大家好，今天聊一下如何更好地使用AI大模型。其实经过这么多的时间，市面有很多的方法和技巧了，不过多一份分享也不多，希望能对大家有所帮助吧。
一些朋友在使用AI产品时，经常遇到不知道如何写提示词的困扰。
那么，普通用户如何才能更轻松、更高效地使用AI呢？
今天我就给大家分享三个方法，希望能给大家带来一些启发和帮助。
1、结构化表达框架
2、提示词管理工具
3、一些具体的提示词方法
一、结构化表达框架
现在可能有部分同学认为提示词比较难掌握，没办法发货大模型的优势；其实随着大模型能力的增强当前对提示词的技巧已经没有那么需要了，更多的是把自己的需求讲清楚。
提示词的本质其实是一种结构化的表达方式，有几个常见的表达框架；
比如：ICIO框架。
它主要关注任务的明确性和输出的格式，适用于需要明确指导 AI 完成特定任务的场景。ICIO 框架包含以下四个部分：
| 要素 | 描述 |
|---|---|
| 指令 (Instruction) | 明确描述希望AI执行的具体任务。 |
| 背景 (Context) | 提供更多的背景信息，帮助AI更好地理解任务的上下文和目的。 |
| 输入数据 (Input) | 指定AI进行任务处理所需的数据类型、来源或具体数据示例。 |
| 输出指示器 (Ouput) | 描述期望的输出结果类型、格式或具体要求，以便AI知道如何呈现结果。 |
以下是一个使用 ICIO 框架的示例：
Instruction：生成一段关于互联网历史的文本。 Context：背景：互联网是一个全球互联的计算机网络系统，使用标准互联网协议套件（TCP/IP）为全球数十亿用户提供服务。它是一个由数以百万计的网络组成的网络，其中包括从本地到全球的私有、公共、学术、商业和政府网络，这些网络通过各种电子、无线和光纤网络技术连接。Internet 承载着大量的信息资源和服务，例如相互链接的超文本文档和万维网（WWW）应用程序、电子邮件、电话和文件共享。 Input：无。 Output：文本段落。 ICIO 框架在数据处理与转换、内容创作、技术任务和教育与培训等领域都有广泛的应用。通过明确任务、提供背景信息和指定输出格式，ICIO 框架可以帮助用户更好地指导 AI 生成符合需求的输出。
其它的结构化表达框架如：Broke、CRISPE等等，本质上都是结构化表达，这个有很多资料可以参考，找到一个自己熟悉的方式就行。
二、提示词管理工具
很多时候其实现在我们已经不需要写提示词了，因为国内的大模型产品一般都把提示词管理内置到自己的产品中，比如通义千问、文心一言、智谱轻言等等。
有部分产品当前也支持自定义的提示词管理，如果觉得平台的提示词不满足自己的诉求，可以自定义提示词保存。
并且类似文心一言还可以对你的提示词进行优化，从而达到更好的效果；
可以去千问和文心一言的产品后台体验下：
通义千问：tongyi.aliyun.com/qianwen/
文心一言：yiyan.baidu.com/
三、具体的提示词方法
第三个技巧层面的算是一些经验性的总结，怎么写模型的效果更好，有一些常规的技巧：
- 直接表达需求：与LLMs交流时，我们无需使用"请"、"谢谢"等礼貌用语。这些模型是为完成任务而设计的，过多的客套话反而会增加不必要的噪音。相反，我们应该直截了当地表达我们的需求，让模型能够快速理解并执行任务。例如，与其说"请帮我写一篇关于气候变化的文章，谢谢。"，不如直接说"写一篇关于气候变化的文章，讨论其原因、影响和应对措施。"
- 明确目标受众：在提示中指明目标受众，可以帮助LLMs生成更加针对性和适用的内容。模型需要了解输出结果的预期读者是谁，以调整语言风格、专业度和信息量。举个例子，如果我们想要一篇介绍量子计算的文章，可以这样提示："为quantum computing领域的专家写一篇介绍量子计算基本概念的文章。"这样，模型就会生成一篇假设读者已有一定背景知识的技术性文章。
- 使用肯定、明确的指令：在提示中，使用肯定、明确的指令可以引导模型朝着正确的方向前进。避免使用否定词汇如"不要"，"不需要"等，而是直接说明我们想要模型做什么。比如，与其说"不要写一个太长的故事"，不如说"写一个500字左右的短篇故事"。前者留给模型过多解释空间，后者明确了字数要求。
- 通过简化复杂任务提高交互效率：当面对复杂的任务时，我们可以将其拆解为一系列更小、更具体的子任务，并通过多轮交互逐步完成。这种方法可以减轻模型在单次交互中处理过多信息的负担，提高任务完成的准确性。例如，如果我们想要模型帮助我们制定一份营销计划，可以先问"制定一份营销计划通常需要哪些步骤?"，然后根据模型列出的步骤，逐一提示模型完成市场调研、目标设定、策略制定等子任务。
- 角色扮演： 让模型尽量的模仿成为某个领域的专家，这样往往有更好的效果，给大模型设定一个明确的专家角色，可以在一定程度上限制它的知识范围和言行逻辑，避免生成一些泛泛而谈、不着边际的内容。角色扮演就像给大模型戴上了一个特定视角的"滤镜"，让它更专注于角色本身，减少无关或错误信息的干扰
最后
掌握一些结构化表达的技巧，多使用现成的模板和工具，再结合一些灵活的方法，就足以应对日常使用AI的大部分场景了。另外随着AI技术的发展，交互会变得越来越自然，未来我们也许只需要像聊天一样，就能和AI愉快地创作、工作、生活。
希望对大家有所启发，如果你有其他宝贵经验，也欢迎在评论区留言交流。
