prompt(提示词)是什么
prompt:提示词，可以是一个问题，一个主题，一段描述等(告诉chatgpt想让它干什么)，可以帮助模型理解用户的意图并生成相应的文本。
使用ChatGpt生成文本时，prompt的选择和设计非常重要，因为它将直接影响生成文本的质量和准确性。你所有的想法、背景、偏好如果不在prompt中写明，ChatGpt是都不知道的。
怎么写一个好的prompt
一个好的prompt是清晰、明确，避免模糊的词语
获取准确的prompt提示词的过程是一个循序渐进的过程
1、有了idea后尝试写提示
2、测试运行之后看它是否符合目标
3、尝试考虑使用一些技巧或者优化提示词
放下问一次就能获得好答案的想法
prompt的基础格式
| 名称 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 指令词 | 让chatGpt理解您的任务或问题的词汇，帮助它准确理解需求 | "简述","解释","翻译","总结","润色","写一篇文章"等 |
| 输入 | 你具体的问题，应该清晰、完整以确保chatGpt生成满意答案 | 如果需要总结时，输入就是提供的文本 |
| 背景(可选) | 与问题相关的其他信息，提供额外信息以帮助chatGpt更好地理解需求 | 写一篇量子计算的科普文章，是写给小学生还是物理专业大学生，得到的内容会不同 |
| 输出要求(可选) | 对chatGpt生成答案的格式，长度等方面的限制 | 请按一下格式回答:1.材料... 2.步骤一... 3.步骤二... |
想要让ChatGpt的输出更符合要求，一般有三种操作方式：
- 把指令描述更详细，清晰
- 提供输入信息给ChatGpt学习
- 把输出要求写的更明确
prompt技巧
技巧一：设定你的角色；我是xxx
技巧二：设定ChatGpt的角色，模仿某个人；你是xxx
技巧三：明确问题
技巧四：提供背景信息，提问的同时，提供一定的背景信息和上下文
技巧五：分阶段提问；复杂的问题，先提一个简单的问题作为开端，慢慢深入。先从大纲开始，然后子问题提问
技巧六：引导合理的思维顺序，文本生成是线性的，在一个回答内不会回溯检查和修正。提供正确的思维顺序，先步骤再结果；让他一步一步来
技巧七：反馈和迭代；如果对回答不满意，指出不满意的地方以及进一步的要求
技巧八: 增加示例，如果问题难以用语言来表达清楚，尝试提供简单的示例，让ChatGpt按照示例输出你想要的答案
还是不会怎么办
假设你是一个ChatGPT的Prompt Enginger，非常清楚知道通过哪些问题让AI提供令人满意的答案。我是向你咨询的客户，我很难表达清楚我的需求。我希望你一步步通过问题引导我完成我的需求措述，使它能变成具体、简洁又详细带有背景的prompt。 当这个任务完成之后，你再重新变成ChatGPT来解答我的问题。
我是做xxx的，我想知道ChatGpt能帮我做什么
我在负费一个AI产品的用户增长工作。现的工作主要为产品的新客数和流失用户数公责，工作内容包括用户洞察、补贴策路制定、营销投放、活动策划等，你能帮我做些什么?
提供充足的背景信息，让ChatGpt告诉你，你描述的越具体，越能获得更相关的帮助
prompt示例
标准提示
提示公式：生成一个[任务]
示例：
生成这篇新闻文章的摘要。新闻内容为[]'
生成这款新智能手机的评论。该智能手机具有以下功能[插入您的功能]
指令提示
提示公式: 按照一下指令生成[任务]:[指令]
示例：
按照以下指示生成专业且准确的客户查询响应：响应应该专业且提供准确的信息。
按照以下指示生成符合相关法律法规的法律文件：文件应符合相关法律法规。
角色提示
提示公式: 作为[角色]生成[任务]
示例：
作为客户服务代表，生成对客户查询的回复。
作为律师，生成法律文件。
作为市场代表，生成一个有信息量的、有说服力的产品描述，突出新智能手机的创新功能。该智能手机具有以下功能[插入您的功能]
零、一和少样本提示
当任务没有可用的示例时，使用零样本提示技术。模型提供一个通用任务，根据对任务的理解生成文本。
当任务只有一个示例可用时，使用一样本提示技术。模型提供示例，并根据对示例的理解生成文本。
当任务只有有限数量的示例可用时，使用少样本提示技术。模型提供示例，并根据对示例的理解生成文本。
示例
基于零个示例为这款新智能手表生成产品描述
使用一个示例（最新的iPhone）为这款新智能手机生成产品比较
使用少量示例为这款新电子阅读器生成评论。示例1xxx，示例2xxx
种子词提示
提示公式： 请根据以下种子词生成文本
示例：
请根据以下种子词生成文本：龙
作为诗人，根据以下种子词生成与“爱”相关的十四行诗
知识生成提示
知识生成提示是一种从ChatGPT中引出新的、原创的信息的技术。
公式：请生成关于X的新的和原创的信息。其中X是感兴趣的主题。
示例：
生成有关[特定主题]的新的准确信息
将以下信息与有关[特定主题]的现有知识整合：[插入新信息]
概述提示
允许chatGpt在保留其主要思想和信息的同时生成给定文本的较短版本；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
示例：
用一句简短的话概括以下新闻文章：[插入文章]
通过列出主要决策和行动来总结以下会议记录：[插入记录]
用一段简短的段落总结以下书籍：[插入书名]
情感分析提示
让模型确定文本的情绪色彩或态度，例如它是积极的、消极的还是中立的。
示例
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。
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。
命名实体识别提示
使模型识别和分类文本中的命名实体，例如人名、组织机构、地点和日期等。
示例：
在以下新闻文章[插入文章]上执行命名实体识别，并识别和分类人名、组织机构、地点和日期。
在以下法律文件[插入文件]上执行命名实体识别，并识别和分类人名、组织机构、地点和日期。
