与AI对话:编写高效Prompt的指南
与AI对话:编写高效Prompt的指南
- 一、明确目标
- 引导AI提供特定格式或内容答案的策略
- 一、明确需求
- 二、使用示例
- 三、设置参数
- 四、分步询问
- 五、使用关键词
- 利用关键词引导AI重点关注核心内容的技巧
- 一、确定关键概念
- 二、使用专业术语
- 三、强调重要性
- 四、避免相关术语的混淆
- 提升关键词精确度防止概念混淆的方法
- 一、定义阐述
- 二、上下文说明
- 三、避免行业术语混用
- 四、同义词辨析
- 五、使用限定语
- 六、提供背景信息
- 七、特指性修饰
- 五、限定研究领域
- 六、结构化询问
- 七、重复关键词
- 六、限定范围
- 七、反馈调整
- 二、使用清晰语言
- 三、提供具体信息
- 四、适当引导
- 五、测试与迭代
- 六、避免过度指定
- 七、利用例子
在与AI系统进行对话时,构建良好的prompt(提示)至关重要,它能够帮助系统更加精确地理解您的问题,并给出更为合乎期望的回答。以下是一些指南帮助您编写高效的prompt。
一、明确目标
在开始编写prompt之前,您应该清楚自己希望从AI获取什么信息或者完成什么任务。这将决定您如何构建问题。
引导AI提供特定格式或内容答案的策略
当需要引导AI提供特定格式或内容的答案时,以下几点策略能帮助您更好地达成目标:
一、明确需求
详细描述您希望答案包含的信息类型和格式要求,确保没有遗漏重要的细节。
二、使用示例
给出一个答案的样例,以便AI理解您所期望的格式和内容风格。
三、设置参数
直接在问题中设置参数,指示AI应该按照您指定的规则来构建答案。
四、分步询问
如果您的需求较为复杂,可以将其分解成几个简单问题,逐步引导AI,直到获得全部所需信息。
五、使用关键词
利用关键词来指出您关注的核心内容,以便AI可以重点关注这些方面。
利用关键词引导AI重点关注核心内容的技巧
当您需要引导AI重点处理某一特定主题或内容时,恰当使用关键词是非常重要的。以下是一些提升效果的技巧:
一、确定关键概念
首先确立您讨论话题的核心概念,并将其作为关键词,突出在prompt中提及。
二、使用专业术语
在可能的情况下,使用精准的专业术语作为关键词,这有助于减少歧义,并告诉AI您要讨论的是具体的专业领域。
三、强调重要性
在询问时,可以通过语言来强调关键词的重要性,例如使用“重点关注…”、“特别是…”等表达方式。
四、避免相关术语的混淆
确保使用的关键词不会与其他相似概念混淆,保持清晰和精确,如果需要,可以补充简短定义或描述。
提升关键词精确度防止概念混淆的方法
为了避免在询问时关键词与其他相似概念发生混淆,以下方法可以帮助您提高关键词的精确性:
一、定义阐述
在提问前,对关键词进行明确的定义或描述,以便准确传达其意义和范围。
二、上下文说明
使用带有明确上下文的句子来包围关键词,这样AI可以从周围的信息中把握关键词的确切意图。
三、避免行业术语混用
若关键词在不同领域有不同含义,指明所讨论的具体行业或背景,以消除歧义。
四、同义词辨析
如果关键词有同义词或相近词汇,明确指出所指的具体概念,避免AI混淆理解。
五、使用限定语
在问题中使用限定语来约束关键词的解释范围,比如“在机器学习中的’模型’指的是…”,这样可以减少误解。
六、提供背景信息
补充提供相关背景信息或例子,使AI能够在正确的语境中理解关键词的意义。
七、特指性修饰
使用形容词或其他修饰语来特指您想要强调的关键词,提高其特指性。
遵循以上方法,您在提问时就能减少关键词的歧义和误解,提高AI提供精准回答的可能性。
五、限定研究领域
在提出问题时,将关键词和特定的研究领域或应用场景结合起来,可以帮助AI更好地定位答案。
六、结构化询问
如果需要多个关键词共同作用,可以组织结构化的问题,如列表、步骤说明或条件语句,引导AI按照这个结构提供信息。
七、重复关键词
在prompt中恰当地重复关键词,以加强其在整个对话中的重要性和关注度。
通过上述技巧的应用,您可以有效地指导AI把注意力集中在您希望深入探讨的核心内容上,同时也提高了整个交互过程的效率和质量。
六、限定范围
如果有必要,限定问题的处理范围,以便于AI在特定的框架内进行思考和回答。
七、反馈调整
如果AI的响应不符合预期,通过提供反馈并调整prompt来逐步引导AI朝着正确的方向改善答案。
合理运用这些策略,您就能有效引导AI提供符合特定格式和含有所需内容的答案。
二、使用清晰语言
