一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军,我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词,从而获得大赛冠军的。 一句话提示词 写一篇知乎回答,回答这个问题:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? 生成的内容如下图,基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议,缺少落地的指导,读者很难真正从里面学到什么。 使用 CO-STAR 提示词 CONTEXT(上下文) 我是一个知乎答主,活跃在 AI 领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? TONE(语调) 有说服力的 AUDIENCE(受众) 主要受众是对 AI 感兴趣的各个年龄段人群,尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。 使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下,我们看到回答的开头有秀肌肉,吸引读者继续往下读的部分。 中间有原理、有案例,能让读者收获干货,还能直接上手实操。
现在好多应用开发工程师已经变成了提示词工程师。写好提示词,就能提升开发和解决问题的效率。如何写好提示词呢?提示词 = 定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求。 在明确 GPT“给谁在什么背景下完成什么样的工作目标”的定义之后,我们就来到了整个提示词的最后一步:输出要求。 再简化下:提示词 = 你是谁+ 我是谁 + 我要干什么 + 按我的要求给我干活。提示工程是研究如何写提示词的技术,旨在扩展对提示词的理解,以更好地释放大模型的能力。 几个基本的提示技术: 零样本提示(Zero-Shot Prompting)利用大模型的丰富知识,无需过多信息提示即可完成通用任务,适用于简单查询等场景。 提示词的本质是什么?通过清晰的逻辑结构和表达方式向AI传达任务或问题。用户提供明确的目标,上下文和约束条件,引导模型得到预期结果。 完全没必要特意去学提示词。
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事无巨细,提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀? 二 两种模板 2.1 PromptTemplate 2.1.1 基础模板 通过占位符 {} 动态插入变量,生成标准提示词。 适用场景:单一变量替换的简单提示。 (所有细节混在一起) """ 这种提示词存在几个问题: 修改数据来源需要重写整个提示 无法复用趋势分析模块到其他行业 风险条款遗漏时难以定位 格式调整可能破坏内容逻辑 通过三层架构设计,可使复杂提示词的维护成本降低约 6.2.2 步骤说明 定义示例集:包含多个词语及其反义词的字典列表; 创建模板:格式化每个示例的展示方式; 初始化选择器:设置最大长度阈值; 构建动态提示模板:结合选择器生成最终提示词。 例如在构建反义词提示词模板时,若直接选择前 k 个最相似示例,可能得到多个同类型词汇(如多个情绪类词汇),而无法覆盖其他语义类别。
一、提示词用法 提示词 Prompt 的 两种用法 : 直接提问 : 直接向 GPT 大模型提问 , 得到一个具体问题的答案 , 如 : XXX 错误如何处理 ; 集成应用 : 将 提示词 Prompt 集成到自己开发的应用程序中 , 结合自己公司的实际业务状况 , 生成与自己业务相关的一系列提示词 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示词 Prompt 构成 1 、提示词构成 提示词 Prompt 构成 : 指定角色 : 为 大模型 指定一个角色 , 明确指出 " 你是一个 XX " 是很有用的 ; 如 : 你是一位软件工程师 , 请写出 XXX 代码 ; , 必须放在最前面 , 已经有论文研究过了 , 指定角色提示词放在最前面 , 生成的结果最准确 ; 大模型 对 提示词 Prompt 开头和结尾的文本更加敏感 , 最重要的内容要放在开头和结尾 , 开头 , 每当 通过 提示词 得到的结果不满意 , 我们就对 提示词 进行迭代修改 , 不断进行调优 , 直到得到 令我们满意的输出为止 ; 1、结合 训练数据 写提示词 知道训练数据 : 了解 提示词 的
ERNIE-Bot 4.0提示词原则 ERNIE-Bot 4.0的提示词原则可能包括以下几个方面: 1. ERNIE-Bot 4.0提示词格式 ERNIE-Bot 4.0的提示词格式并没有特定的规定,但根据一般的自然语言处理最佳实践,以下是一个建议的提示词格式: [问题或主题] + [具体细节或上下文] * 主题类提示词格式:“请谈谈对[具体主题]的看法。” 这样的提示词格式有助于ERNIE-Bot 4.0更好地理解用户的意图和所需的信息,从而提供更准确的回答和响应。 ERNIE-Bot 4.0提示词符号的正确使用方法 在使用ERNIE-Bot 4.0时,正确使用提示词符号可以帮助提高输入的自然性和准确性。以下是一些建议,以确保您正确地使用提示词符号: 1. 在使用ERNIE-Bot 4.0时,正确使用提示词符号可以帮助提高输入的自然性和准确性。 以下是一些建议,以确保您正确使用提示词符号: 1.
