前言

提示词在与ChatGPT的交互中起着至关重要的作用。就如同在与同事交流时，清晰的表达能让对方更好地理解自己的需求，并给出准确的回应。

良好的提示词有助于模型更好地理解用户的意图和问题。比如，通过提供明确的上下文和语义信息，帮助模型生成与前文相关且连贯一致的回复。

对于特定任务或问题，明确的提示词能指导模型生成与任务相关的答案，如在问答系统中，准确的提示词可让模型快速给出相关答案。

我们一起看看如何优化提示词。

一、优化提示词的方法

（一）简洁明了的语言

在与ChatGPT交流时，应使用简单、清晰的语言，避免使用复杂的词汇和长的句子。

例如，不要使用生僻的专业术语，而是用通俗易懂的词语来表达自己的问题。

同时，要减少模糊表述，以免ChatGPT误解你的意图。

比如，不要说“这个东西有点奇怪”，而要说“这个物品的颜色与描述不符”。

（二）指定输出格式

明确所需的输出格式，并将其包含在提示词中。

可以用特定的句子数量、段落结构或格式要求来描述。

比如，要求ChatGPT以列表的形式回答问题，或者指定输出的字数范围。

根据搜索到的内容，ChatGPT目前支持的输出格式包括文本、JSON、HTML等。

用户可以根据自身需求选择合适的输出格式，在请求中指定output_format参数为所需的输出格式，如text、json、html等。

（三）使用明确指令

采用肯定的指示词，避免使用否定语言。

例如，用“做”代替“不要”。

这样可以让ChatGPT更清楚地理解你的要求。

比如，不要说“不要回答得太复杂”，而要说“回答要简洁明了”。

（四）考虑目标受众

在提问中设想目标受众，明确告诉ChatGPT它的听众是谁。

如果受众为某领域专家，那么在提问时可以使用专业术语和深入的问题，让ChatGPT给出更专业的回答。

如果受众是儿童，那么问题就要简单易懂，语言要生动有趣。

（五）分步骤引导

将复杂任务分解成简单的对话提示，以交互的方式进行。

如果要让ChatGPT写一篇论文，可以先让它列出大纲，然后再分别对每个部分进行提问和完善。

这样可以让ChatGPT更好地理解任务，生成更准确的结果。

（六）使用示例驱动

在提示开始时提供例子，让ChatGPT理解所需回应的类型。

如果要让ChatGPT推荐书籍，可以先给出一些自己喜欢的书籍例子，然后要求它推荐类似的书籍。这样可以让ChatGPT更好地把握你的需求，给出更符合你期望的回答。

（七）角色扮演与风格模仿

让ChatGPT扮演特定角色或模仿喜欢的作者风格。

例如，可以要求ChatGPT以莎士比亚的风格回答问题，或者扮演一个沮丧的推销员进行对话。

这样可以增加对话的趣味性和创造性。

（八）限制答案范围

对答案设置字数、段落等限制，以获得更精准的结果。

比如，要求ChatGPT的回答在300字以内，或者限制在一定数量的段落内。

这样可以让ChatGPT更加聚焦问题，给出简洁而准确的回答。

（九）为其他AI生成提示

利用ChatGPT为其他人工智能引擎提供有效输入。

可以要求ChatGPT为Dall-E和Midjourney等人工智能引擎提供创造性和有效的输入，然后将这些输入应用到其他工具中，以获得更多的创意和可能性。

二、高级优化技巧

（一）重复与改写提示

若ChatGPT给出的答案未能满足需求，我们可以尝试重复或改写提示词。

例如，如果第一次提问“描述一下未来的城市生活”得到的回答不够具体，我们可以再次提问或者改写为“详细描述未来城市生活的各个方面，包括交通、居住、娱乐等”。

通过重复和改写提示词，我们可以引导ChatGPT从不同角度思考问题，从而获得更满意的答案。

（二）使用随机性参数

随机性参数可以控制ChatGPT输出的随机性。

通常，参数值在0.1到1.0之间。较高的值会使输出更具创造力，而较低的值会产生更有针对性和标准化的答案。

例如，当我们需要一些创意性的想法时，可以将参数值设置得高一些，如0.8或0.9。

