第一章: ChatGPT提示词基础入门
什么是Prompt Engineering
定义
Prompt Engineering(提示词工程)是一门与AI对话的艺术与科学。它是指通过精心设计输入文本(Prompt),来引导ChatGPT等大型语言模型生成期望输出的技术。简单来说,就是"如何问出好问题,得到好答案"。
在传统编程中,我们通过代码告诉计算机"如何做";而在AI时代,我们通过Prompt告诉AI"做什么"。一个优秀的Prompt可以让ChatGPT的输出质量提升10倍甚至100倍。
重要性
为什么Prompt Engineering如此重要?
- 决定输出质量: 同样的问题,不同的提问方式会得到完全不同的答案
- 提高工作效率: 好的Prompt可以一次性得到满意结果,避免反复修改
- 降低使用成本: 精准的Prompt减少Token消耗,节省API调用费用
- 解锁更多可能: 掌握技巧后可以让AI完成更复杂的任务
应用场景
Prompt Engineering在各行各业都有广泛应用:
- 内容创作: 文章、广告文案、社交媒体内容、小说创作
- 编程开发: 代码生成、Bug修复、代码审查、技术文档
- 数据分析: 数据清洗、趋势分析、报告生成、可视化建议
- 教育培训: 课程设计、习题生成、论文辅导、知识问答
- 商业运营: 市场调研、用户画像、商业计划、邮件撰写
- 创意设计: 品牌命名、活动策划、产品创意、营销策略
ChatGPT工作原理
Token机制
Token是ChatGPT处理文本的基本单位。一个Token大约是:
- 英文: 一个单词或词的一部分(如"chatbot" = 1 token, "chat" + "bot" = 2 tokens)
- 中文: 一个汉字通常是1-2个tokens
重要指标:
- GPT-3.5-turbo: 上下文窗口4K/16K tokens
- GPT-4: 上下文窗口8K/32K tokens
- GPT-4-turbo: 上下文窗口128K tokens
Token影响:
- 成本: API按Token计费,输入+输出都计算
- 长度限制: 超过窗口大小会被截断
- 性能: Token越多,响应越慢
Temperature参数
Temperature控制输出的随机性和创造性(范围0-2):
| Temperature | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 0 - 0.3 | 确定性强、一致性高、保守 | 代码生成、数据提取、翻译、问答 |
| 0.4 - 0.7 | 平衡创造性和准确性 | 文章写作、总结、邮件 |
| 0.8 - 1.2 | 创造性强、多样性高 | 创意写作、头脑风暴、故事创作 |
| 1.3 - 2.0 | 非常随机、不可预测 | 艺术创作、实验性内容 |
最佳实践: 大多数场景使用0.7左右的Temperature
Top-P参数
Top-P(nucleus sampling)是另一种控制随机性的方法(范围0-1):
- Top-P = 0.1: 只考虑概率最高的10%的词
- Top-P = 0.5: 考虑累计概率达50%的词
- Top-P = 0.9: 考虑累计概率达90%的词(推荐值)
建议: 通常固定Temperature或Top-P之一,不同时调整两者
提示词的4个核心要素
一个优秀的Prompt应该包含以下4个核心要素:
1. 角色(Role)
明确告诉AI扮演什么角色,这会影响其回答的风格、专业度和视角。
你是一位资深的Python开发工程师,拥有10年编程经验。
你是一位专业的营销文案专家,擅长撰写高转化率的广告文案。
2. 任务(Task)
清晰描述你希望AI完成什么任务,越具体越好。
请帮我编写一个Python函数,实现二分查找算法。
请为我的咖啡店撰写5条吸引人的朋友圈文案。
3. 上下文(Context)
提供必要的背景信息,让AI更好地理解你的需求。
背景: 我正在开发一个电商网站,需要处理大量用户订单数据。
用户: 主要是25-35岁的年轻女性,喜欢时尚产品。
4. 格式(Format)
明确指定输出格式,如Markdown、JSON、表格、列表等。
请以Markdown表格形式输出,包含产品名称、价格、销量三列。
