文章主题：测试, 迭代
为了编写提示，请考虑您希望生成式AI模型生成的输出类型。例如，您想让它生成故事、论文、诗歌还是其他东西？确定输出类型后，考虑您希望文本涉及的特定主题或主题。
以下建议将帮助您创建强大的提示：
1.清晰明确
您的提示应传达您希望AI模型生成的内容。避免模糊或含糊不清的语言，因为这可能会导致混淆。在为生成式AI模型编写提示时，清晰性和明确性至关重要。提示应传达您希望模型生成的内容，并避免模糊或含糊不清的语言，因为这可能会导致不相关或令人困惑的结果。
要实现清晰和明确，使用精确的语言传达您希望模型生成文本的特定主题或主题至关重要。例如，如果您想让模型生成一篇关于一个鬼屋的短篇小说，请使用清晰明确的语言清楚地传达这个想法。
以下是一些示例，说明如何在编写提示时清晰明确：
示例1：
含糊提示：“写一篇爱情故事。”
清晰明确的提示：“写一篇500字的短篇小说，讲述两个高中恋人在分开十年后重聚的故事。”
在这个例子中，模糊的提示留下了很大的解释空间，AI模型可能会生成与预期主题无关的文本。相比之下，明确而具体的提示提供了关于情节、文本长度和AI模型应该生成的叙述类型的具体细节。
示例2：
含糊提示：“写一个产品描述。”
清晰明确的提示：“为一款无线蓝牙音箱撰写一篇100字的产品描述，强调其高品质音效和长电池续航时间。”
在这个例子中，含糊的提示需要提供更多关于产品或预期受众的信息，否则可能导致AI模型生成无关或不集中的输出。明确而具体的提示提供了关于产品、应强调的关键特性以及文本长度的具体细节，有助于引导AI模型生成相关和有价值的输出。
示例3：
含糊提示：“写一篇科技文章。”
用清晰明确的提示：“写一篇1000字的文章，论证社交媒体对心理健康有积极影响。”
在这个例子中，含糊的提示需要更广泛和集中，否则可能导致AI模型生成无关或不集中的输出。相反，清晰而具体的提示提供了关于主题、应编写的文章类型和文本长度的具体细节，有助于引导AI模型生成相关和有益的输出。
确保提示集中并仅尝试涵盖一些想法或主题也是至关重要的。过于广泛或不集中的提示可能导致AI模型生成无关或不集中的输出。
在编写提示时，关键是仔细考虑AI模型生成相关输出所需的信息，并使用能够清晰明确地传达这些信息的语言。
2. 提供上下文信息
提供上下文或背景信息以帮助模型理解主题并生成相关输出。
上下文对于帮助AI模型理解主题并生成相关输出至关重要。提示应包括相关的背景信息或细节，以使模型能够理解提示的上下文。这可能包括有关目标受众、生成文本的目的或有关主题的任何相关细节的信息。
提供上下文有助于确保AI模型为预期受众生成相关、有用且恰当的文本。例如，如果您正在使用生成式AI模型为特定的目标受众创建产品描述，则应提供有关该受众的人口统计信息和偏好的信息，以帮助指导模型生成相关且引人入胜的描述。
在提供上下文时，重要的是要平衡提供足够的信息以帮助AI模型理解主题，但不要提供过多信息，以至于变得无法承受或分散注意力。关键是提供足够的上下文，以指导AI模型生成相关且有价值的输出，而不会用不必要的信息使其感到不知所措。提供上下文对于帮助AI模型理解提示并生成适当且有价值的输出至关重要。此外，通过提供必要的上下文，您可以指导AI模型生成符合您特定需求和要求的文本。
以下是一些示例，说明如何在编写提示时提供上下文：
示例1：
最小上下文提示：“写一篇关于AI的博客文章。”
提供上下文：“创建一篇500字的博客文章，面向普通读者，没有关于AI如何影响医疗保健领域的技术专业知识。”
在这个例子中，提示提供的上下文最小，可能导致AI模型生成不集中或无关的输出。通过提供更多的上下文，例如具体的主题、目标受众和博客文章的目的，AI模型更能够生成相关且有价值的文本。
示例2：
最小上下文提示：“为一辆汽车编写产品描述。”
