当前位置: 首页 > news >正文

提问即创作:用Prompt提示词引领AI灵感爆发

文章目录

  • 🍊AI内容创作的精髓:提示词Prompt
  • 1 什么是提示词工程?
    • 1.1 提示词是如何影响AI的输出结果?
    • 1.2 提示词的原理是什么
    • 1.3 提示词工程师的前景
    • 1.4 谁能成为提示词工程师?
    • 1.5 提示词的未来前景
  • 2 提示词的基本书写技巧
  • 3 常见的提示词框架
    • 3.1 CO-STAR 框架
    • 3.2 BORKE 框架
    • 3.3 结构化提示词
  • 4 书写提示词技巧
    • 4.1 逆向构建提示词
  • 5 提示词聚合网站
    • 5.1 AI Short
    • 5.2 提示精灵(AI智能酷网)


🍊AI内容创作的精髓:提示词Prompt

在深入探索AI内容创作的广阔天地时,我们不难发现,掌握一套高效且富有创意的提示词编写技巧,是开启这一领域奥秘的关键钥匙。提示词不仅是我们与AI沟通的桥梁,更是引导AI生成高质量、符合预期内容的重要指引。接下来,让我们一同揭开提示词的神秘面纱,深入了解其在AI内容创作中的核心作用与心法,探索如何运用巧妙的提示词,激发AI的无限潜能,共同创造出令人瞩目的作品。

1 什么是提示词工程?

提示词工程可以用一句话来解释为通过组织有规律的关键词,抽取有用的信息

1.1 提示词是如何影响AI的输出结果?

不同的提示词输入会显著影响AI回答问题的角度专业度。精心设计的提示词能引导AI更准确地理解问题背景,以更专业的视角回应。模糊或不当的提示词则可能导致AI偏离主题,降低输出的专业性准确性

1.2 提示词的原理是什么

在大模型中,提示词是一种技术或方法,用来指导模型生成特定类型的文本或响应。通过向模型提供关键词、短语或指令,可以引导它生成符合预期的输出。

1.3 提示词工程师的前景

提示词工程师作为一种新兴职业,尤其在AIGC领域备受关注。

  • 国内外现状:目前,提示词工程师岗位在国外已有较高的年薪标准。ZipRecruiter数据显示,2023年10月,提示词工程师的年薪可达59545美元。
  • 未来前景:提示词工程师虽是一个新兴岗位,但其在AI、大数据、金融、法律、医疗等行业拥有广阔的应用场景。

1.4 谁能成为提示词工程师?

提示词工程师的门槛相对较低,但要达到百万年薪则需要深厚的领域知识和专业技能。

  • 护城河:提示词工程已经有十几年历史,低门槛的工作如数据标注已经相对普及。
  • 领域专业性:提示词工程师需要结合特定领域背景知识,如金融、医疗、法律等,才能在细分领域中获得高薪。

1.5 提示词的未来前景

DeepMind的研究指出,大语言模型具备自我优化的潜力。未来,随着技术发展,提示词的精准度将得到自动优化,用户无需担忧提示词设计的复杂性。

2 提示词的基本书写技巧

编写提示词的几个关键技巧:

  1. 定义关键词:尤其是模糊的词语或形容词。
  2. 提供背景信息:帮助AI更好理解上下文。
  3. 提供具体要求:包括上下文、数据、格式、结构等。
  4. 指定AI身份:根据需求为AI赋予身份,如"资深分析师"等。
  5. 指定输出格式:如列表、报告、JSON等。

3 常见的提示词框架

3.1 CO-STAR 框架

CO-STAR框架是新加坡政府科技部开发的提示词模板。该框架考虑到LLM回答的相关性和有效性,结构如下:

  • C (上下文):提供任务的背景和情景。
  • O (目标):明确任务的具体目标。
  • S (风格):指定回应的写作风格。
  • T (语气):确定回答的语气,如正式、幽默等。
  • A (受众):根据受众定制回答内容。
  • R (回复):确定AI输出的格式,如列表、JSON等。

3.2 BORKE 框架

BORKE框架由陈财猫提出,是一种用于编写高效提示词的框架:

  • B (背景):提供足够的背景信息,帮助AI理解问题。
  • R (角色):指定AI的身份角色,如“资深产品经理”。
  • O (目标):明确表达希望实现的目标。
  • K (关键结果):定义具体可衡量的结果。
  • E (实验改进):根据输出对指令进行调整和优化。

3.3 结构化提示词

结构化提示词是李继刚老师提出的一种提示词编写技巧:

  • 清晰性:通过明确的标题、子标题等结构,使提示内容一目了然。
  • 具体性:详细列出要素、任务、目标等,提供执行指南。
  • 灵活性:用户可以根据任务需求调整提示词模板。