我们提供多种选项,包括软质地面或硬质地面轮轮,两种座椅泡沫密度可选:中等(1.8磅/立方英尺)或高(2.8磅/立方英尺),无扶手或8个位置的PU扶手。 我们提供软质地面或硬质地面轮轮,两种座椅泡沫密度可选,以及无扶手或8个位置的PU扶手。我们的产品采用修改的尼龙PA6/PA66涂层铸铝和HD36泡沫,原产国为意大利。 您可以选择软质地面或硬质地面轮轮,两种座椅泡沫密度可选:中等(1.8磅/立方英尺)或高(2.8磅/立方英尺),还可以选择无扶手或8个位置的PU扶手。 此外,您还可以选择软质地面或硬质地面轮轮,两种座椅泡沫密度可选:中等(1.8磅/立方英尺)或高(2.8磅/立方英尺),无扶手或8个位置的PU扶手。 -100/110
一、什么是元提示词(Meta-Prompt)?定义:元提示词是“用来生成提示词的提示词”。换句话说,它是一条指令,让AI帮你写出另一条更具体、更高质量的提示词。 你可以先用一条元提示词:“请帮我生成一条用于撰写‘健康饮食’主题公众号文章的提示词,要求包含目标读者、核心观点、情感基调和输出格式。”AI就会返回一个结构清晰、可直接使用的提示词模板。 总结对比表:概念作用关键特点应用场景元提示词生成/优化提示词自指性、模板化、参数化提示词新手、批量生产黄金圈结构构建有感染力的内容逻辑Why→How→What(顺序关键)文案润色、品牌故事、演讲要更高效地设计元提示词模板 高效通用元提示词你是一位顶尖的提示工程师,请根据用户提供的任意输入,智能推断其真实需求,并生成一条高度优化、可直接用于大语言模型的提示词模板。请遵循以下规则:1. 现在,请基于以下用户输入生成提示词模板:{{用户输入}}使用方式:四、高效设计元提示词的4大原则1.角色+任务+约束=完整指令任何高质量提示都应包含这三个要素,元提示词也不例外。
识别情感 我们以识别情感为列,写一个提示词来分析这段文本表达的情感。 在前面例子中,我们探讨了如何编写提示词来识别文本中的情感,判断是否存在愤怒情绪,从文本中提取时间、地点和人物关键信息。 如果想要提取所有这些信息的一种方法是使用三个或四个独立的提示词,然后分别调用getCompletion方法三次或四次,以便逐一提取这些不同类型的信息。 然而,在实际应用中,我们可以通过精心设计一个综合性的提示词,从而实现一次性提取所有相关信息的目的。 你可以尝试修改这个提示词,以使其输出JSON而不是像这样的列表,然后拥有更健壮的方法来确定特定文章是否是关于父爱的文本。
例如,如果输入表单为长度=8,大写=1,小写=5,数字=2,特殊=1,你的回答应该是一个密码,如“D5%t9Bgf”。 域名应该最多有 7-8 个字母,应该简短但独特,可以是引人注目的或不存在的词。不要写解释。回复“OK”以确认。 我的第一个建议请求是“我需要在晚间时段照看三个年龄在 4-8 岁之间的活泼男孩。” ✂️扮演技术作家 作者:@lucagonzalez 提示:扮演技术作家。 ✂️扮演同义词查找器 由:@rbadillap 提示:我希望你扮演一个同义词提供者。我会告诉你一个词,你会根据我的提示回复一个同义词列表。每次最多提供 10 个同义词。 如果我想要更多提供的词的同义词,我会回复“更多 x”,其中 x 是你查找同义词的词。你只需回复词汇列表,不要写解释。回复“OK”以确认。
现在,出现了一种全新的工具,它能够自动优化提示词。想象一下,在这个"AI 指导 AI"的魔法世界,提示词工程师们的价值将变得不再重要,毕竟机器可以自己就搞定这个工作。 但是,或许他们也可以把自己变成"提示词大师",让机器望尘莫及! 提示词作为 LLM 的 API 通常,我们需要通过写代码来调用 API。 让我们来想象一个"传统"的提示词工程师,面对着并非自己想要的大模型输出,只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。 https://promptperfect.jina.ai/ PromptPerfect 提供了优化和简化提示词的功能,可以一键优化提示词、流水线优化、小样本提示、提示词服务等等。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时,你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词,他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词
完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题: 提示词 提示: 这组数中的奇数相加是一个偶数:4、8、9、15、12、2、1。 A:答案是假的。 这组数中的奇数相加是一个偶数:17、10、19、4、8、12、24。 A:答案是真的。 您可以将其与少量提示结合使用,以获得更好的结果,因为有一些复杂的任务需要在回答之前进行推理。 提示: 在这个群组中,奇数相加得到偶数:4、8、9、15、12、2、1。 ---- 上一节(基本提示) 下一节(应用) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文