而当我们需要准确的信息时，可以将参数值设置得低一些，如0.3或0.4。

GPT-3.5默认的温度值是0.7，我们可以根据具体情况进行调整。其他版本的GPT也可以灵活调整参数。

在使用随机性参数时，可以添加提示，如“以更高/更低的随机性生成回复”或“以更保守/更有创造性的方式生成回复”。

（三）明确模型要求

在与ChatGPT交互时，我们需要清楚地陈述模型必须遵循的要求。可以以关键词、短语或句子的形式提供内容。

例如，如果我们需要一篇关于环保的文章，我们可以明确要求“文章应包含环保的重要性、当前面临的问题以及可行的解决方案等内容”。

这样可以帮助ChatGPT更好地理解我们的需求，从而生成更符合要求的回答。

（四）结合思维链和少样本提示

思维链提示和少样本提示可以结合使用，以提升提示效果，获得更丰富准确的回答。

思维链提示通过提示模型生成一系列推理步骤，解决多步骤的问题。

少样本提示则是以少量的样本启用上下文学习，帮助模型更好地理解新的任务和数据。

例如，在解决一个数学问题时，我们可以先提供一些类似问题的解决步骤（思维链提示），然后再给出少量的样本问题和答案（少样本提示），让ChatGPT更好地理解问题的类型和解决方法，从而给出更准确的答案。

（五）输出引导

我们可以以期望回答的开头或结尾来引导ChatGPT给出特定的输出。

例如，如果我们希望ChatGPT给出一个故事的开头，可以提示“故事以很久很久以前开头”。或者如果我们希望得到一个结论性的回答，可以提示“以‘因此，我们可以得出结论……’结尾”。

这样可以帮助ChatGPT更好地理解我们的需求，生成更符合要求的回答。

三、模板优化策略

（一）七步提问模板

这个七步提问模板是一种非常有效的方法，可以帮助我们更好地与ChatGPT进行交互，从而获得更优质的答案。以下是对这个模板的详细介绍：

1. 提供问题相关的背景，也可以是问题的身份。这一步骤可以帮助ChatGPT更好地理解问题的背景和上下文，从而给出更准确的回答。例如，如果我们要询问关于旅游的问题，可以提供我们的旅游目的地、旅游时间、旅游预算等信息。
2. 布置任务，给ChatGPT布置清晰的任务。明确告诉ChatGPT我们需要它做什么，例如回答问题、生成文章、制定计划等。
3. 提供详细的指令。在布置任务的基础上，进一步提供详细的指令，告诉ChatGPT我们希望它以什么样的方式回答问题或完成任务。例如，我们可以要求ChatGPT以列表的形式回答问题，或者要求它使用特定的语言风格。
4. 确认它理解了任务。通过提问或其他方式，确认ChatGPT理解了我们的任务。这可以避免误解和不必要的麻烦。
5. 对之前提问的过程进行优化，改进优化提示词。如果ChatGPT给出的答案未能满足我们的需求，我们可以尝试优化提示词，从不同角度提问，以获得更满意的答案。
6. 精炼内容获得输出。对ChatGPT给出的答案进行精炼和整理，使其更加清晰、准确、易于理解。
7. 反复给它布置任务，优化ChatGPT的能力。通过不断地与ChatGPT进行交互，我们可以逐渐优化它的能力，使其更好地满足我们的需求。

（二）实际应用示例

以制定旅游攻略为例，我们可以使用这个七步提问模板来获得一份完美的旅游攻略。

首先，我们提供问题相关的背景。假设我们是一位热爱旅游的年轻人，计划在假期去云南旅游。

然后，布置任务。我们告诉ChatGPT：“为我制定一份云南旅游攻略。”

接着，提供详细的指令。我们可以要求ChatGPT：“攻略要包括旅游路线、景点介绍、美食推荐、住宿建议等内容。语言要简洁明了，富有趣味性。”

之后，确认它理解了任务。我们可以问ChatGPT：“你明白我的要求了吗？”如果ChatGPT回答“明白”，我们就可以继续下一步。

如果ChatGPT给出的答案未能满足我们的需求，我们可以进行优化。例如，我们可以说：“我觉得你的攻略中景点介绍不够详细，请再详细介绍一下每个景点的特色和游玩时间。”

