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例如，很多时候我们提出一些问题，然而通义千问提供的答案，并非完全符合我们的期望。这并非由于通义千问的智能程度不足，而是提问者的“提问技巧”尚未掌握得当。

难道提问还需要讲究艺术性吗？确实如此。今天，我们将为大家介绍一个关键概念——Prompt Engineering，即“提示词工程”。

那么，什么是提示词工程（Prompt Engineering）呢？它是指在与AI模型交互时，用户所提供的输入文本，这些文本旨在引导AI模型生成特定类型的精准输出内容。这里的输入可以是具体的问题表述、任务描述或情境描绘。

向AI模型提问或者下达指令，就如同与人交流一样，提问者首先需要确保问题表述清晰明了。如果问题阐述得模糊不清，即便是最顶尖的专家也无法给出你所期待的答案。

下面两个例子，就是提示词的错误示例：

很明显这并不是我想要的答案，我明明想要一 giao 我里 giao giao，因为问题并没有表述清楚，结果给我初始了一个rapper的角色其实可以看到他已经自由发挥了，同样也没描述清楚具体的一些细节，

因此，为了确保AI模型能够提供更为精确的答案，我们有必要掌握一系列针对AI的提问策略和技术，而这一整套策略和技术体系即所谓的“提示词工程”。在ChatGPT的应用中，提示词工程扮演着不可或缺的核心角色，它负责将用户的需求翻译成GPT模型可以有效理解和响应的语言结构。通过精心设计和运用恰当的提示词，我们可以有效地引导GPT模型生成既具有针对性又高质量的回复内容。故此，深入学习并熟练应用提示词技术是充分挖掘ChatGPT潜能的关键，有助于满足各种不同场景下的应用需求。

那么，如何开启对提示词工程的学习之旅呢？

初步涉足提示词工程领域，首要任务是对提示词的各种类型有一个全面的认识。当前，在实践中广泛采用的提示词主要分为六大类别。

1.信息检索类Prompt

向ChatGPT询问某些固有的知识，比如这样输入：“新中国成立时间”

2.文本生成类Prompt

根据特定要求来生成文本，比如这样输入："我彩票中了一个亿，我不想干了，请向我的领导写一封离职信，要求字数在300字以内”

3.机器翻译类Prompt

给定某一种语言的内容，翻译成另一种语言，比如这样输入："请将'I'm Iron Man翻译成中文。”

4.创意写作类Prompt

提出具有开放性的要求，比如这样输入：“写一个以美国南北战净为历史背景的短篇爱情小说，要求字数2000字以内。“

（截取了部分）

5.文本摘要类Prompt

指定一篇文章，提炼出文章的核心要点，比如这样输入："请为上面的输出总结出一个50字的摘要"

6.咨询建议类Prompt

列举现实情况，提出咨询建议，比如这样输入：“我是一个00后北漂，我喜欢rapper，我应该如何学习？”

上述内容仅列举了提示词的一些常见类型。然而，要有效地提出优质问题，首要步骤是明确你所使用的提示词类别，这样才能做到精准定位，如同对症下药般解决问题。

一个真正高质量的提示词，应当具备三大要素：首先，目标指向必须清晰明了；其次，应具有特定的前提条件设定；最后，需对回答的形式和范围做出明确限定。

想要满足这些要求，你的Prompt需要包含四大组成部分，分别是任务、上下文、指令、角色。

1.任务(Task)

所谓任务，是指用户期望模型执行的具体事务，这可能包括解答疑问、提出指导性意见等内容。

2.上下文(Context)

有助于模型更好地掌握任务的上下文信息，这包括但不限于相关领域的专业知识、具体的应用场景等元素。

3.指令(Instruction)

具体要求包括但不限于按照特定方式引导模型完成任务，例如规定答案的格式、确定回答的深度等。

4.角色(Role）

在互动流程中，为模型预设一个身份角色，例如专家、助手等，使其能够在交流中发挥作用。

对于这四个组成部分，我们来举一个应用的例子。输入内容：作为一个项目经理，你的项目组成员因工资待遇要求离职，请给出有效的解决办法，解决方法列举5条以上，总字数在200-300之间，

任务部分是“给出有效的解决方法”

上下文部分是“你的项目组成员因工资待遇要求离职“

指令部分是“解决方法列举5条以上，总字数在200-300字之间。”

角色：项目经理

这样的提示词就是一个清晰完整的提示词，大概率可以给出你准确而又有价值的回答。

针对这个问题，回答如下：

当然，也并非每一个问题都一定要严格包含着四大要素，只有在希望生成较为复杂和专业的内容时，才需要兼备这些要素。

以上是实现优质提示词的基本要求。此外针对一些特殊场景，我们也需要用到几种提示词的高级技巧。

都有哪些提示词的高级技巧呢？在下一讲我会为大家详细说明，敬请期待。

欢迎大家围观，

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