全球最权威的提示词书写技巧：《Open AI六大原则》

在尝试使用GPT、Kimi这些大模型进行写作后，初学者可能会产生这样的疑问：”它有时候会答非所问啊？它回答的格式不标准啊？它的用词不是我想要的风格啊？“

而解决这些问题的方法那就是学习”提示词工程“。来看看全球最权威的提示词书写技巧：《Open AI六大原则》

OpenAI官方推荐了六种写提示词的技巧：

我们一起来看看这六个技巧包含什么吧！

1. 指令要清晰

GPT 不会读心术。如果觉得 GPT 回答太多，就告诉它要精简一点。如果回答得太简单，就要求要用专家的口吻。如果觉得他的语言过于机械化，那就让他用“口语化”和“人性化”的口吻来回答。如果你不喜欢回答的格式，那就具体列出你偏好的格式。当 GPT 越不需要去猜你想要的是什么，你就更可能获得你想要的回覆。

举例来说，如果你想让 GPT 帮你总结会议记录，下方的范例一会是比较差的结果：

// 范例一
总结会议记录
---
[会议记录]

以下范例二、提供清晰的指令，会得到更好的结果：

// 范例二
用一个段落总结会议记录。然后写下演讲者的 Markdown 清单以及他们的每个要点。
最后，列出发言人建议的后续步骤或行动项目。
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[会议记录]

1. 提供参照

GPT 有时候会很有信心地创造出虚假的回覆、一本正经说瞎话，特别是被问到关于冷僻主题，或者需要引用和网址的时候。就像一张笔记可以帮助学生在考试中得到更好的成绩一样，给 GPT 提供参考文本也可以帮助 GPT 减少虚构的答案。

举例来说，你可以用以下的指令为 GPT 提供参考文章，并让 GPT 从参考文章中回答问题：

使用下方提供的由三重引号内的文章来回答问题。
如果在文章中找不到答案，请回答“我找不到答案”。
---
"""文章一"""
"""文章二"""
"""文章三"""

问题：[问题]

1. 将复杂任务拆成简单的子任务

就像在写程式时会把一个复杂的系统分解成许多模组一样，对 GPT 也是如此。复杂的任务错误率比较高，而且这些复杂的任务，常常可以被重定义成一系列简单任务，把简单任务串联成输入，会更可能正确解决。

举例来说，你可以透过以几种策略

• 使用分类来让 GPT 参照处理子任务

• 对于需要很长对话的对话应用，总结或过滤先前的对话

1. 让 GPTs 有时间思考 (give GPTs time to “think”)

如果问你 17 乘以 28 是多少，你可能不会立刻知道答案，但给你一些时间你就能算出来。GPT 也是如此，当要 GPT 立刻答问题的时候，可能会出现更多的错误。在回答之前，先问问 GPT 思考过程，这样可以帮助 GPT 更可靠地推理出正确的答案。

举例来说，你可以引导 GPT 思考解题过程，让 GPT 不要直接回答问题：

首先制定自己的问题解决方案。
然后将你的解决方案与学生的解决方案进行比较，并评估学生的解决方案是否正确。
在你自己完成问题之前，不要决定学生的解决方案是否正确。
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问题陈述：XXX
学生的解答：XXX

鲸哥认为，比结构化提示词更重要的是写好”思维链“

在问题的结尾加“Let's think step by step" （中文为：请一步一步思考和推理，并为我写出你思考的过程，再给出答案）这个句子能让大语言模型生成一个回答问题的“思维链”，这个方法能让大模型生成更准确的内容。

人工设计思维链，则能让大模型生成更贴近你需求的内容，因此能否写好思维链决定了大模型生成内容的质量。

而思维链的设计则需要你对一个行业有足够的积累和认知，对一个人的总结能力有过高的要求。你可以把过往的工作拆解成工作流，告诉AI在每个步骤中应该怎么做，这样它就能依据步骤生成更加完美的答案！

5.善用外部工具 (use external tools)

透过将其他工具的输出结果，输入给 GPT，将可以补足 GPT 的弱点。

举例来说，文字检索系统可以告诉 GPT 相关的文件。代码执行引擎可以帮助 GPT 机器人做数学运算和执行代码。如果一个任务可以由其他工具更可靠或高效地完成，那就把它交给那个工具，接着搭配 GPT，这样可以得到两者的最佳结果。 

你可以尝试使用提示词工具来更好地优化提示词，如使用Kimi+中的【提示词专家】或GPTs中的【提示精灵小富贵】。提示词专家可以根据你的要求直接为你生成一段Prompt，提示精灵小富贵则会通过提问你一些问题，帮助你生成一个更满足你需求的Prompt。