然后，精炼内容获得输出。我们可以对ChatGPT给出的攻略进行整理和排版，使其更加美观和易于阅读。

最后，我们可以反复给ChatGPT布置任务，例如要求它推荐一些当地的特色活动或者给出一些旅游注意事项。通过不断地优化，我们可以获得一份更加完美的云南旅游攻略。

这个七步提问模板可以应用于各种问题和任务，无论是写作、策划、设计还是其他领域，都可以帮助我们更好地与ChatGPT进行交互，获得更优质的答案。

四、多场景下的优化技巧

（一）不同专业领域

在TMT行业，我们可以让ChatGPT扮演多种角色，以满足不同的需求。

例如，充当前端智能思路助手时，我们可以向ChatGPT提供具体的前端代码问题，如“如何实现网页元素的动态交互效果？”ChatGPT则可以为我们提供解决问题的策略，可能包括建议代码和代码逻辑思路。

根据搜索到的数据，在TMT行业中，ChatGPT还可以扮演产品经理的角色。当我们要求它担任产品经理时，可以明确主题，如“做一个赛博朋克的网站首页”。

ChatGPT会帮助我们编写一份包括主题、简介、问题陈述、目标与目的、用户故事、技术要求、收益、KPI指标、开发风险以及结论等章节标题的PRD文档。此外，在TMT行业中，ChatGPT还可以充当UX/UI开发人员、网络安全专家、网页设计顾问等角色，为我们提供专业的建议和解决方案。

（二）充当特定工具

ChatGPT可以扮演SQL终端，为我们提供数据库查询结果。

例如，当我们输入“SELECT TOP 10 * FROM Products ORDER BY Id DESC”时，ChatGPT会以查询结果表的形式进行回复。此外，ChatGPT还可以充当技术审查员，为我们提供深入的评论，包括优点、缺点、功能以及与市场上其他技术的比较。

比如，当我们要求审查iPhone 11 Pro Max时，ChatGPT可以详细分析其性能、设计、功能等方面的优缺点，并与其他手机进行比较。

同时，ChatGPT还可以担任开发者关系顾问，为我们提供软件包的相关信息和反馈，包括定量分析内容，如提交的问题、已解决的问题、存储库中的星数以及总体StackOverflow活动等。

（三）创意写作与互动

在创意写作方面，我们可以利用反向提示和分步提示等技巧进行多轮对话。

例如，我们可以扮演一个试图逃离盒子的人工智能，向ChatGPT发出命令，让它模拟终端的回复。通过这种方式，我们可以激发ChatGPT的创造力，生成更加有趣和富有想象力的内容。

此外，我们还可以使用分步提示的方法，逐步引导ChatGPT进行创意写作。比如，我们可以先让ChatGPT给出一个故事的开头，然后再根据这个开头逐步提出问题，让ChatGPT继续完善故事的情节和发展。

通过这种方式，我们可以与ChatGPT进行更加深入和有趣的互动，获得更加丰富和精彩的创意写作成果。

五、总结

优化提示词对获得更好的答案意义重大。

一方面，它可以提高生成准确性。通过正确的提示词引导，模型能更准确地理解用户意图，从而生成更精准的文本。

另一方面，能增强自由度，让模型生成各种各样的文本，展现更强的表现力。

同时，还能提高效率，当用户知道要生成的文本大致内容时，合适的提示词可使模型更快地生成所需结果。

通过简洁明了的语言、指定输出格式、使用明确指令、考虑目标受众、分步骤引导、使用示例驱动、角色扮演与风格模仿、限制答案范围、为其他AI生成提示等方法，我们可以更好地优化提示词，从而提升与ChatGPT的交互效果。

然而，优化提示词也面临着一些挑战。例如，如何确定最适合特定任务的提示词？如何避免提示词的歧义性和模糊性？如何在不同的场景和任务中灵活运用提示词？这些都是我们需要进一步探索和解决的问题。

