Fatih Kadir Akın
131 lines
6.4 KiB
Plaintext
131 lines
6.4 KiB
Plaintext
欢迎阅读**提示词交互手册**，这是您与 AI 有效沟通的指南。
|
|
|
|
<Callout type="info" title="您将学到什么">
|
|
读完本书后，您将了解 AI 的工作原理、如何编写更好的提示词，以及如何将这些技能应用于写作、编程、研究和创意项目。
|
|
</Callout>
|
|
|
|
<Callout type="tip" title="这是一本交互式书籍">
|
|
与传统书籍不同，本指南完全支持交互。您会在全书中发现实时演示、可点击的示例和"试一试"按钮，让您可以即时测试提示词。通过实践学习能让复杂概念变得更容易理解。
|
|
</Callout>
|
|
|
|
## 什么是提示词工程？
|
|
|
|
提示词工程是为 AI 编写优质指令的技能。当您向 ChatGPT、Claude、Gemini 或其他 AI 工具输入内容时，这就叫做"提示词"。提示词越好，得到的答案就越好。
|
|
|
|
可以这样理解：AI 是一个强大的助手，它会非常字面地理解您的话。它会完全按照您的要求执行。关键在于学会如何准确地表达您想要的内容。
|
|
|
|
<Compare
|
|
before={{ label: "简单提示词", content: "写一篇关于狗的文章" }}
|
|
after={{ label: "精心设计的提示词", content: "写一段200字的信息性段落，介绍狗驯化的历史，适合中学科学教科书使用，开头要有吸引人的引子。" }}
|
|
/>
|
|
|
|
这两种提示词产生的输出质量差异可能是巨大的。
|
|
|
|
<TryIt
|
|
prompt="写一段200字的信息性段落，介绍狗驯化的历史，适合中学科学教科书使用，开头要有吸引人的引子。"
|
|
description="试试这个精心设计的提示词，并将结果与简单地询问'写一篇关于狗的文章'进行比较。"
|
|
/>
|
|
|
|
## 提示词工程的发展历程
|
|
|
|
自 ChatGPT 发布以来的短短三年内，提示词工程随着技术本身的发展而发生了巨大变化。从最初简单的"写出更好的问题"，已经发展成为更加广泛的领域。
|
|
|
|
如今，我们认识到您的提示词只是**更大上下文的一部分**。现代 AI 系统同时处理多种类型的数据：
|
|
|
|
- **系统提示词**：定义 AI 的行为方式
|
|
- **对话历史**：来自之前消息的记录
|
|
- **检索文档**：从数据库中提取的内容（RAG）
|
|
- **工具定义**：让 AI 能够执行操作
|
|
- **用户偏好**：用户的设置和偏好
|
|
- **您的实际提示词**：您现在正在提出的问题
|
|
|
|
这种从"提示词工程"到"上下文工程"的转变反映了我们现在对 AI 交互的理解方式。您的提示词很重要，但 AI 看到的其他所有内容同样重要。最好的结果来自于仔细管理所有这些要素。
|
|
|
|
我们将在本书中深入探讨这些概念，特别是在[上下文工程](/book/20-context-engineering)章节中。
|
|
|
|
## 为什么提示词工程很重要？
|
|
|
|
### 1. 获得更好的答案
|
|
|
|
AI 工具功能强大，但需要清晰的指令才能充分发挥其潜力。同一个 AI 对模糊问题可能给出平庸的回答，但在正确提示下却能产出出色的成果。
|
|
|
|
<Compare
|
|
before={{ label: "模糊的提示词", content: "帮我改改简历" }}
|
|
after={{ label: "精心设计的提示词", content: "请为高级软件工程师职位审阅我的简历。重点关注：1）影响力指标，2）技术技能部分，3）ATS优化。请提供具体的改进建议和示例。" }}
|