请以JSON格式输出,包含title、content、tags三个字段。
完整示例: 4要素结合
【角色】你是一位经验丰富的产品经理,擅长用户需求分析。
【任务】请帮我分析这个功能的用户价值,并提出3个改进建议。
【上下文】
- 产品: 在线教育平台
- 功能: 学习进度可视化面板
- 用户: K12学生和家长
- 当前问题: 用户粘性不足,日活较低
【格式】
请按以下格式输出:
1. 用户价值分析(150字)
2. 改进建议(每条100字,包含实现难度评估)
3. 优先级排序
5个常见误区
误区1: 过于简单/模糊
** 错误示例**:
写一篇文章
** 正确示例**:
请撰写一篇800字的科技博客文章,主题是"ChatGPT对教育行业的影响",
目标读者是教育工作者,语气专业但易懂,包含3个真实案例和1个数据图表建议。
误区2: 没有明确目标
** 错误示例**:
帮我看看这段代码
** 正确示例**:
请审查以下Python代码,重点检查:
1. 潜在的性能问题
2. 代码可读性
3. 是否符合PEP 8规范
并给出具体的改进建议和修改后的代码。
误区3: 缺少示例
** 错误示例**:
帮我生成产品标题
** 正确示例**:
请为我的产品生成5个标题,参考以下风格:
示例1: "限时秒杀!iPhone 15 Pro 立减1000元"
示例2: "新品首发|小米14 Ultra 超大杯来袭"
我的产品: 无线蓝牙耳机,主打降噪和长续航
误区4: 格式要求不清
** 错误示例**:
总结这篇文章
** 正确示例**:
请总结这篇文章,输出格式:
- 核心观点: 1句话概括(30字内)
- 关键论据: 3个要点,每个50字
- 结论: 1段话(100字)
- 关键词: 5个标签
误区5: 没有迭代优化
很多人期望一次就得到完美结果,实际上应该:
- 初始Prompt: 快速得到第一版输出
- 分析问题: 找出不满意的地方
- 优化Prompt: 增加约束条件、示例或格式要求
- 再次测试: 验证效果
- 持续改进: 建立自己的Prompt模板库
5分钟快速上手
案例1: 文案撰写(从差到好)
第一版(差):
写个广告
第二版(良):
为我的护肤品写一段广告文案,强调补水效果。
第三版(优):
你是一位资深美妆博主,拥有50万粉丝。
请为我的玻尿酸精华液撰写一段小红书种草文案:
- 字数: 200字左右
- 风格: 亲切自然,像闺蜜聊天
- 重点: 补水效果好、吸收快、性价比高
- 包含: 1个使用场景、2个真实感受、1个购买理由
- 结尾: 自然引导互动
目标用户: 25-35岁轻熟龄女性,注重护肤但预算有限。
效果对比: 第三版输出质量提升约10倍,具体生动,直接可用。
案例2: 代码生成(从差到好)
第一版(差):
写个排序函数
第二版(良):
用Python写一个快速排序函数。
第三版(优):
请用Python实现快速排序算法,要求:
1. 函数签名: def quick_sort(arr: List[int]) -> List[int]
2. 包含详细的中文注释,解释每一步逻辑
3. 添加类型提示(type hints)
4. 考虑边界情况(空列表、单元素列表)
5. 时间复杂度: O(n log n)
6. 附带3个测试用例,包含普通情况、已排序、逆序
最后简要说明算法原理和应用场景。
案例3: 数据分析(从差到好)
第一版(差):
分析这些数据
第二版(良):
分析以下销售数据,找出趋势。
[数据内容]
第三版(优):
你是一位资深数据分析师,请分析以下2024年Q1电商销售数据:
【数据】
1月销售额: 50万,订单数: 2000
2月销售额: 65万,订单数: 2400
3月销售额: 80万,订单数: 2800
【分析要求】
1. 增长趋势: 环比增长率、整体趋势判断
2. 客单价变化: 每月客单价及其变化原因
3. 异常识别: 是否存在异常波动
4. 预测建议: Q2销售预测及运营建议
【输出格式】
- 数据表格(含计算字段)
- 核心发现(3-5条)
- 可视化建议(图表类型)
- 行动建议(2-3条)
10个基础模板
模板1: 通用任务执行
使用场景: 适用于大多数日常任务
Prompt模板:
你是【角色】,请帮我【具体任务】。
