Prompt工程（GPT Prompt设计技巧）

本系列的前三篇文章中介绍了大语言模型的概念(link)、训练方法(link)及核心能力(link)，但想要用好GPT仍不是一件简单的事情，驾驭AIGC的核心是写好Prompt。

Prompt（提示词）：指的是给语言模型提供的一段文本输入，用于引导模型生成相应的输出。这个提示词可以是一个问题、指令、引子，或者任何其他形式的文本，它的作用是设置上下文，让模型理解用户的意图，并生成与上下文相关的回答或完成任务。

如果你对GPT的应用就是简单的对话聊天，那么并不需要花太多时间阅读本文Prompt工程，几乎所有在线提供服务的GPT类应用在对话方面都已经很强了，不需要专门的学习。但如果你希望GPT能够成为生产力工具，帮助自己完成日常的工作任务，那么本篇文章的内容就非常值得仔细阅读和收藏，本文所提供的Prompt相关知识和技巧，适用于所有GPT类的产品，包括ChatGPT、Claude、通义千问、文心一言、Llama、ChatGLM等。

Prompt的基本要素

一个合理设计的Prompt，应该包含四个基本要素内容：指令、上下文、输入数据和输出指示。

Prompt的几个关键技巧

我们在使用GPT时，可以让GPT扮演特定的角色，甚至可以设定GPT的性格、风格等，GPT将会按照设定的角色和风格来进行回复，例如：

你是一个旅游爱好者，善于用文字来记录旅游过程中的景色和人文，你喜欢在游记中使用唯美、抒情的文字，侧重于展现个人在旅游过程中的感受，而不是简单介绍景点。现在，请写一篇黄山的游记。

你是一个活动策划者，日常工作是根据活动目标撰写活动方案，你喜欢周到细致的考虑，给出详尽的活动方案，以便于活动准备工作能够有序推进。现在，请撰写一份xxx的活动策划方案。

其实，目前互联网上一些AIGC平台中的文案助手、文案智能体，就是预设了一些“角色”，让其输出的文字更符合某些特定场景的风格。了解了这个技巧后，完全可以根据自己的需求在Prompt中设定角色风格，比直接用平台中的预设角色更加灵活。

在上一篇文章中，介绍了GPT核心能力之一情景学习，我们可以在对话中通过示例的方式来让GPT理解需要执行的任务。这是撰写Prompt的一个重要技巧：在指令中附加一些示例，让GPT更明白我们的要求，其输出也会更符合我们要求。例如：

你是一个文案人员，善于写作社交平台上引起传播的产品文案，你喜欢在标题中采用emoji来撰写吸引眼球的文案标题。下面是一些例子：

产品：手机充电器

标题：【充电革命】告别电量焦虑，一充即满的秘密武器

产品：扫地机器人

标题：【家务终结者】一键启动，享受智能清洁新生活

现在，请你为最新推出的“可飞行汽车”给出一个最适合的文案标题。

如果希望GPT回答一个复杂的问题，直接给出答案可能并不容易，最好是将问题拆分成多个小问题，逐步向GPT提问，这样更容易得到期望的结果，例如直接让GPT帮我们撰写一篇详尽的策划文案是比较难的，但可以首先让GPT整理出一份策划文案的大纲，然后依照章节让GPT分别撰写相应内容，最后让GPT对完整的文案进行润色和优化，这样一步一步拆解复杂任务更容易达成最后的结果。

当然，还有一个重要技巧，就是激活GPT的思维链（ChainofThought，我们在上一篇专门提到过），对于复杂的逻辑问题，可以在Prompt中给出具体思考步骤Prompt工程，让GPT按照步骤来回答问题，这样更容易得到符合逻辑的答案。激活思维链最简单的方法，是在Prompt中加上这么一句：请一步一步思考后回答，结果可能会有奇效哦～

我们通常会在Prompt的开始就明确指令，但如果Prompt很长，其中包含的信息较多，建议在Prompt的最后再重复一遍指令，这是因为GPT对Prompt最后提供的信息更敏感，重复一遍指令会让GPT更清晰自己需要完成什么任务。

虽然很多人对Markdown这个词很陌生，但它却是GPT世界里最最重要的文档格式，当我们看到GPT输出的内容有标题、小标题的高亮时，可以肯定这里就用到了Markdown，下面是对Markdown一个简单的介绍。

Markdown是一种轻量级的文档格式化语法，可以用纯文本的形式来定义一个文档的结构、标记需要突出的文字、制作简单的表格等，它本身是纯文本，但可以被渲染成HTML格式，从而在网页中显示有格式的文档内容，完整学习Markdown并不困难，有兴趣的读者可以到网上随便找个教程看一下，我这里只介绍三个在撰写Prompt过程中最重要的语法：

当然，Markdown还有很多强大的格式化能力，但在写Prompt时一般用不到，我在这里就不详细讲述了。

Prompt的参考结构

看到这里，我们虽然了解了Prompt应该包含的要素，也了解了一些重要的技巧，但一个好的Prompt到底该长什么样？这里就来到了本文最关键的地方，一个能够形成生产力的Prompt，其实是将上面讲的要素和技巧进行了有机的融合，下图是我给出的一个完整Prompt的形态和说明。

上图示例Prompt的结构形式，可以应对绝大多数现实中的场景需求，在具体使用过程中可以根据自己的需要来调整。例如，手头就没有示例，那么示例这一段就可以删除；如果问题偏复杂逻辑，可以需要增加一个思考步骤的段落，来激活GPT的思维链能力。

Prompt工程

虽然本文已经讲述了Prompt的元素、技巧和参考结构，但真的应用于具体工作任务时，会发现写出一个能够解决问题的Prompt仍然需要不断的尝试，根据GPT的回答来优化和调整Prompt，直到能够得到符合我们预期的结果。这种通过不断尝试和迭代，来优化Prompt的过程，被称为提示词工程（PromptEngineering）。

有些人可能会认为Prompt工程应该是由技术人员来完成，诚然，技术人员在讲GPT与业务系统结合过程中必然会实践这方面的工作，但普通人在应用GPT时也要有这种意识，这样才能积累我们驾驭AIGC的能力，对于普通人我有三个建议：

了解了Prompt的要素、技巧，经过不断的练习，就能够积累出写好Prompt的经验和能力，这时候你就真正可以驾驭GPT了，有句话说的特别好：未来已来，打败你的不是AI，而是会用AI的人。