文章主题：关键词: 提示技巧, ChatGPT, Prompt工程, 指令提示
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然而，为了从ChatGPT中获得最佳结果，了解如何正确提示模型非常重要。
提示可以让用户控制模型的输出，生成相关、准确、高质量的文本。
在使用ChatGPT时，了解其能力和限制非常重要。
该模型能够生成类似人类的文本，但如果没有适当的指导，可能无法始终产生所需的输出。
这就是Prompt工程的作用，通过提供清晰、具体的指导，您可以引导模型的输出并确保其相关。
提示公式是提示的特定格式，通常由三个主要元素组成：
任务：一个清晰而简洁的声明，说明提示要求模型生成什么样的文本。
指导：指导模型在生成文本时应遵循的指令。
角色：模型在生成文本时应扮演的角色。
2. 指令提示技术
现在，让我们开始探讨“指令提示技术”以及如何使用它来从ChatGPT生成高质量的文本。
指令提示技术是一种通过提供特定指令来引导ChatGPT输出的方式。这种技术可确保输出相关、高质量。
要使用指令提示技术，您需要为模型提供清晰、简洁的任务，以及具体的指令。
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提示公式：“按照这些指令生成【任务】”
指令示例：
生成客户服务响应：
任务：生成针对客户查询的回复
指令：回复应专业并提供准确信息
提示公式：“按照这些指令生成专业且准确的针对客户查询的回复。”
生成法律文件：
任务：生成法律文件
指令：文件应符合相关法律法规
提示公式：“按照这些指令生成符合相关法律法规的法律文件。”
🌟当运用指令指引时，务必保持指南简洁明了至关重要！这样做能确保生成的内容精准且优质。别忘了，ChatGPT的强大在于它的双重助力——角色引导与关键词触发。这两种策略将在后续章节深入解析，它们能帮助ChatGPT的回应更加丰富和贴近需求。记得，清晰的指令是通往高效沟通的金钥匙！🌟
3. 角色提示
角色提示技术是一种通过为模型指定特定角色来引导ChatGPT输出的方式。这种技术可用于生成针对特定上下文或受众定制的文本。
要使用角色提示技术，您需要为模型指定一个清晰、具体的角色。例如，如果您正在生成客户服务响应，您可以指定一个角色，如“客户服务代表”。
提示公式：“按照【角色】的身份生成【任务】”
角色
角色：客户服务代表
提示公式：“按照客户服务代表的身份生成针对客户查询的回复。”
角色：律师
提示公式：“按照律师的身份生成法律文件。”
将角色提示技术与指令提示和种子词提示结合使用，可以增强ChatGPT的输出。下面是一个示例，展示了如何结合使用指令提示、角色提示和种子词提示技术：
任务：为一款新智能手机生成产品描述
指令：描述应该具有信息量、说服力，并突出智能手机的独特特点
角色：市场营销代表
种子词：“创新的”
提示公式：“按照市场营销代表的身份生成一份具有信息量、说服力的产品描述，突出新智能手机的创新特点。该智能手机具有以下特点：【插入您的特点】”
在这个示例中，指令提示用于确保产品描述具有信息量和说服力。角色提示用于确保描述是从市场营销代表的角度撰写的。种子词提示用于确保描述聚焦于智能手机的创新特点。
4. 标准提示
标准提示是一种简单的方式，通过为模型提供一个特定任务来引导ChatGPT的输出。
例如，如果您想生成一篇新闻文章摘要，您可以提供一个任务，如“总结这篇新闻文章”。
提示公式：“生成一个【任务】”
标准
生成新闻文章摘要：
任务：总结这篇新闻文章
提示公式：“生成这篇新闻文章的摘要。”
生成产品评论：
任务：为新智能手机撰写评论
提示公式：“生成这款新智能手机的评论。”
此外，标准提示可以与其他技术（如角色提示和种子词提示）结合使用，以增强ChatGPT的输出。
以下是一个示例，展示了如何结合使用标准提示、角色提示和种子词提示技术：
任务：为一款新笔记本电脑撰写产品评论
指令：评论应客观、具有信息量，并突出笔记本电脑的独特特点
角色：技术专家
种子词：“强大”
提示公式：“按照技术专家的身份，生成一篇客观、具有信息量的产品评论，突出新笔记本电脑的强大特点。”
在这个示例中，标准提示技术用于确保模型生成一篇产品评论。角色提示用于确保评论是从技术专家的角度撰写的。种子词提示用于确保评论聚焦于笔记本电脑的强大特点。
5. “让我们思考一下”提示
“让我们思考一下”提示是一种鼓励ChatGPT生成反思和沉思性文本的技术。这种技术对于写作散文、诗歌或创意写作等任务非常有用。
