什么是 提示词？
提示词是提供给 AI 模型的自然语言输入或指令，用于引导模型生成响应，作为人机交互的主要接口，通过精心设计的文本、上下文和格式指令来塑造模型的输出。
快速了解
| 全称 | AI 提示词 |
|---|---|
| 创建时间 | 概念随 GPT-3（2020）出现，随 ChatGPT（2022）正式形成 |
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
提示词是与大语言模型（LLM）和其他生成式 AI 系统交互的基础机制。它可以从简单的问题到复杂的多部分指令，包含上下文、示例、约束条件和输出格式规范。提示词的质量和结构显著影响 AI 响应的质量、准确性和相关性。提示词可分为多种类型：零样本（直接提问）、少样本（带示例）、思维链（逐步推理）和系统提示词（定义 AI 行为和角色）。有效的提示词设计已成为 AI 时代的关键技能，催生了提示词工程这一专业领域。系统提示词对于定义 AI 行为、个性和约束至关重要。最佳实践包括明确指定期望的输出格式、提供相关上下文、使用示例（少样本学习）以及实施防护措施以防止不良输出。
主要特点
- 作为人类与 AI 模型之间的主要通信接口
- 可包含上下文、指令、示例和输出格式规范
- 质量直接影响 AI 响应的准确性和相关性
- 支持多种技术：零样本、少样本、思维链和角色扮演
- 无需重新训练模型即可实现对 AI 行为的精细控制
- 可通过迭代优化以达到期望的输出效果
常见用途
- 对话式 AI：聊天机器人、虚拟助手、客服自动化
- 内容生成：文章、营销文案、创意写作、社交媒体帖子
- 代码生成：编程辅助、代码解释、调试、重构
- 数据分析：摘要、信息提取、分类、情感分析
- 教育领域：辅导、问答、个性化学习体验
示例
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零样本提示和少样本提示有什么区别？
零样本提示直接给 AI 布置任务而不提供示例，依赖其预训练知识。少样本提示在实际任务之前包含期望的输入输出格式示例。对于特定格式或复杂任务，少样本通常能产生更一致的结果，而零样本更适合简单直接的问题。
什么是系统提示词，为什么它很重要？
系统提示词在用户交互开始前设定 AI 的行为、角色和约束。它定义 AI 应该如何响应、应避免哪些话题、输出格式偏好以及其扮演的角色。系统提示词对于构建一致的 AI 应用程序和维护适当的边界至关重要。
如何改进提示词以获得更好的结果？
明确指定期望的输出格式和长度。提供上下文和背景信息。使用清晰、明确的语言。必要时包含示例（少样本）。将复杂任务分解为步骤。指定目标受众或语气。根据结果进行迭代和优化。对于推理任务，要求 AI 逐步思考。
什么是思维链提示？
思维链提示要求 AI 在给出最终答案之前逐步展示其推理过程。这种技术显著提高了数学、逻辑和复杂推理任务的表现。简单地添加「让我们一步一步思考」就可以提高许多问题类型的准确性。