什么是AI提示词工程?它能做什么?

你有没有发现,同样是用AI,别人画的图是艺术品,你画的就像随便拼的。或者让AI写东西,别人拿到的是能直接用的稿子,你拿到的却是一堆空话。

问题不出在AI身上,出在你跟它“说话”的方式上。这个“说话”的技巧,就叫AI提示词工程。

说白了,就是学习怎么给AI下指令。

什么是AI提示词工程?它能做什么?

一、 提示词工程,到底是个啥?

你别把它想得太复杂。

就把AI当成一个很聪明,但完全没常识的实习生。你让他做事,说得越清楚,他干得越好。说得含糊,他就瞎搞。

一个好的指令,一般都包含这几块,你可以照着这个架子来写:

  1. 角色 (Role): 你想让AI扮演谁。
  2. 任务 (Task): 具体要它干什么事。
  3. 步骤 (Steps): 如果事情复杂,告诉它先做什么,再做什么。
  4. 要求 (Requirements): 告诉它成品要符合什么标准,比如语气、格式、长度。

举个例子。你想让AI帮你写个卖咖啡的短视频文案。

  • 一个很烂的提示词是: 写个咖啡文案
    • AI只会给你一堆没法用的套话。
  • 一个好点的提示词是:
    • # 角色
    • 你是一个专业的文案写手,很懂怎么吸引年轻人。
    • # 任务
    • 帮我写一个15秒的短视频文案,推广我们的“冰摇肉桂燕麦拿铁”。
    • # 步骤
    • 1. 开头用一个问题吸引人,比如“大热天,下午是不是又困又没劲?”
    • 2. 接着描述我们咖啡的清爽口感和特别风味。
    • 3. 结尾号召大家来买,加上优惠活动信息。
    • # 要求
    • – 语气要活泼,好玩一点。
    • – 全文不要超过80个字。
    • – 最后要加上话题标签 #夏日续命水。

你看,这样AI拿到的指令就非常清楚,出来的东西自然靠谱。这就是提示词工程的核心。

二、 这东西能用来干嘛?

用处很多,基本所有需要动脑子创作的活,它都能插一脚,帮你省事。

  • 写东西
    • 除了写文案,还能写邮件、周报、甚至代码。比如你让它:“用Python写个函数,把一个文件夹里所有TXT文件内容合并成一个文件。”它就能直接给你代码。
  • 画画
    • 现在很多人用AI画画,提示词就是画笔。你想画“一个宇航员在巴洛克风格的图书馆里看书”,你就得把这些关键词告诉它。而且,你还可以指定画家的风格,比如“宫崎骏风格”或者“梵高风格”,出来的效果完全不同。
  • 做分析
    • 你可以把一大段客户反馈丢给它,然后说:“帮我总结一下这些反馈里,客户主要在夸什么,在骂什么。用列表格式给我。”这样可以帮你很快找到重点。
  • 学习
    • 遇到看不懂的概念,比如“什么是区块链”。你可以让AI解释:“把我当成一个10岁小孩,给我解释一下什么是区块链。”它就会用简单的比喻来说明,帮你更快理解。

三、 怎么才能写好提示词?

除了上面那个框架,还有几个具体的技巧,很管用。

第一类:基础提问法 (Zero-shot Prompting)

这就是最直接的用法,一上来就提要求。比如“把‘苹果’翻译成英文”。AI能直接回答。简单的任务用这个就行。

第二类:给个例子法 (Few-shot Prompting)

但是,如果你的要求有点特别,最好先给它个例子看。

  • 比如,你想让AI帮你写一些风格独特的句子。
    • 你可以这样写:
      • 我来教你怎么把普通的句子变得更有趣。
      • 普通:天空很蓝。
      • 有趣:天空像被一块巨大的蓝色丝绸给罩住了。
      • 现在,你来试试,把“小狗在跑”这句话变得有趣。
    • AI看了你的例子,就知道你想要什么感觉了,它会给你一个类似风格的答案,而不是简单的“小狗跑得很快”。

第三类:让它多想想法 (Chain-of-Thought Prompting)

遇到需要动脑子、算数或者推理的问题,这个方法效果很好。

你只要在你的问题后面,加上一句“请一步一步地思考”。

  • 比如你问:
    • 一个停车场有10辆车,开走了3辆,又开来了5辆,现在停车场有几辆车?请一步一步地思考。
    • AI就会先算 10 – 3 = 7,再算 7 + 5 = 12,最后告诉你答案是12辆。
    • 如果你不加那句话,它在算稍微复杂点的问题时,就容易直接给个错的答案。

第四类:角色扮演法 (Role-playing)

这个前面提过,但值得再说一次。在开始时给AI一个身份,能极大影响结果的质量。

  • 你是一位经验丰富的面试官,请对我进行一场关于市场营销岗位的模拟面试,从你开始提问。
    • AI就会真的像个面试官一样,提出专业的问题,而不是随便聊聊。

四、 这东西以后会怎么样?

现在已经有公司专门招“提示词工程师”了,工资还不低。因为一个好的提示词,能让公司的AI工具效率高很多。

但是,这东西也有麻烦的地方。

  • 首先,不同的AI模型,脾气不一样。 在A模型上用得好好的提示词,换到B模型上可能就没用了。你得重新调整。
  • 其次,AI有时候像个黑盒子。 你不知道它内部是怎么想的,所以有些提示词为什么有效,为什么没效,有时候只能靠猜和试。
  • 而且,AI会学到训练数据里的坏东西。 比如偏见。你说话不注意,可能会引导它说出一些不合适的话。

总的来说,提示词工程不是什么高科技,它就是一门手艺。

一门怎么和AI打交道的手艺。

你练得越多,试得越多,就越熟练。然后,你就能让AI这个聪明的实习生,帮你干越来越多的活。

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