“让我们思考一下”提示的公式只需使用短语“让我们思考一下”，后跟主题或问题即可。
“让我们思考一下”提示例如：
生成反思性散文：
任务：在个人成长方面写一篇反思性散文
提示公式：“让我们思考一下：个人成长”
生成诗歌：
任务：写一首关于季节变化的诗
提示公式：“让我们思考一下：季节变化”
这种提示是要求关于特定主题或想法的对话或讨论。发言人邀请ChatGPT参与有关主题的对话。
模型提供提示，作为对话或文本生成的起点。
然后，模型使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应。这种技术允许ChatGPT根据提供的提示生成具有上下文适当性和连贯性的文本。
使用“让我们思考一下”提示技术与ChatGPT，您可以按照以下步骤操作：
1．确定您想要讨论的主题或想法。
2．制定一个明确表明主题或想法，并开始对话或文本生成的提示。
3．在提示前加上“让我们思考”或“让我们讨论”，以表示您正在发起对话或讨论。
以下是使用此技术的一些提示示例：
您还可以添加开放式问题、陈述或要求模型继续或建立的文本。
一旦您提供提示，模型将使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应，并以连贯的方式继续对话。
这种独特的提示有助于ChatGPT以不同的角度和角度给出答案，从而产生更具动态性和信息性的段落。
使用提示的步骤简单易行，可以真正改善您的写作。尝试一下，亲身体验一下。
6. 种子词提示
种子词提示是一种通过提供特定的种子词或短语来控制ChatGPT输出的技术。种子词提示的提示公式是种子词或短语，后跟指令“请根据以下种子词生成文本”。这种技术允许模型生成与种子词相关的文本并扩展它。这是控制模型生成文本与特定主题或上下文相关的一种方式。种子词提示可以与角色提示和指令提示相结合，以创建更具体和有针对性的生成文本。通过提供种子词或短语，模型可以生成与该种子词或短语相关的文本，并通过提供有关所需输出和角色的信息，模型可以以特定风格或语气生成文本，这与角色或说明一致。这样可以更好地控制生成的文本，并可用于各种应用。
以下是种子词提示的示例及其公式：
种子词示例：文本生成
任务：撰写一首诗
说明：诗应与种子词“爱”相关，并以十四行诗的风格写成。
角色：诗人
提示公式：“以诗人的身份生成一首与种子词爱相关的十四行诗。”
：文本补全
任务：完成一句话
说明：补全应与种子词“科学”相关，并以研究论文的风格写成。
角色：研究员
提示公式：“以研究员的身份，在与种子词科学相关的研究论文的风格中完成以下句子：[插入句子]。”
：文本摘要
任务：对一篇新闻文章进行摘要
说明：摘要应与种子词“政治”相关，并以中立和公正的语气写成。
角色：记者
提示公式：“以记者的身份，以中立和公正的语气，对以下新闻文章进行与种子词政治相关的摘要：[插入新闻文章]。”
7. 知识生成提示
知识生成提示是一种从ChatGPT中引出新的原创信息的技术。知识生成提示的提示公式是“请生成关于X的新的原创信息”，其中X是感兴趣的主题。这是一种利用模型的预先存在的知识来生成新的信息或回答问题的技术。要使用这个提示与ChatGPT，模型应该提供一个问题或主题作为输入，以及一个指定生成文本任务或目标的提示。提示应包括有关所需输出的信息，例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。
以下是提示示例及其公式：
知识生成：知识生成
任务：生成特定主题的新信息
说明：生成的信息应该准确且与主题相关
提示公式：“生成关于[具体主题]的新的准确信息”
：问答
任务：回答一个问题
说明：答案应该准确且与问题相关
提示公式：“回答以下问题：[插入问题]”
：知识整合
任务：将新信息与现有知识整合
说明：整合应准确且与主题相关
提示公式：“将以下信息与关于[具体主题]的现有知识整合：[插入新信息]”
4：数据分析
任务：从给定的数据集中生成有关客户行为的见解
提示公式：“请从这个数据集中生成有关客户行为的新的原创信息”
8. 知识整合提示
这种技术利用模型的预先存在的知识来整合新的信息或连接不同的信息片段。这种技术对于将现有知识与新信息结合起来，生成更全面的特定主题的理解非常有用。
如何在ChatGPT中使用知识整合：
需要将新信息和现有知识作为输入提供给模型，同时提供一个指定生成文本任务或目标的提示。提示应包括有关所需输出的信息，例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。
提示示例及其公式：
：连接信息片段
任务：连接不同的信息片段