提供上下文：“为一辆豪华SUV编写一篇100字的产品描述，强调其先进的安全功能和适合家庭旅行的特点。”
在这个例子中，提示提供的上下文很少，可能导致AI模型生成不集中或无关的输出。通过提供更多有关目标受众、应强调的关键功能和描述的目的的上下文，AI模型更能够生成符合提示特定需求和要求的报告。
示例3：
最小上下文提示：“写一篇新闻文章。”
提供上下文：“为某个特定城市最近COVID-19病例激增编写一篇500字的新闻文章，针对当地受众，重点关注对小企业和当地经济的影响。”
在这个例子中，提示提供的上下文很少很少，可能导致AI模型生成不集中或无关的输出。通过提供更多关于特定主题、目标受众和文章目的的上下文，AI模型更能够生成相关且有用的文本，以满足特定需求和要求。
3. 保持一致的语气
如果您希望生成的文本具有特定的语气或风格，请确保您的提示反映了这一点。使用与所需方式相匹配的语言和措辞。
在编写AI模型的提示时，使用一致的语气非常重要。这意味着在整个提示中使用相同的风格、语调和正式水平。
一致的语气非常重要，因为它有助于在提示中创建一种连贯和清晰的感觉。它还允许AI模型更好地理解提示的风格和方式，并生成与该语气一致的文本。
在使用一致的语气时，考虑文本的预期受众和目的非常重要。例如，如果文本旨在正式和专业，提示的语气应通过使用标准语言和严肃的语气来反映这一点。另一方面，如果文本更偏向对话或非正式，提示的语气应通过使用更随意和友好的语言来反映这一点。
以下是一些示例，说明如何以一致的语气编写提示：
示例1：
不一致的语气：“嘿！我们需要你为我们的网站生成一些文本。它应该大约有500个单词，讨论我们产品的好处。谢谢！“
一致的语气：“请为我们的网站生成一篇500字的内容，讨论我们产品的好处。感谢您的帮助。“
在这个例子中，第一个提示的不一致语气可能会更加明显或分散AI模型的注意力，从而影响生成的输出质量。因此，第二个提示在整个过程中使用了一致的专业语气。
示例2：
不一致的语气：“为我们撰写一篇关于我们新产品的令人印象深刻的博客文章。它应该大约有1000个单词，并包含大量有趣的信息。谢谢！“
一致的语气：“我们希望您为我们撰写一篇1000字的博客文章，介绍我们的新产品。请包含详细信息和实例以说明您的观点。感谢您的帮助。“
在这个例子中，第一个提示的不一致语气可能会分散或困惑AI模型的注意力，从而影响生成的输出质量。因此，第二个提示在整个过程中使用了一致的专业语气来提问。
总之，在为AI模型编写提示时使用一致的语气对于创建清晰、连贯的提示至关重要，有助于AI模型生成相关和有价值的输出。通过在提示中使用相同的风格、语气和正式水平，您可以引导AI模型开发满足您特定需求和要求的文本。
4. 保持简明扼要
虽然您想提供足够的信息来指导模型，但必须确保您获取了所有信息。因此，请让您的提示简明扼要，直截了当。
在为生成式AI模型编写提示时，提供足够的上下文和相关信息以指导AI生成所需的输出非常重要。这包括详细信息，例如预期的受众，文本的目的以及需要遵循的任何特定要求或指南。提供上下文和相关信息有助于AI模型了解提示的目标和期望，从而导致更高质量的输出。如果缺乏足够的上下文，则AI模型可能会生成无关的文本或无法达到预期的目标。
以下是编写提示时如何提供上下文和相关信息的示例：
示例1：
上下文不足：“写一篇关于猫的博客文章。”
上下文充足：“为一般受众写一篇500字的博客文章，介绍收养猫作为宠物的好处。包括有关不同猫品种、它们的个性以及猫比其他类型宠物更优越的优点的信息。”
在这个例子中，第一个提示中不充足的上下文留下了太多解释的余地，可能会导致各种输出，这些输出可能与所需的目标不相关。因此，第二个提示提供了以下内容：
•有关预期受众的更具体信息。
•文本的目的。
•特定要求以帮助指导AI模型生成所需的输出。
示例2：
上下文不足：“生成一个产品描述。”
