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谷歌发布了一本长达68页的提示词工程书籍，且目前免费提供，无需注册即可获取。这本书包含了真实的数据、实验和最佳实践，非常值得一读！以下是书籍中最重要的几点：
编写提示词应基于系统性而非智力比较
谷歌的研究表明，结构化的提示比模糊的、无结构的提示更能提高输出质量。通过这种系统性的方法，我们能够以更有意义和高效的方式引导模型进行输出。
提示词应该是一门科学，而不仅仅是依靠运气
谷歌的另一项研究表明，明确而具体的提示词通常比含糊其辞的提示词更能够提升模型的输出质量。例如：“请根据文章内容为我写一份简短的总结”与“请帮我总结一篇文章”相比，后一个提示词的效果要好得多。为了实现这一目标，可以将任务分解为步骤，并显式地表达思路，从而使模型在理解任务并执行任务时更加准确。
具体性优于模糊性
例如，使用“用5个要点为CEO总结一篇文章”比“总结一下这篇文章”更为有效。如果角色不明确，或者限制条件不清楚，就无法创造出优质的输出，因为没有上下文来支持这些信息。
测试迭代是关键
研究强调，我们不应仅仅停留在初步的提示词上，而是应通过精炼、测试和再精炼的过程来不断优化它们。
提示词的格式至关重要
使用换行、列表和分隔符等技巧可以减少歧义并提升表达的清晰度。此外，将提示词视为对初级团队成员的指令，而非随意聊天内容，也很重要。
评估通常被低估
谷歌建议，应建立简单的指标来比较提示词的质量，以便确保版本间的差异得到正确评价。
编写提示词应基于系统性而非智力比较
谷歌的研究表明，结构化的提示比模糊的、无结构的提示更能提高输出质量。通过这种系统性的方法，我们能够以更有意义和高效的方式引导模型进行输出。
提示词应该是一门科学，而不仅仅是依靠运气
谷歌的另一项研究表明，明确而具体的提示词通常比含糊其辞的提示词更能够提升模型的输出质量。例如：“请根据文章内容为我写一份简短的总结”与“请帮我总结一篇文章”相比，后一个提示词的效果要好得多。为了实现这一目标，可以将任务分解为步骤，并显式地表达思路，从而使模型在理解任务并执行任务时更加准确。
具体性优于模糊性
例如，使用“用5个要点为CEO总结一篇文章”比“总结一下这篇文章”更为有效。如果角色不明确，或者限制条件不清楚，就无法创造出优质的输出，因为没有上下文来支持这些信息。
测试迭代是关键
研究强调，我们不应仅仅停留在初步的提示词上，而是应通过精炼、测试和再精炼的过程来不断优化它们。
提示词的格式至关重要
使用换行、列表和分隔符等技巧可以减少歧义并提升表达的清晰度。此外，将提示词视为对初级团队成员的指令，而非随意聊天内容，也很重要。
评估通常被低估
谷歌建议，应建立简单的指标来比较提示词的质量，以便确保版本间的差异得到正确评价。
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