4 书写提示词技巧

4.1 逆向构建提示词

通过将CO-STAR和BORKE框架中的要素结合,融合成完整提示词框架,提升提示词的有效性。

5 提示词聚合网站

5.1 AI Short

AI Short 提供大量提示词资源,涵盖职业规划、面试准备、简历编写等多个领域。

5.2 提示精灵(AI智能酷网)

提示精灵 是一个AI智能提示词工具集,可以帮助用户生成高效的提示词。

相关文章:

提问即创作:用Prompt提示词引领AI灵感爆发

文章目录 🍊AI内容创作的精髓:提示词Prompt1 什么是提示词工程?1.1 提示词是如何影响AI的输出结果?1.2 提示词的原理是什么1.3 提示词工程师的前景1.4 谁能成为提示词工程师?1.5 提示词的未来前景 2 提示词的基本书写技巧3 常见的提示词框架…...

一码空传临时网盘PHP源码,支持提取码功能

源码介绍 一码空传临时网盘源码V2.0免费授权,该源码提供了一个简单易用的无数据库版临时网盘解决方案。前端采用了layui开发框架,后端使用原生PHP编写,没有引入任何开发框架,保持了代码的简洁和高效。 这个程序使用了一个无数据…...

自然语言处理实战项目

自然语言处理实战项目 自然语言处理(NLP, Natural Language Processing)是人工智能的重要分支之一,致力于让计算机理解、生成并与人类进行语言交互。随着深度学习、神经网络和大数据的发展,NLP技术在近年来取得了飞跃性的进展&am…...

人工智能物联网的去中心化和分布式学习:全面综述、新兴挑战和机遇

这篇论文的标题是《Decentralized and Distributed Learning for AIoT: A Comprehensive Review, Emerging Challenges, and Opportunities》,作者是Hanyue Xu, Kah Phooi Seng, Li Minn Ang, 和 Jeremy Smith。论文发表在IEEE Access期刊上,接收日期为2…...

滑动窗口算法—最小覆盖子串

题目 ”最小覆盖子串“问题,难度为Hard,题目如下: 给你两个字符串 S 和 T,请你在 S 中找到包含 T 中全部字母的最短子串。如果 S 中没有这样一个子串,则算法返回空串,如果存在这样一个子串,则可…...

应用案例|开源 PolarDB-X 在互联网安全场景的应用实践

背景介绍 中盾数科集团始创于2012年,是由网络安全服务而发展起来的科技型、多元化的企业集团。旗下包括网络安全服务、信创一体化服务、箱式液冷、区块链、位置服务、视觉服务等六大板块,业务覆盖湖南、甘肃、贵州等多个省份。 业务挑战 中盾集团基于A…...

【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark

【大数据】MapReduce的“内存增强版”——Spark 文章脉络 Spark架构 Spark-core SparkConf 和 SparkContext RDD Spark集群 Spark-sql 在大数据时代,数据处理和分析成为企业竞争的重要手段。Hadoop作为大数据处理的基石,其核心组件MapReduce在众多…...

o1模型:引领AI技术在STEM领域的突破与应用

o1模型是OpenAI最新推出的大型语言模型,它在多个领域展现出了卓越的能力,被认为是AI技术发展的一个重要里程碑。以下是对o1模型的详细介绍和分析: o1模型的简介和性能评估 o1模型在物理、化学、生物学等领域的基准任务上达到了博士生水平&…...

数据库系统 第57节 数据库迁移

数据库迁移是一个复杂的过程,涉及到将数据从一个数据库系统转移到另一个数据库系统。这个过程通常需要仔细规划和执行,以确保数据的完整性和可用性。以下是数据库迁移的一些关键方面: 数据迁移工具: 这些工具可以帮助自动化迁移过…...

【主机入侵检测】Wazuh规则详解

前言 Wazuh 规则是一组用XML格式编写的条件,它们定义了应该如何解释日志数据。这些规则由Wazuh Manager使用,用于在日志消息中检测特定的模式或行为,并相应地生成警报或响应。它们在威胁检测中扮演着至关重要的角色,因为它们允许系…...

redis有序集合写入和求交集的速度

背景 团队小伙伴做了一个需求。大概的需求是有很多的图片作品,图片作品有一些类别,每个人进入到每个类别的作品业,根据权重优先查看权重最高的的作品,权重大概是基于每个人对该作品的浏览计算,浏览过的作品放在最后展…...

微服务之服务注册与发现:Etcd、Zookeeper、Consul 与 Nacos 比较

在微服务架构中,服务注册与发现是实现服务动态管理和负载均衡的关键。本文将对四款主流的服务注册与发现工具——Etcd、Zookeeper、Consul、Nacos进行深入对比,从功能、性能、一致性、生态集成、应用场景等多个维度展开分析,帮助您选择最适合…...