尽量使用简单直白的语言来表述您的问题,避免歧义和复杂的句子结构。
三、提供具体信息
如果您希望得到关于特定主题的信息,一定要提供足够的细节和上下文,这有助于AI提供更加精确的答案。
四、适当引导
如果您对答案的格式或内容有特定要求,您应该在问题中予以指明。
五、测试与迭代
实践出真知。即使您的第一个prompt没有得到期望的回答,也不必沮丧。根据AI的响应,调整您的prompt,不断测试和迭代,直至满意为止。
六、避免过度指定
尽量避免在prompt中设置太多限制,这可能导致AI不能充分发挥其能力,或不能探索更多可能的答案。
七、利用例子
如果有可能,给AI一些例子作为参照,这可以帮助AI更好地理解您的意图。
使用这些指南来编写您的prompt,可以提高与AI对话的效率和效果。时刻记住,构建好的prompt是与AI有效沟通的关键。
相关文章:
与AI对话:编写高效Prompt的指南
与AI对话:编写高效Prompt的指南 一、明确目标 引导AI提供特定格式或内容答案的策略一、明确需求二、使用示例三、设置参数四、分步询问五、使用关键词 利用关键词引导AI重点关注核心内容的技巧一、确定关键概念二、使用专业术语三、强调重要性四、避免相关术语的混淆…...
QML用ListView实现带section的GridView
QML自带的GridView只能定义delegate,没有section,类似手机相册带时间分组标签的样式就没法做。最简单的方式就是组合ListViewGridView,或者ListViewFlow,但是嵌套View时,子级View一般是完全展开的,只显示该…...
docker之程序镜像的制作
目录 一、每种资源的预安装(基础) 安装 nginx安装 redis 二、dockerfile文件制作(基础) 打包 redis 镜像 创建镜像制作空间制作dockerfile 打包 nginx 镜像 三、创建组合镜像(方式一) 生成centos容器并…...
Git - 每次 git pull/push 时需要账号和密码解决方案
问题描述 在提交项目代码或者拉取代码的时候,每次 git 都要输入用户名密码,很烦~ 解决方案 让服务器记下来用户名和密码,此时输入一次,以后再 git push /pull 的时候就不用再输账号和密码了 # 配置 git 记录用户名和密码 git c…...
C语言中在main函数之后运行的函数
在 Linux 平台上,atexit 函数同样是一个用于注册终止处理函数的库函数,它是 C 标准库 <stdlib.h> 的一部分。atexit 函数允许你注册一个或多个函数,这些函数会在 main 函数执行结束后,或者在调用 exit 函数时,由…...
pytorch训练指标记录之tensoboard,wandb
详解Tensorboard及使用教程_tensorboard怎么用-CSDN博客文章浏览阅读5.1w次,点赞109次,收藏456次。目录一、什么是Tensorboard二、配置Tensorboard环境要求安装三、Tensorboard的使用使用各种add方法记录数据单条曲线(scalar)多条曲线(scalars)直方图(hi…...
C语言——oj刷题——实现字符串逆序
当我们需要逆序一个字符串的内容时,可以通过C语言编写一个函数来实现。下面将详细介绍如何通过C语言实现这个功能,并附上代码示例。 1、实现原理 要逆序一个字符串的内容,可以使用两个指针来交换字符串中对应位置的字符。具体实现原理如下&am…...
空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升,公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数,对应不同国家的空气质量标准。 基于支持向量机(Su…...
Vue中的请求拦截器
目录 1 前言 2 使用方法 2.1 创建拦截器 2.2 引入拦截器 1 前言 我们常常会使用JWT令牌来验证登录,因此很多请求都需要携带JWT令牌,我们当然可以用{headers:{Authorization:xx}}的方式,向每个请求中都以这样的方式添加JWT令牌。不过这样…...
Java奠基】对象数组练习
目录 商品对象信息获取 商品对象信息输入 商品对象信息计算 商品对象信息统计 学生数据管理实现 商品对象信息获取 题目要求是这样的: 定义数组存储3个商品对象。 商品的属性:商品的id,名字,价格,库存。 创建三个…...
