掌握这些提示词小技巧，解锁AI更多可能！
上一期跟大家介绍了学术研究AI工具，也许大家都尝试使用了其中一个或多个。我们经常能看到关于AI大模型提高工作、学习效率的文章。
“AI用得好，就能下班早”
“AI助力，天选打工人套餐来了”
“研究生如何利用AI脱颖而出”
“文科学生如何利用AI搞科研”
“如何使用AI备考研究生复试”
……
但很多人在具体使用时，发现效果并没有想象中那么好。其中，很重要的一个原因就是提示词使用不恰当。
一、什么是提示词？
提示词（Prompt）是指用于与人工智能交互时所提供的输入指令或关键词句，来指定AI（特别是生成式AI）应该执行什么样的任务并生成什么样的输出。
提示词是用户与AI之间沟通的桥梁，它能够让AI理解并据此做出反应或生成创造性内容。通过精心设计和优化提示词，可以更有效地利用AI工具完成各种任务。
二、如何编写提示词？
虽然大模型可以是无所不懂的渊博学者，但如果你没有把话说清楚它就是什么也不懂的小宝宝，所以，提示词的编写非常重要。
结构化提示词框架可以帮助我们在编写提示词时梳理思路。目前，关于提示词框架有很多，如ICIO框架、CRISPE框架、BROKE框架、APE框架等。这些框架普遍包括AI扮演的角色（Role）、 期望完成的目标任务（Task/Objective）、完成目标所遵循的要求（Request/Requirement）以及相关的背景和上下文信息（Context/Background）等提示要素。
链接：
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Q5mXww4rriujFFkFQOzc8uIsnah?table=tblnDe9PMfZgoiUo&view=vewo2g2ktO
小图对这些框架中包含的提示要素及相关的内容进行了总结，如下图：
案例演示
我们可以根据具体应用场景的需求，选择性的运用以上四类提示要素中包含的元素。例如，希望借助大模型帮助阅读学术论文，并提炼主要观点。
提示词设计：
## 角色：资深学术研究者
## 技能
- 熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。
- 总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。
- 细致入微地分析论文细节的能力。
## 任务
- 深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。
- 为你的读者提炼出最重要的关键信息。
- 输出阅读的总结文字。
## 要求（步骤）
1.列出本文有哪些明确的方法论
2.列出本文有哪些经过验证的结论
3.列出关键信息，基于「二八原则」列出本文的关键信息。「二八原则」是指：本文有20%的内容是关键信息，这部分信息可以让我理解其他80%的内容。请将这部分关键信息整理成有序的文字，这部分内容包括但不限于：论文主旨、论文有效解决了什么问题、论文有哪些待验证的问题等。//补充背景知识
4.论文中提到的优化、解决方案、提升等数据要着重为我列出，例如“提升了某方面的性能高达10%”等等。//提供示例
## 要求（限制）
1、基于你的学术严谨性做出理解和总结，我不希望看到幻觉
2、总结的文字要注意排版易于阅读，每句话必须用大小多层级标题，序号，缩进，分隔线和换行符等来显著优化信息呈现方式，每句话用关键词+专业描述来呈现信息
3、禁止引用任何非本文内容进行总结
需要你阅读的论文请参见链接或附件。
链接：
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd
光说不练假把式，下面小图就以 Why Johnny Can’t Prompt: How Non-AI Experts Try (and Fail) to Design LLM Prompts 这篇文章为例，基于上文的提示词，看一看能否按照要求总结和提炼文章内容吧！
这里以Kimi Chat智能对话助手进行演示，它支持长达20万汉字的上下文。将提示词及文章pdf上传后， Kimi Chat按照要求的结构输出内容，可以看出来，它给出的结果还是比较符合预期的。
其他大模型平台，如通义千问、文心一言、讯飞星火等，提示词的技巧都是相通的，在具体功能上略有差别。例如通义千问、文心一言支持从上传的图片、文档及外部链接中获取内容，讯飞星火目前只支持图片格式。
三、提示词小技巧
我们在编写提示词时，有哪些需要注意的呢？小图综合参考了吴恩达和OpenAI合作推出的免费课程ChatGPT Prompt Engineering for Developers（ChatGPT提示工程师）、OpenAI官方指南以及微软Claude教程，总结了在编写提示词时需要注意的地方，如提示词要清晰具体、重点明确、避免歧义。
提示词中要包含所有重要的细节和背景信息，尽可能少的留给大模型自己解读的空间，否则大模型就会猜测你的意图，从而出现“一本正经胡说八道”的情况。除详尽描述需求外，我们可以借鉴一些小技巧来说清楚自己的需求。
使用分隔符：使用三重引号、XML标签、章节标题等分隔符可以帮助划分文本的不同部分，以便大模型更好的理解，从而进行不同的处理。
提供示例：在某些情况下，通过提供具体示例来说明可能更加直观。例如，想让模型以一致的风格（如类比）回答问题，则可以提供示例告诉模型以该风格回答接下来的问题。通过单样本或少样本（2-3个）学习，可以有效避免模型猜测该如何操作。
指定完成任务的步骤：对于一些较为复杂的任务，最好将其分解为一系列明确的步骤。“先做什么，再做什么，然后做什么……”，清晰的步骤有助于模型更加有效的执行指令。
（将China Daily上一篇关于汉服在香港流行的文章执行以下两步操作。第1步：先总结文章；第2步：再翻译成中文。）
提供参考文本：指定从参考文本中获取信息来回答问题，从而减少大模型因幻觉而发明答案。
将复杂任务拆解成简单子任务：复杂的任务可能会让大模型犯更多的错误，把复杂任务变成多个简单的小任务，大模型则更容易胜任。
以超长对话为例，因为大模型的上下文对话长度有限，超过一定长度的文字就看不到了。对于长文本对话，尤其是背景文字比较多时，例如一本书或十几篇文章，可以适当拆分长文本，分次进行再汇总；对于多轮对话，则可以适当总结前几轮对话，以免文本过长导致大模型“遗忘”之前的内容。
提示词是需要反复实验、不断练习的技术活，很少能通过一次提示就得到满意答案，但只要掌握了基本方法和技巧，你也能熟能生巧，找到通往AI之门的钥匙！
不要期望AI完成你全部的工作，把AI当作提效的工具，以正确的心态去使用。其实写好提示词的关键与你的知识储备密不可分，如果对领域知识掌握的不够，也很难写出清晰具体的提示词。
对于AI生成的内容，我们要仔细甄别。提示词不清晰可能导致AI出现幻觉，从而产生不准确甚至错误的信息。因此，除编写清晰具体的提示词外，还要特别注意多方验证AI生成的内容。此外，在编写提示词时要对可能涉及到的伦理道德（如隐私、偏见）、敏感主题等加以限制。关于生成式AI在学术环境中使用时需注意的问题，如学术诚信、相关政策等，小图后续继续跟大家分享。
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文稿 | 毛芸
审核 | 韩丽 李书宁
策划 | 信息服务部
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