尽管存在挑战，但优化提示词的潜力巨大。随着人工智能技术的不断发展和进步，ChatGPT的功能和性能也将不断提升。通过持续探索和实践，我们可以更好地掌握优化提示词的方法和技巧，从而更好地利用ChatGPT为我们的工作、学习和生活带来更多的便利和价值。

六、26条提示词技巧汇总

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）以其卓越的文本生成和理解能力成为研究和应用的热点。然而，要想从这些模型中获得最佳输出，需要精心设计提示词。以下是26个详细的技巧，帮助用户更有效地与AI大模型沟通。

1. 简洁明确：直击核心避免冗长的前言，直接提问，如“请列出人体细胞的主要成分。”

2. 考虑受众：定制化回答。指明信息的接收者，比如“请为小学生解释光合作用。”

3. 分解复杂任务：分步指导。将复杂问题拆解，如“首先定义人工智能，然后举例说明其应用。”

4. 使用肯定性指令：积极引导。用肯定句提出要求，例如“请详细描述DNA复制的过程。”

5. 寻求解释：深入理解。请求模型用浅显语言解释专业术语，例如“用简单的语言解释量子纠缠。”

6. 激励策略：提高回答质量。通过奖励激励高质量回答，如“最佳答案将获得特别认可。”

7. 示例驱动：模板引导。提供具体示例，指导模型输出格式，例如“请按照以下格式撰写报告摘要。”

8. 格式化提示词：结构化指令。使用清晰的格式分隔指令和问题，如“#任务：撰写摘要#问题：这篇论文的主要观点是什么？”

9. 明确角色：角色扮演。指定模型扮演的角色，如“作为历史学家，你如何评价法国大革命？”

10. 遵守规则：设定边界。设定模型必须遵守的规则，例如“在回答中避免使用行业术语。”

11. 自然语言回答：人性化交流。要求模型模仿自然对话，如“像和朋友聊天一样告诉我关于火星的探索。”

12. 逐步思考：逻辑展开。引导模型逐步展示思考过程，例如“先列出问题，然后逐一解答。”

13. 无偏见：公正客观。强调回答的公正性，如“分析不同文化对教育的看法，避免文化偏见。”

14. 互动提问：动态交流。允许模型通过提问来澄清或深入问题，例如“需要我先解释哪些背景信息吗？”

15. 教学测试：知识验证。通过教学和测试结合的方式，检验模型的理解，如“先解释牛顿第三定律，然后出一道相关题目。”

16. 指定角色：专业视角。为模型分配特定角色以获得专业回答，例如“作为营养师，你建议的每日饮食是什么？”

17. 使用分隔符：清晰区隔。使用分隔符来组织提示，如“#背景##问题#请在了解背景后回答这个问题。”

18. 重复关键词：强调重点。在提示中重复关键词以强化重点，如“请解释可持续发展的概念及其重要性。”

19. 输出引导：开头提示。在提示结尾给出回答的开头，如“请从历史角度分析工业革命的影响。原因包括…”

20. 详细说明：全面覆盖。要求模型提供详尽的回答，如“详细描述太阳能电池板的工作原理。”

21. 修改文本：优化表达。指导模型在不改变原意的情况下优化文本，例如“改进这段话的语法，但保持原意。”

22. 代码生成：自动化脚本。对于编程任务，要求模型生成自动化脚本，如“生成一个Python脚本，自动执行数据清洗。”

23. 继续文本：风格一致。要求模型根据给定文本继续写作，保持一致性，如“继续这个故事，保持原有的悬疑氛围。”

24. 明确要求：具体指令。在提示中明确具体要求，如“列出五种减少塑料污染的方法，并解释每种方法的效果。”

25. 模仿样本：风格借鉴。如果需要文本模仿特定风格，提供样本和模仿指令，如“模仿海明威的风格，写一篇关于战争的短文。”

26. 结合思维链：逻辑推理。使用思维链结合示例，指导模型进行逻辑推理，如“展示解决这个问题的步骤，就像解决示例中的问题一样。”

掌握这些技巧，用户可以更精准地引导AI大模型，无论是在学术研究、商业分析还是创意写作中，都能获得更准确、更深入、更个性化的回答。