说明：连接应相关且逻辑清晰
提示公式：“以相关和逻辑清晰的方式连接以下信息片段：[插入信息1]，[插入信息2]”
：更新现有知识
任务：使用新信息更新现有知识
说明：更新的信息应准确且与主题相关
提示公式：“使用以下信息更新关于[具体主题]的现有知识：[插入新信息]”
9. 多选提示
这种技术向模型提供一个问题或任务，并提供一组预定义选项作为潜在答案。这种技术对于生成文本限制在特定的选项集合内非常有用，可以用于问答、文本补全和其他任务。模型可以生成限制在预定义选项内的文本。使用ChatGPT进行多选提示时，应将问题或任务作为输入提供给模型，并提供一组预定义选项作为潜在答案。提示还应包括有关所需输出的信息，例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。
多选
任务：回答多项选择题
说明：答案应该是预定义选项之一
提示公式：“通过选择以下选项回答以下问题：[插入问题] [插入选项1] [插入选项2] [插入选项3]”
任务：使用预定义选项完成一个句子
说明：完成应该是预定义选项之一
提示公式：“通过选择以下选项来完成以下句子：[插入句子] [插入选项1] [插入选项2] [插入选项3]”
：情感分析
任务：将文本分类为积极、中性或消极
说明：分类应该是预定义选项之一
提示公式：“通过选择以下选项，将以下文本分类为积极、中性或消极：[插入文本] [积极] [中性] [消极]”
10. 摘要提示
摘要提示是一种技术，允许模型生成给定文本的较短版本，同时保留其主要思想和信息。这是通过将较长的文本作为输入提供给模型，并要求其生成该文本的摘要来实现的。这种技术对于文本摘要和信息压缩等任务非常有用。
摘要中使用？
模型应该提供一个较长的文本作为输入，并要求生成该文本的摘要。提示还应包括关于所需输出的信息，例如摘要的所需长度以及任何特定要求或限制。
提示示例及其公式如下：
：文章摘要
任务：总结一篇新闻文章
说明：摘要应是文章主要观点的简要概述
提示公式：”用一句简短的话总结以下新闻文章：[插入文章]”
：会议记录
任务：总结会议记录
说明：摘要应突出会议的主要决策和行动
提示公式：”通过列出主要决策和行动来总结以下会议记录：[插入记录]”
：书籍摘要
任务：总结一本书
说明：摘要应是书籍主要观点的简要概述
提示公式：”用一段简短的段落总结以下书籍：[插入书名]”
11. 对话提示
对话提示是一种技术，允许模型生成模拟两个或更多实体之间对话的文本。通过向模型提供一个上下文和一组角色或实体，以及他们的角色和背景，要求模型在他们之间生成对话。因此，应该为模型提供一个上下文和一组角色或实体，以及他们的角色和背景。提示还应提供关于所需输出的信息，例如对话或对话类型以及任何特定要求或限制。
对话
：对话生成
任务：生成两个角色之间的对话
说明：对话应自然且与给定上下文相关
提示公式：”在以下上下文中生成以下角色之间的对话：[插入上下文]，[插入角色]”
：故事写作
任务：在故事中生成对话
说明：对话应与故事的角色和事件一致
提示公式：”在以下故事中生成以下角色之间的对话：[插入故事]，[插入角色]”
：聊天机器人开发
任务：为客户服务聊天机器人生成对话
说明：对话应专业并提供准确的信息
提示公式：”当客户询问以下主题时，为客户服务聊天机器人生成专业且准确的对话：[插入主题]”
因此，这种技术对于对话生成、故事写作和聊天机器人开发等任务非常有用。
12. 聚类提示
聚类提示是一种技术，允许模型根据某些特征或特点将相似的数据点分组在一起。这是通过向模型提供一组数据点，并要求它根据某些特征或特点将它们分组成簇来实现的。这种技术对于数据分析、机器学习和自然语言处理等任务非常有用。
聚类中使用聚类提示：
应该为模型提供一组数据点，并要求它根据某些特征或特点将它们分组成簇。提示还应包括关于所需输出的信息，例如要生成的簇的数量以及任何特定要求或限制。
：客户评论的聚类
任务：将相似的客户评论分组在一起
说明：评论应根据情感分组
提示公式：”将以下客户评论根据情感分组成簇：[插入评论]”
：新闻文章的聚类
任务：将相似的新闻文章分组在一起
说明：文章应根据主题分组
提示公式：”将以下新闻文章根据主题分组成簇：[插入文章]”
：科学论文的聚类
任务：将相似的科学论文分组在一起
说明：论文应根据研究领域分组
提示公式：”将以下科学论文根据研究领域分组成簇：[插入论文]”
因此，这种技术可用于将相似的数据点分组在一起，以便进行更有效的数据分析、机器学习和自然语言处理等任务。
13. 情感分析提示
