章：

🔗 什么是人工智能数据标注？
解释了如何利用标注数据集训练精确的机器学习模型。

🔗 什么是人工智能伦理？
涵盖指导负责任和公平使用人工智能的原则。

🔗 人工智能中的MCP是什么？
介绍模型上下文协议及其在人工智能通信中的作用。

🔗 什么是边缘人工智能？
描述如何在本地边缘设备上直接运行 AI 计算。

什么是AI提示？🤖

AI提示是指精心设计输入，引导生成模型生成你真正想要的输出。这可能包括清晰的指令、示例、约束条件、角色设定，甚至是目标格式。换句话说，你需要设计对话，让模型更有可能准确地提供你所需的内容。权威指南将提示工程描述为设计和改进提示，以引导大型语言模型，并强调清晰度、结构性和迭代改进。[1]

说实话，我们常常把人工智能当成搜索框。但这些模型只有在你告诉它们任务、受众、风格和验收标准时才能发挥最佳效果。这就是人工智能提示的精髓所在。

优秀的AI提示需要具备哪些条件✅

• 清晰胜过巧妙——简单明了的指示可以减少歧义。[2]

• 语境至关重要——提供背景、目标、受众、限制条件，甚至可以提供写作样本。

• 多举例子，少说多做——几个例子就能奠定风格和格式的基础。[3]

• 结构有助于——标题、要点、编号步骤和输出模式指导模型的构建。

• 快速迭代——根据反馈结果改进提示，然后再次测试。[2]

• 将问题分开问——先要求进行分析，然后再要求给出最终答案。

• 允许诚实——鼓励模特在需要时说“我不知道”或询问缺失的信息。[4]

这虽然不是什么高深的学问，但复利效应却是真实存在的。

AI提示的核心构建模块🧩

1. 说明：
   明确说明工作内容：撰写新闻稿、分析合同、评论代码。

2. 背景信息
   包括受众、语气、领域、目标、限制条件以及任何敏感的注意事项。

3. 示例：
   添加 1-3 个高质量样本来塑造风格和结构。

4. 输出格式：
   请指定 JSON、表格或编号计划。请具体说明需要哪些字段。

5. 质量标准
   定义“完成”：准确性标准、引用、长度、风格、要避免的陷阱。

6. 工作流程提示
   ：建议逐步推理或先草稿后编辑的循环。

7. 
   说“我不知道”或先提出澄清问题，这算是一种安全

迷你前后对比
修改前： “为我们的新应用撰写营销文案。”
修改后： “您是一位资深品牌文案撰稿人。请为3位重视节省时间的忙碌自由职业者撰写3个落地页标题。语气：简洁、可信、不夸张。5-7个字。输出一个包含标题及其有效原因的。包含一个反例。”

你实际会用到的主要AI提示类型🧪

• 直接提示：
  一条指令，上下文信息极少。速度快，但有时不够可靠。

• 少量提示法：
  提供几个例子来教授模式。非常适合学习格式和语气。[3]

• 角色提示：
  分配一个角色，例如高级编辑、数学辅导员或安全审查员，以塑造行为。

• 连锁提示
  要求模型分阶段思考：计划、草拟、评论、修改。

• 自我批评提示：
  让模型根据标准评估自身的输出并解决问题。

• 工具感知提示：
  当模型可以浏览或运行代码时，告诉它何时以及如何使用这些工具。[1]

• 护栏提示
  嵌入安全约束和披露规则，以减少风险输出——就像保龄球馆的缓冲球道：虽然有点吱吱作响，但很有用。[5]

实用有效的提示模式🧯

• 任务三明治法
  ：首先提出任务，中间添加背景和示例，最后重申输出格式和质量标准。

• 先提出批评意见，再提出创作要求。
  先要求进行分析或批评，然后再要求提供包含该批评意见的最终交付成果。

• 清单驱动：
  提供一份清单，并要求模特在最终确定之前确认清单上的每一项。

• 模式优先（Schema-First）：
  提供一个 JSON 模式，让模型填充它。非常适合结构化数据。

• 对话循环：
  邀请模型提出 3 个澄清问题，然后继续。一些供应商明确建议采用这种结构化的清晰度和具体性。[2]

小小的调整，就能带来巨大的改变。你会看到的。

AI提示 vs. 微调 vs. 直接切换模型 🔁

有时，更好的提示可以提升质量。而有时，最快的方法是选择不同的模型或针对特定领域进行一些微调。优秀的供应商指南会解释何时需要使用提示进行工程设计，以及何时需要更换模型或方法。简而言之：使用提示来构建任务框架并确保一致性，并考虑针对特定领域风格或大规模稳定输出进行微调。[4]