|
/>
|
|
|
|
### 2. 节省时间和金钱
|
|
|
|
精心设计的提示词可以一次就得到结果，而不需要多次来回交流。当您按 token 付费或受到速率限制时，这一点尤为重要。花5分钟投入编写一个好的提示词可以节省数小时的反复修改时间。
|
|
|
|
### 3. 获得一致、可重复的结果
|
|
|
|
好的提示词能产生可预测的输出。这对以下场景至关重要：
|
|
- **业务工作流程**：每次都需要相同的质量
|
|
- **自动化**：提示词在没有人工审核的情况下运行
|
|
- **团队协作**：多人需要获得相似的结果
|
|
|
|
### 4. 解锁高级功能
|
|
|
|
许多强大的 AI 功能只有在您知道如何提问时才能发挥作用：
|
|
- **思维链推理**：用于复杂问题
|
|
- **结构化输出**：用于数据提取
|
|
- **角色扮演**：用于专业领域知识
|
|
- **少样本学习**：用于自定义任务
|
|
|
|
没有提示词工程知识，您只能使用 AI 能力的一小部分。
|
|
|
|
### 5. 保持安全并避免陷阱
|
|
|
|
良好的提示有助于您：
|
|
- 通过要求来源和验证来避免幻觉
|
|
- 获得平衡的观点而不是片面的答案
|
|
- 防止 AI 做出您不希望的假设
|
|
- 避免在提示词中包含敏感信息
|
|
|
|
### 6. 为未来做好技能储备
|
|
|
|
随着 AI 越来越多地融入工作和生活，提示词工程正在成为一项基础素养。您在这里学到的原则适用于所有 AI 工具——ChatGPT、Claude、Gemini、图像生成器，以及我们尚未见过的未来模型。
|
|
|
|
## 本书适合谁？
|
|
|
|
本书适合所有人：
|
|
|
|
- **初学者**：想要更好地使用 AI 工具
|
|
- **学生**：进行作业、研究或创意项目
|
|
- **作家和创作者**：在工作中使用 AI
|
|
- **开发者**：构建包含 AI 的应用程序
|
|
- **商务人士**：想在工作中使用 AI
|
|
- **任何好奇的人**：想从 AI 助手中获得更多价值
|
|
|
|
## 本书的组织结构
|
|
|
|
<BookPartsNav />
|
|
|
|
此外还有一个**附录**，包含模板、故障排除帮助、术语表和额外资源。
|
|
|
|
## 关于 AI 模型的说明
|
|
|
|
本书主要使用 ChatGPT 的示例（因为它最受欢迎），但这些理念适用于任何 AI 工具，如 Claude、Gemini 或其他工具。当某些内容仅适用于特定 AI 模型时，我们会特别说明。
|
|
|
|
AI 正在快速发展。今天有效的方法明天可能会被更好的方法取代。这就是为什么本书专注于核心理念，无论您使用哪种 AI，这些理念都会保持实用价值。
|
|
|
|
## 让我们开始吧
|
|
|
|
编写好的提示词是一项通过练习会越来越好的技能。在阅读本书时：
|
|
|
|
1. **动手尝试** - 测试示例，修改它们，看看会发生什么
|
|
2. **持续练习** - 不要期望第一次尝试就能得到完美的结果
|
|
3. **做好笔记** - 记录什么有效，什么无效
|
|
4. **分享交流** - 将您的发现添加到 [prompts.chat](https://prompts.chat)
|
|
|
|
<Callout type="tip" title="熟能生巧">
|
|
最好的学习方式是实践。每一章都有您可以立即尝试的示例。不要只是阅读，亲自动手试试吧！
|
|
</Callout>
|
|
|
|
准备好改变您与 AI 协作的方式了吗？翻开下一页，让我们开始吧。
|
|
|
|
---
|
|
|
|
*本书是 [prompts.chat](https://github.com/f/prompts.chat) 项目的一部分，采用 CC0 1.0 通用（公共领域）许可证。*
|