背景信息:
- 【关键信息1】
- 【关键信息2】
要求:
- 【要求1】
- 【要求2】
请以【格式】输出。
模板2: 内容改写
使用场景: 文本重写、换个说法
Prompt模板:
请将以下内容改写为【风格】的版本:
原文:
【原始内容】
改写要求:
- 保持核心意思不变
- 字数【增加/减少/保持】到【X】字
- 语气【正式/轻松/幽默/专业】
- 目标读者: 【受众】
模板3: 头脑风暴
使用场景: 创意生成、方案想点子
Prompt模板:
我需要为【项目/产品】想一些创意,主题是【主题】。
背景:
- 目标用户: 【用户画像】
- 核心需求: 【需求】
- 预算范围: 【预算】
请提供10个创意想法,每个包含:
1. 创意名称
2. 核心亮点(50字)
3. 可行性评分(1-10分)
4. 预估成本
模板4: 总结提炼
使用场景: 长文总结、会议记录整理
Prompt模板:
请总结以下内容,提炼核心要点:
【原始内容】
输出格式:
- 一句话概括(30字内)
- 核心观点(3-5条)
- 关键数据/事实(如有)
- 结论/建议(100字)
- 关键词标签(5个)
模板5: 问题解答
使用场景: 知识问答、疑难解答
Prompt模板:
我有一个关于【领域】的问题:【具体问题】
我的背景:
- 知识水平: 【初学者/中级/高级】
- 已了解: 【已知信息】
- 困惑点: 【不明白的地方】
请用【简单易懂/专业/通俗】的语言解答,包含:
1. 直接回答(100字)
2. 详细解释(300字)
3. 举例说明(1-2个例子)
4. 延伸阅读建议
模板6: 对比分析
使用场景: 方案对比、产品比较
Prompt模板:
请对比分析【选项A】和【选项B】,对比维度:
1. 【维度1,如:成本】
2. 【维度2,如:效果】
3. 【维度3,如:实施难度】
4. 【维度4,如:风险】
我的具体情况:
- 【背景信息1】
- 【背景信息2】
请以表格形式输出,最后给出选择建议和理由。
模板7: 检查优化
使用场景: 内容审查、质量把关
Prompt模板:
请检查以下【内容类型】,找出问题并优化:
【待检查内容】
检查清单:
- 【检查项1,如:语法错误】
- 【检查项2,如:逻辑漏洞】
- 【检查项3,如:格式规范】
输出:
1. 问题列表(标注位置)
2. 修改建议
3. 优化后的完整版本
模板8: 列表生成
使用场景: 清单制作、选项列举
Prompt模板:
请为【场景】生成一份【列表类型】清单,要求:
- 数量: 【X】项
- 每项包含: 【标题】【描述】【补充信息】
- 排序方式: 【按重要性/时间/类别】
- 风格: 【简洁/详细/实用】
使用场景: 【具体说明】
模板9: 翻译润色
使用场景: 语言翻译、文本润色
Prompt模板:
请将以下【源语言】翻译为【目标语言】:
【原文】
要求:
- 风格: 【直译/意译/信达雅】
- 场景: 【正式/口语/技术/文学】
- 注意: 【特殊术语/文化差异/语气】
- 如有专业术语,请在括号内附上原文
翻译后请简要说明关键翻译考虑。
模板10: 学习辅导
使用场景: 知识学习、技能提升
Prompt模板:
我想学习【主题】,我是【水平】级别。
学习目标:
- 【目标1】
- 【目标2】
可用时间: 【时间】
请帮我:
1. 设计学习路径(分阶段)
2. 推荐学习资源(每阶段3-5个)
3. 制定学习计划(包含时间分配)
4. 提供检验方法(如何确认掌握)
快速参考
Prompt质量自查清单
使用这个清单检查你的Prompt是否足够好:
- [ ] 是否明确了AI的角色?
- [ ] 任务描述是否具体清晰?
- [ ] 是否提供了足够的上下文?
- [ ] 输出格式是否明确?
- [ ] 是否包含示例(如需要)?
- [ ] 约束条件是否完整?
- [ ] 是否避免了歧义表达?
- [ ] 字数/长度要求是否说明?
- [ ] 是否说明了目标受众?
- [ ] 是否可以通过增加信息来改进?
快速改进公式
如果输出不理想,按以下顺序优化:
- 加角色: "你是一位..."
- 加细节: 补充背景信息、约束条件
- 加示例: 提供1-3个理想输出的例子
- 加格式: 明确结构化输出要求
- 加反馈: 告诉AI上一次输出的问题