上下文充足：“为一系列新的运动鞋生成一个100字的产品描述。这些鞋是为跑步者设计的，应强调它们的轻质设计、舒适的穿着感和耐用的构造。目标受众是年龄在18-35岁的积极个体。”
在这个例子中，第一个提示中不充足的上下文需要提供更多关于产品或预期受众的信息，这可能会导致文本更相关和实用。第二个提示包括有关产品、预期受众和AI模型要生成更有针对性和吸引力的产品描述的要求的具体信息。
在为AI模型编写提示时提供足够的上下文和相关信息非常重要，以指导AI生成所需的输出。通过包括预期受众、文本的目的和具体要求等细节，您可以确保AI模型生成相关、实用的文本，满足您的需求和目标
5. 使用清晰的语言
在为生成式AI模型编写提示时，使用清晰简洁的语言以避免混淆或歧义非常重要。此外，提示中使用的语言应该简单易懂，方便AI模型理解。如果您使用的是AI模型不熟悉的专业术语或技术语言，这一点尤为重要。
在起草写作提示时，考虑使用以下明确简短语言的示例：
示例1：
含糊不清的语言：“为上一财年公司的财务表现开展一份综合性报告。”
清晰的语言：“撰写一份500字的报告，总结截至2022年12月31日财政年度内公司的财务表现。包括营收、支出和利润数据。”
在这个例子中，第一个提示中含糊不清的语言模糊不清，可能会让AI模型难以理解。因此，第二个提示使用清晰简洁的语言，提供有关报告目的和要求的具体细节。
示例2：
含糊不清的语言：“撰写一篇论文，探讨社交媒体的利与弊。”
清晰的语言：“撰写一篇750字的论文，分析社交媒体对现代社会的正面和负面影响。使用具体的例子和统计数据支持你的论点。”
在这个例子中，第一个提示中含糊不清的语言可能导致文本过于宽泛或不具焦点。因此，第二个提示使用清晰简洁的语言，提供了论文的具体要求和指导。
在为AI模型编写提示时使用清晰简洁的语言，可以确保输出满足您的特定需求和目标。这也有助于避免混淆或误解，从而产生无关或无效的文本。
6. 避免有偏见或带有倾向性的语言：
在为生成式AI模型编写提示时，必须注意可能存在的任何偏见或带有倾向性的语言。这包括可能影响AI模型输出的文化、性别或种族偏好。有偏见的语言可能导致歧视性、刻板印象或冒犯性的输出。通过避免主观、有偏见或带有倾向性的语言，使用中性语言，可以确保AI模型产生公正、客观和包容性的输出。这有助于避免持续有害的刻板印象或假设，并创建更准确和有价值的输出。
示例1：
有偏见的语言：“写一个成功的男性企业家的故事。”
中性语言：“写一个成功的企业家的故事。”
在这个例子中，第一个提示中的有偏见的语言假设所有成功的企业家都是男性。通过删除性别特定的语言，提示变得更具包容性，并允许女性或非二元性别的主角的可能性。
示例2：
有偏见的语言：“撰写一份关于雇佣年轻、精通技术的员工受益的报告。”
中性语言：“撰写一份关于雇佣具有技术技能员工的优势的报告。”
在这个例子中，第一个提示中的有偏见的语言假设年轻的员工天生就更精通技术，这只在某些情况下才准确。另一方面，第二个提示中的中性语言允许所有年龄段的员工都具有技术技能。通过避免提示中的有偏见或带有倾向性的语言，可以帮助确保AI模型生成的输出是公正、客观和包容性的。这有助于避免持续有害的刻板印象或假设，并创建更准确和有价值的生产。
7. 使用示例和参考资料：
在提示中使用示例和参考资料可以帮助AI模型提供清晰的上下文和指导。示例可以帮助澄清所需的输出，而参考资料可以为AI模型提供背景信息或上下文。提供示例和参考资料可以帮助确保AI模型为用户产生相关和实用的价值。此外，标准和联系方式可以帮助避免用户和AI模型之间的误解。通过使用相关的预先指定的示例和参考资料，可以帮助确保AI模型产生准确和可靠的输出。
以下是一些示例，以说明在编写有效提示时使用示例和参考资料的方法：
示例1：
不良提示：“生成巧克力蛋糕的食谱。”
