11个有效利用GenAI的最佳提示
生成式人工智能（如 ChatGPT）已成为简化生成列表、分析情绪和总结信息等任务的强大工具。但是，要充分利用这些模型，必须使用有效的提示技术。本文介绍了有效利用生成式人工智能的关键实践和示例。
1、列表生成
当得到明确提示时，人工智能模型擅长创建列表。
示例提示：
“列出用于 Web 开发的五大编程语言。”
响应：
JavaScript
Python
Java
Ruby
PHP
提示中应具体说明列表的项目数量和标准。
2、情绪分析
情绪分析涉及衡量文本的语气。
示例提示：
“分析此评论的情绪：‘产品超出了我的预期，我喜欢它！’”
响应：
“情绪是积极的。”
确保要分析的文本是独立且具体的。
3、像我五岁一样解释 (EILI5)
简化复杂的概念，使其易于理解。
示例提示：
“像我五岁一样解释区块链。”
响应：
“想象一本每个人都能看到的魔法笔记本，你在上面写下你的玩具的交易。一旦写下，就没有人可以擦除或更改它。”
这种技术非常适合教学或使技术概念变得平易近人。
4、从少到多
从简单到复杂开始解释，以便更好地理解。
示例提示：
“解释人工智能的工作原理，从基础到高级。”
响应：
“人工智能就像一个学习模式的机器人大脑。”
“它使用数学来预测接下来会发生什么。”
“高级人工智能可以处理大量数据并随着时间的推移而改进。”
5、编写清晰的说明
5.1 详细的说明
更详细会带来更好的响应。
示例提示：
“写一个关于一条学习烹饪的龙的短篇故事。”
详细提示：
“写一个 300 字的故事，讲述一条名叫 Blaze 的友好龙，它在不小心把食物烧焦后学会了做饭，并讲述了忍耐的道理。”
5.2 指定步骤
将请求分解为几个步骤，以便清晰说明。
示例提示：
“分步说明如何烤蛋糕。”
回复：
将烤箱预热至 350°F (175°C)。
混合面粉、糖和发酵粉。
加入鸡蛋、牛奶和黄油。
将面糊倒入锅中，烘烤 30 分钟。
5.3 使用分隔符
分隔符（例如引号、括号）可确保清晰度并避免歧义。
示例提示：
“总结文本：‘生成式人工智能有助于创建文本、分析数据等。’”
回复：
“生成式人工智能创建文本并分析数据。”
5.4 指定长度
设置字数或字符限制以集中回复。
示例提示：
“用 50 个字概括 AI 的好处。”
回复：
“AI 可以提高效率、自动化任务、增强决策能力并支持跨行业创新，从而节省时间和资源。”
6、让我们一步一步思考
通过提示逐步思考来鼓励逻辑推理。
示例提示：
“我如何决定购买哪款汽车？”
回复：
“设定预算。”
“列出您需要的功能。”
“比较预算范围内的车型。”
“试驾您的首选车型。”
7、角色提示
为 AI 指定一个角色以增强响应。
示例提示：
“充当职业顾问并为对技术和创造力感兴趣的人建议职业道路。”
回复：
“根据你的兴趣，考虑从事融合了技术和创造力的 UX/UI 设计职业。”
8、询问背景
提供或要求提供更多背景以提高相关性。
示例提示：
“推荐一部电影。”
后续问题：
“你喜欢什么类型的电影？”
回答：
“如果你喜欢科幻，可以试试《星际穿越》。如果你喜欢喜剧，可以看看《布达佩斯大饭店》。
9、问题改写
重新组织不明确的问题，确保答案正确。
不明确的提示：
“告诉我关于书籍的事。”
改写提示：
“你能推荐一些关于个人成长的书籍给初学者吗？”
10、预热聊天
从介绍性提示开始，以设定基调或背景。
示例提示：
“在我们开始之前，我想让你总结一下你帮助完成编码任务的能力。”
回答：
“我可以帮助调试、编写或解释代码。”
11、渐进式总结
迭代地总结内容以完善细节。
示例提示：
“用 100 个字总结这篇文章。”
后续：
“现在用 50 个字总结一下。”
后续：
“用 10 个字总结一下。”
这种方法非常适合磨练核心信息。
通过应用这些最佳实践，你可以有效地利用生成式AI来简化你的任务、解决问题并获得宝贵的见解。尝试使用这些技术，让你与人工智能的互动尽可能高效和引人入胜！
原文链接：Best Practices for Using Generative AI: A Comprehensive Guide
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