情感分析是一种技术，可以让模型确定一段文本的情感倾向或态度，例如它是积极的、消极的还是中立的。
要在ChatGPT上使用情感分析提示，就需要向模型提供一段文本，并要求它根据情感对其进行分类。提示还应包括有关所需输出的信息，例如要检测的情感类型（例如积极、消极、中立）以及任何特定要求或约束。
情感分析以下是一些提示和公式的例子：
例一：客户评论的情感分析
任务：确定客户评论的情感倾向
指示：模型应将评论分类为积极的、消极的或中立的。
提示公式：“对以下客户评论进行情感分析 [插入评论]，并将它们分类为积极的、消极的或中立的。”
例二：推文的情感分析
任务：确定推文的情感倾向
指示：模型应将推文分类为积极的、消极的或中立的。
提示公式：“对以下推文进行情感分析 [插入推文]，并将它们分类为积极的、消极的或中立的。”
例三：产品评论的情感分析
任务：确定产品评论的情感倾向
提示公式：“对以下产品评论进行情感分析 [插入评论]，并将它们分类为积极的、消极的或中立的。”
这种技术对于自然语言处理、客户服务和市场研究等任务非常有用。
14. 命名实体识别提示
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一种技术，可以让模型在文本中识别和分类命名实体，例如人物、组织、地点和日期。
要使用ChatGPT中的命名实体识别提示，需要向模型提供一段文本，并要求它在文本中识别和分类命名实体。提示还应包括有关所需输出的信息，例如要识别的命名实体类型（例如人物、组织、地点、日期）以及任何特定要求或约束。
命名实体识别
例一：新闻文章中的命名实体识别
任务：在新闻文章中识别和分类命名实体
指示：模型应识别和分类人物、组织、地点和日期。
提示公式：“对以下新闻文章进行命名实体识别 [插入文章]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。”
例二：法律文件中的命名实体识别
任务：在法律文件中识别和分类命名实体
提示公式：“对以下法律文件进行命名实体识别 [插入文件]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。”
例三：研究论文中的命名实体识别
任务：在研究论文中识别和分类命名实体
提示公式：“对以下研究论文进行命名实体识别 [插入论文]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。”
15. 文本分类提示
文本分类（Text Classification）是一种技术，可以让模型将文本分类到不同的类别或类别中。这种技术对于自然语言处理、文本分析和情感分析等任务非常有用。
需要注意的是，文本分类与情感分析是不同的。情感分析专门关注于确定文本中表达的情感或情绪。这可能包括确定文本表达了积极、消极或中立的情感。情感分析通常用于客户评论、社交媒体帖子和其他需要表达情感的文本环境中。
要使用ChatGPT中的文本分类提示，应向模型提供一段文本，并要求它根据预定义的类别或标签对其进行分类。提示还应包括有关所需输出的信息，例如类别或类别的数量以及任何特定的要求或限制。
文本分类
例一：客户评论的文本分类
任务：将客户评论分类为不同的类别，例如电子产品、服装和家具
指示：模型应根据评论的内容对其进行分类。
提示公式：“对以下客户评论进行文本分类 [插入评论]，并根据其内容将其分类为不同的类别，例如电子产品、服装和家具。”
例二：新闻文章的文本分类
任务：将新闻文章分类为不同的类别，例如体育、政治和娱乐
指示：模型应根据文章的内容对其进行分类。
提示公式：“对以下新闻文章进行文本分类 [插入文章]，并根据其内容将其分类为不同的类别，例如体育、政治和娱乐。”
例三：电子邮件的文本分类
任务：将电子邮件分类为不同的类别，例如垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件
指示：模型应根据邮件内容和发件人对其进行分类。
提示公式：“对以下电子邮件进行文本分类 [插入电子邮件]，并根据其内容和发件人将其分类为不同的类别，例如垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件。”
总结
提示学习是一个不断积累的过程，当我们了解得越来越多，对提示技术就越来越游刃有余，这样就可以不费吹灰之力而从ChatGPT中得到想要的内容，从而提升在工作和生活中的效率。
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