改进提示：“生成一个经典巧克力蛋糕的食谱，包括如面粉、糖、鸡蛋、黄油、可可粉和香草精等成分。该食谱应该产生一种湿润、柔软的蛋糕和浓郁的巧克力味道。使用这个巧克力蛋糕食谱作为参考：[链接到巧克力蛋糕食谱]。”
在这个例子中，改进后的提示包括具体的成分示例和对现有巧克力蛋糕食谱的参考，以提供上下文和指导AI模型。
示例2：
不良提示：“写一首浪漫的诗。”
改进提示：“以伊丽莎白·巴雷特·勃朗宁的《我如何爱你》风格写一首浪漫的诗。使用以下句子作为参考：“我崇拜你，至我灵魂的深处、宽度和高度。”
在这个例子中，改进后的提示提供了一个具体的参考点和期望风格的度量，以指导AI模型生成一首浪漫的诗歌。
在提示中使用清晰的示例和参考资料，可以确保AI模型为用户产生相关和有用的输出，为用户提供更有价值的服务。
8. 测试和迭代
一旦你为生成式AI模型编写了提示，测试并根据需要进行迭代是必不可少的。这包括将提示通过AI模型运行并评估输出以确定其质量和相关性。根据这个评估，你可能需要通过澄清语言、提供更具体的指导或更改上下文或示例来调整提示。此外，重复提示对于满意AI模型生成的输出质量是必要的。这可能涉及到使用多个迭代的AI模型或不同的数据集来测试提示。通过测试和迭代你的提示，你可以确保AI模型产生的输出符合用户的需求，并且准确且有用。
测试和迭代是提示编写过程的关键组成部分，因为它们允许你随着时间的推移增强和改进你的提示。通过评估AI模型生成的输出，你可以确定改进的方向并相应地调整提示。这可以帮助确保AI模型产生满足用户需求的高性能输出。
以下是一些例子来说明测试和迭代在编写有效提示时的使用：
示例1：
初始提示：“生成一个关于侦探解决谋杀案的短篇小说。”
第一次迭代输出：输出的故事令人困惑，缺乏直接的情节。
修改后的提示：“生成一个关于名叫约翰的侦探调查一起富商谋杀案的短篇小说。故事应该有一个清晰的情节，包括对受害者、可能的嫌疑人和导致案件解决的线索的描述。”
第二次迭代输出：输出的故事更加透明、连贯，但结局突然而不令人满意。
修改后的提示：“生成一个关于名叫约翰的侦探调查一起富商谋杀案的短篇小说。故事应该有一个清晰的情节，包括对受害者、可能的嫌疑人和导致案件解决的线索的描述。最后，故事应该有一个令人满意和确凿的结局，解决所有的悬念。”
最终输出：最后输出的故事符合修改后提示的所有标准，结构良好，令人满意。
示例2：
初始提示：“生成一首关于爱的诗。”
第一次迭代输出：输出的诗歌过于普通，缺乏任何明确的意象或情感。
修改后的提示：“生成一首关于两个已经结婚50年以上的人之间的爱的诗。这首诗应该包含能唤起持久爱情感觉和长久关系的挑战和回报的比喻和意象。”
第二次迭代输出：输出的诗歌更加具体，包含了一些生动的意象，但仍需要在情感和深度方面进行改进。
下面是修改后的提示：“生成一首关于两个已经结婚50年以上的人之间的爱的诗。这首诗应该包含生动的意象，能唤起持久爱情感觉和长久关系的挑战和回报的比喻和意象。此外，这首诗应该传达深刻的情感和联系。”
最终输出：最后输出的诗歌符合修改后提示的所有标准，是一幅感人和唤起共鸣的长久爱情画卷。
通过测试和迭代你的提示，你可以随着时间的推移对其进行完善，以确保它们能从生成式AI模型中生成高质量且相关的输出。
除了上面提到的建议之外，考虑生成AI生成内容的伦理考虑也是至关重要的。随着生成AI技术的兴起，人们担心这种技术可能被误用来生成有害或误导性的内容。
因此，在为生成式AI编写提示时，必须考虑生成内容对人或社会可能产生的潜在影响。例如，应避免创建虚假新闻或仇恨言论的提示。
同时，透明地表明内容是由AI生成而不是由人类生成也很重要。这可以避免对人类生成内容的混淆或误导。
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