桥接模式详解和分析JDBC中的应用

🎯 设计模式专栏,持续更新中, 欢迎订阅:JAVA实现设计模式 🛠️ 希望小伙伴们一键三连,有问题私信都会回复,或者在评论区直接发言 桥接模式 文章目录 桥接模式桥接模式的四个核心组成&#xff1a…...

【python - 函数】

一、交互式会话 在与 Python 的交互式会话中,你可以在提示符 >>> 后键入一些 Python 代码,Python 解释器会读取并执行你键入的各种命令。 要启动交互式会话,请在终端 (Mac/Unix/Linux) 中键入 python3 或在 Windows 中打开 Python…...

scipy中稀疏矩阵特征值问题概述

在Python的scipy库中,这三种算法——ARPACK、LOBPCG、和AMG——都是用于求解稀疏矩阵特征值问题的数值方法。它们各自有不同的特性和适用场景,以下是详细说明: 1. ARPACK (Arnoldi Package) ARPACK(Arnoldi Package)…...

浅谈线性表——队列

文章目录 一、什么是队列?二、队列底层三、自我实现一个队列3.1、链式存储3.1.1、单向链表实现队列的实现代码3.1.2、双向链表实现队列的实现代码 3.2、顺序存储3.2.1、循环队列的实现代码 一、什么是队列? 队列是只允许在一端进行插入数据操作&#xf…...

2-94 基于matlab的最佳维纳滤波器的盲解卷积算法

基于matlab的最佳维纳滤波器的盲解卷积算法。维纳滤波将地震子波转换为任意所需要的形态。维纳滤波不同于反滤波,它是在最小平方的意义上为最 佳。基于最佳纳滤波理论的滤波器算法是莱文逊(Wiener—Levinson)算法。程序提供了4种子波和4种期望输出:零延迟…...

【提示词】浅谈GPT等大模型中的Prompt

Prompt是人工智能(AI)提示词,是一种利用自然语言来指导或激发人工智能模型完成特定任务的方法。在AI语境中,Prompt是一种自然语言输入,通常指的是向模型提出的一个请求或问题,这个请求或问题的形式和内容会…...

最强AI照片说话Windows一体包下载地址,口型合成音频驱动图片,免安装,下载即用

照片数字一键整合包:点击下载 一键安装包,简单一键启动,即刻使用,秒级体验。 目前效果最好的音频驱动图片说话的软件,比sadtalker、MuseTalk更清晰,效果更好,可以作为DID heygen的开源平替。原…...

Windows下使用cmake编译OpenCV

Windows下使用cmake编译OpenCV cmake下载OpenCV下载编译OpenCV cmake下载 下载地址:https://cmake.org/download/ 下载完成,点击选择路径安装即可 OpenCV下载 下载地址:https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.8.1因为我们是编译…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

多场景 OkHttpClient 管理器 - Android 网络通信解决方案

下面是一个完整的 Android 实现&#xff0c;展示如何创建和管理多个 OkHttpClient 实例&#xff0c;分别用于长连接、普通 HTTP 请求和文件下载场景。 <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android"http://schemas…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动&#xff08;如演唱会、马拉松赛事、高考中考等&#xff09;期间&#xff0c;城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例&#xff0c;暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts

1.创建ts文件 路径&#xff1a;src/utils/timer.ts 完整代码&#xff1a; import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

解决:Android studio 编译后报错\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt‘ to exist

现象&#xff1a; android studio报错&#xff1a; [CXX1409] D:\GitLab\xxxxx\app.cxx\Debug\3f3w4y1i\arm64-v8a\android_gradle_build.json : expected buildFiles file ‘D:\GitLab\xxxxx\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt’ to exist 解决&#xff1a; 不要动CMakeLists.…...

认识CMake并使用CMake构建自己的第一个项目

1.CMake的作用和优势 跨平台支持&#xff1a;CMake支持多种操作系统和编译器&#xff0c;使用同一份构建配置可以在不同的环境中使用 简化配置&#xff1a;通过CMakeLists.txt文件&#xff0c;用户可以定义项目结构、依赖项、编译选项等&#xff0c;无需手动编写复杂的构建脚本…...

从零开始了解数据采集(二十八)——制造业数字孪生

近年来&#xff0c;我国的工业领域正经历一场前所未有的数字化变革&#xff0c;从“双碳目标”到工业互联网平台的推广&#xff0c;国家政策和市场需求共同推动了制造业的升级。在这场变革中&#xff0c;数字孪生技术成为备受关注的关键工具&#xff0c;它不仅让企业“看见”设…...

医疗AI模型可解释性编程研究:基于SHAP、LIME与Anchor

1 医疗树模型与可解释人工智能基础 医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践,在这一过程中,模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法(如RandomForest、XGBoost、LightGBM)因其卓越的预测性能和相对良好的解释性…...