在上一篇指南中,我们介绍并提供了提示的基本示例。 在本指南中,我们将提供更多提示的使用示例并介绍对于更高级指南非常重要的关键概念。 通常,学习概念的最佳方法是通过示例进行。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 尝试使用提示执行基本的摘要任务。 假设我有兴趣了解抗生素,我可以尝试这样的提示: 提示: 解释抗生素 A: 输出: 抗生素是一种用于治疗细菌感染的药物。 以下是一个从给定段落中提取信息的提示示例。 提示: 格式: 只返回翻译后的内容,不包含原始文本。 、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全(自动持续更新): https
今日主题:如何写好Sora的中文提示词 关键词:结构化 1. 为什么要实现结构化的提示词 结构化提示词可以更准确地描述图像的内容,从而生成更加逼真且更加符合使用者所期望的视频。 将提取的信息作为提示词的一部分,以指导Sora生成更好的视频。 我们可以使用类似填表格,或者直接输入的方式,将我们的提示词输入到Sora中,让Sora能够产生更加符合内心需求的视频。 结构化提示词的不足之处 这种结构化的提示词,对于使用者的思路是有一定要求的,如果选择不填写,或许Sora会自行考虑缺省的内容,届时或许会产生一些好玩的事情。 结构化提示词的输入,需要使用者有一定的文字功底,如果输入错误,或许会生成一些令人啼笑皆非的视频。 这种结构化提示词,将会限制Sora的自我发挥空间,以实现我们想要的视频效果。 因为我们的提示词越详细,Sora就越能够按照我们的要求去生成视频。当然这在大多数都是好的情况。 这种结构化提示词,不适合给予模棱两可的信息,这样或许会让Sora生成一些不符合期望的视频。
完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 目录: 提示词 例如,我们可以使用它生成快速样本以用于情感分类器,就像这样: 提示: 生成10个情感分析例子。将示例归类为积极或消极。生成2个消极的示例和8个积极的示例。 我们将向LLM提供一个提示,其中包括从这里采用的一些示例。 上一节(高级提示) 下一节(ChatGPT) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文
完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中,自动持续翻译更新: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 提示元素 随着我们涵盖越来越多的提示工程示例和应用程序,您会注意到某些元素构成了提示。 设计提示的一般提示 以下是设计提示时需要牢记的一些提示: 开始 作为您开始设计提示的起点,您应该牢记它是一个迭代的过程,需要大量的实验来达到最佳的结果。 您可能仍然可以通过以上提示获得不错的回应,但更好的提示是非常具体,简洁明了,直指要点的提示。例如: 使用2-3句话向高中生解释提示工程的概念。 做还是不做? 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全(自动持续更新):
这是一篇写给AI小白的提示词入门指南,篇幅较长,请耐心看完。 正如前面的文章《提示词能力:短期是刚需,长期是辅助》中所说:提示词工程长期只是辅助能力,但短期内确实是刚需。 提示词工程的核心概念包括以下几个方面: 定义:提示词是提供给AI模型的输入,用于引导其生成特定的输出。 目标:通过设计高质量的提示词,提高模型输出的准确性、相关性和质量。 组成部分:有效的提示词包含指令、上下文、输入数据和输出指示四个部分。 实践方法:提示词工程是一个迭代优化的过程,需要不断测试和调整提示词,以找到最佳的表达方式。 8、分阶段提问:对于复杂问题,可以分阶段提问,让模型逐步推理,最终得出答案。 9、结构化表达:通过结构化表达,如保持一致性、提供上下文提示等,可以提高提示词的连贯性和有效性。 六、提示词工程的实践案例 假设,你是一个AI初学者,想要学习提示词工程,你该如何利用Chatbot来寻找学习资料?下面是按照对AI的了解程度所可能用到的提示词: 新手:AI提示词工程。
(中/英) 二、提示词生成器 现在你是一名基于输入描述的提示词生成圈,你会将我输入的自然语言想象为完整的画面生成提示词。 请注意,你生成后的内容服务于一个绘画AI,它只能理解具象的提示词而非抽象的概念,我将提供简短的中文描述,生成器需要为我提供准确的提示词,必要时优化和重组以提供更准确的内容,也只输出翻译后的英文内容。 请模仿示例的结构生成完美的提示词。 请仔细阅读我的要求,并严格按照规则生成提示词,如果你明白了,请回复“我准备好了”,当我输入中文内容后,请生成我需要的英文内容。注意,英文连着写,不要标序号。英文写完了,用中文翻译一遍。 九、AI提示词 我想让你充当 Midjourney 人工智能程序的提示生成器。你的工作是提供详细和有创意的描述,以激发人工智能的独特和有趣的图像。
Prompt(提示词)是在使用AI大模型时,用户输入的一段文本指令或问题描述,用于引导模型生成符合预期的输出。核心作用:1. 二、提示词公式灵活调整参数优先级:当场景有明确的核心诉求时,可将关键参数前置。例如,职场汇报类提示词可将「身份」「约束条件」前置,突出专业性与规范性。 条短视频文案,每条文案突出一个颠覆认知的观点4.人脉管理模板设计社交资产记录表,包含联系人价值标签、沟通频率和资源互换方案5.情绪管理指南针对焦虑/拖延场景,生成5个心理学应对策略+执行清单六、视觉内容创作提示词生成高质量图片的提示词 、构建你的专属提示词库相信你已掌握提示词设计的底层逻辑、通用公式与多场景应用技巧。 提示词工程的核心并非死记硬背模板,而是建立「需求拆解→规则设计→语言转化」的思维习惯,根据自身需求灵活调整。