按领域划分的示例提示🎯

• 市场营销：
  您是一位资深品牌文案撰稿人。请为面向注重节省时间的繁忙自由职业者的电子邮件撰写 5 个主题。主题应简洁有力，字数不超过 45 个字符，并避免使用感叹号。请以两列表格的形式呈现：主题，理由。其中包含一个打破常规、出人意料的选项。

• 产品
  经理：请将这些原始笔记整理成清晰的问题陈述、符合“给定-当-则”逻辑的用户故事以及五步发布计划。并标明不明确的假设。

• 支持：
  将这位沮丧的客户留言转化为安抚人心的回复，解释解决方案并明确预期。保持同理心，避免指责，并附上一个有用的链接。

• 统计
  假设，然后对其进行批判性分析。最后提出一种更稳妥的方法，并附上详细的步骤说明和简短的伪代码示例。

• 通俗易懂的语言
  ，为非法律人士概括这份合同。仅需列出要点，无需提供法律建议。请用浅显易懂的语言指出所有赔偿、终止或知识产权条款。

这些是可以根据需要调整的模板，而不是死板的规则。我想这一点显而易见，但还是要强调一下。

对比表格 - AI提示选项及其优势所在📊

是的，桌子有点不平。现实生活也是如此。

AI提示中常见的错误以及如何纠正它们🧹

1. 含糊不清的问题：
   如果你的提问听起来像是在敷衍，那么输出结果也会如此。请添加受众、目标、时长和格式等信息。

2. 没有例子。
   当你想表达一种非常具体的风格时，请举个例子。哪怕只是一个很小的例子。[3]

3. 提示信息
   过长或缺乏结构会使模型感到困惑。请使用分段和要点式表述。

4. 跳过评估步骤。
   务必检查事实性陈述、偏见和遗漏。在适当情况下，请提供引用。[2]

5. 忽视安全隐患。
   请谨慎对待可能引入不受信任内容的指令。浏览或从外部页面获取数据时，提示注入和相关攻击是真实存在的风险；请设计防御措施并进行测试。[5]

无需猜测即可评估快递质量📏

• 预先定义成功标准：
  准确性、完整性、语气、格式合规性以及可用输出所需时间。

• 使用检查清单或评分标准
  ，要求模特在交回最终作品之前根据标准进行自我评分。

• 消融并比较：
  每次只改变一个提示元素，并测量差异。

• 尝试不同的型号或温度。
  有时最快的解决方法是更换型号或调整参数。[4]

• 追踪错误模式：
  幻觉、范围蔓延、受众错误。编写反提示，明确阻止这些错误。

AI提示中的安全、伦理和透明度🛡️

良好的提示应包含降低风险的限制条件。对于敏感话题，应要求提供权威来源的引用。对于任何涉及政策或合规性的内容，应要求模型提供引用或说明。成熟的指南始终提倡使用清晰明确的指示、结构化的输出以及迭代改进作为更安全的默认设置。[1]

此外，在集成浏览或外部内容时，应将未知网页视为不可信内容。隐藏或对抗性内容可能会诱使模型得出错误结论。构建能够抵御这些伎俩的提示和测试，并在关键问题上保持人工审核。[5]

强大的AI提示快速入门清单✅🧠

• 请用一句话概括任务。

• 添加受众、语气和限制条件。

• 请举1-3个简短的例子。

• 指定输出格式或模式。

• 先问步骤，再问最终答案。

• 需要进行简短的自我批评并提出改进意见。

• 如有需要，允许它提出澄清问题。

• 根据发现的不足之处进行迭代……然后保存最佳提示。

哪里可以了解更多信息，又不会陷入专业术语的泥沼🌊

权威的厂商资源能帮你拨开迷雾。OpenAI 和微软都提供了实用的提示指南，其中包含示例和场景建议。Anthropic 则解释了何时应该使用提示，何时应该尝试其他方法。如果你想获得除直觉之外的第二意见，不妨浏览一下这些资料。[1][2][3][4]

太久没读了，最后想说几句🧡

人工智能提示是将一台聪明但思维僵化的机器变成得力助手的秘诀。告诉它任务是什么，展示模式，确定格式，并设定质量标准。稍作迭代。就这么简单。剩下的就是练习和经验积累，以及一点点坚持。有时你会想得太多，有时你会描述得不够具体，偶尔你会编造出一个关于保龄球道的奇怪比喻，但效果却出奇的好。坚持下去。平均水平和卓越水平之间的差距，通常就在于一个更好的提示。

参考

1. OpenAI - 工程指南：阅读更多

2. OpenAI 帮助中心 - ChatGPT 的提示工程最佳实践：阅读更多

3. Microsoft Learn - 提示工程技术（Azure OpenAI）：阅读更多

4. 人类学文档 - 工程概览：阅读更多

5. OWASP GenAI - LLM01：快速注射：了解更多

在官方 AI 助手商店寻找最新的 AI

关于我们