排序算法---快速排序
原创不易,转载请注明出处。欢迎点赞收藏~ 快速排序是一种常用的排序算法,采用分治的策略来进行排序。它的基本思想是选取一个元素作为基准(通常是数组中的第一个元素),然后将数组分割成两部分,其中一部分的…...
算法||实现典型数据结构的查找、添加和删除数据 并分析其时间和空间复杂度
实现典型数据结构的查找、添加和删除数据 并分析其时间和空间复杂度 线性结构: 数组:是一种线性表数据结构,它用一组连续的内存空间,来存储一组具有相同类型的数据。 查找数据 :随机访问 流程图 /** 查询元素下标…...
【蓝桥杯冲冲冲】Invasion of the Milkweed G
【蓝桥杯冲冲冲】Invasion of the Milkweed G 蓝桥杯备赛 | 洛谷做题打卡day30 文章目录 蓝桥杯备赛 | 洛谷做题打卡day30[USACO09OCT] Invasion of the Milkweed G题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1 题解代码我的一些话 [USACO09OCT] Invasion of the Mi…...
【JAVA WEB】 百度热榜实现 新闻页面 Chrome 调试工具
目录 百度热榜 新闻页面 Chrome 调试工具 --查看css属性 打开调试工具的方式 标签页含义 百度热榜 实现效果: 实现代码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"vi…...
Linux——动静态库
基础知识:动vs静 类型动静加载时机运行时编译时可复用性多个文件只需要加载一份库文件每个文件都需要加载一份文件性能链接次数越多越有优势链接次数越少越有优势 代码编写 静态库 生成静态库 libmath.a:add.o sub.oar -rc $ $^%.o:%.cgcc -c $<使用静态库 头文件和工…...
Vulnhub靶机:hacksudo-search
一、介绍 运行环境:Virtualbox 攻击机:kali(10.0.2.15) 靶机:hacksudo-search(10.0.2.50) 目标:获取靶机root权限和flag 靶机下载地址:https://download.vulnhub.co…...
Leetcode 188 买卖股票的最佳时机 IV
题意理解: 给你一个整数数组 prices 和一个整数 k ,其中 prices[i] 是某支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 k 笔交易。也就是说,你最多可以买 k 次,卖 k 次。 注意…...
win32编程系统BUG(Win32 API中的WM_SETTEXT消息)
由于频繁使用Win32 API中的WM_SETTEXT消息,导致内存占用直线上升。 暂未找到有效解决方案。...
Linux防火墙开放
记录一次问题 写的网络服务无法通信 代码没问题,IP绑定、端口绑定没问题,就是无法进行通信,这里要分2步走。 服务器控制台开放 进入防火墙 添加规则,这里以开放udp的8899端口为例 这里在服务器后台就已经开放了,但此时…...
通过 docker-compose 部署 Flink
概要 通过 docker-compose 以 Session Mode 部署 flink 前置依赖 Docker、docker-composeflink 客户端docker-compose.yml version: "2.2" services:jobmanager:image: flink:1.17.2ports:- "8081:8081"command: jobmanagervolumes:- ${PWD}/checkpoin…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
C++_核心编程_多态案例二-制作饮品
#include <iostream> #include <string> using namespace std;/*制作饮品的大致流程为:煮水 - 冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料 利用多态技术实现本案例,提供抽象制作饮品基类,提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/ class AbstractDr…...
CTF show Web 红包题第六弹
提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框,很难让人不联想到SQL注入,但提示都说了不是SQL注入,所以就不往这方面想了 先查看一下网页源码,发现一段JavaScript代码,有一个关键类ctfs…...
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)
2025年能源电力系统与流体力学国际会议(EPSFD 2025)将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会,EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...
相机Camera日志实例分析之二:相机Camx【专业模式开启直方图拍照】单帧流程日志详解
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了: 这一篇我们开始讲: 目录 一、场景操作步骤 二、日志基础关键字分级如下 三、场景日志如下: 一、场景操作步骤 操作步…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...
从零实现STL哈希容器:unordered_map/unordered_set封装详解
本篇文章是对C学习的STL哈希容器自主实现部分的学习分享 希望也能为你带来些帮助~ 那咱们废话不多说,直接开始吧! 一、源码结构分析 1. SGISTL30实现剖析 // hash_set核心结构 template <class Value, class HashFcn, ...> class hash_set {ty…...
Java多线程实现之Thread类深度解析
Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...
