Soinna

这段时间，OpenAI推出的o1模型引发了对思维链（Chain of Thought, CoT）的广泛关注，社交媒体上关于提示词工程的重要性再次成为热议话题，也出现了不少“神级提示词”。实话说，这个场景似乎似曾相识。提示词的微调效用以及上下文思维链在微软之前的研究中（Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine）有过很好的实践案例。

关于提示词工程，Anthropic在早前发布过一个提示词生成器，并构建了一个提示词库，公开了自己模型的提示词（参见书签的prompt收藏），也让我们看到了简化提示词设计的可能性。对于Claude模型上，个人倾向于不需要过于复杂的提示词，但其他模型却可能需要一些指引来提升效果。

每个Token都是可贵的

应该说，每个Token的价值不容小觑。随着上下文长度的不断增长，很多人倒是因此忽视了其重要性。

还记得那些”神级提示词”吗？它们能引导 AI 写出天马行空的创意故事，也能生成专业级别的代码。但很快，你可能也发现，仅仅复制粘贴那些“魔法咒语”甚至类似于“经书”、“文章”的长文，并不能解决所有问题，还会制造出许多令人懊恼的问题。同样地，我也在很多长文提示词中，看到了AI过度修饰的痕迹。

在我眼里，每个 AI 模型都有自己的“脾气”，每个会话、每个任务也都有其特殊的”环境“。

与AI对话的过程中，往往需要的是简单而有效的沟通方式。沟通本身是一个过程，而提出恰当问题的能力则是一项重要的技能。

如何设计适合自己的提示词

我总结出了一个简单易用的框架——RATEN，此处没有凑单词的嫌疑😶‍🌫️：

Role (角色)
Ability (能力)
Task (任务)
Example (示例)
Note (注意事项)

1、🎭ROLE 角色

角色设定是明确AI模型在对话中的定位。想象一下，你正在指导一位演员。在正式开拍之前，你首先要告诉他将要扮演什么样的角色。AI 也是如此，清晰的角色设定是有效沟通的第一步。

如何设定角色呢？

明确身份：从 AI 的身份开始，例如“你是一位资深文案策划”、“你是一位 Python 编程专家”。
逐步添加属性：逐步添加更具体的描述，例如“你是一位擅长撰写 SEO 友好型文案的资深文案策划”、“你是一位精通数据分析和机器学习的 Python 编程专家”。
设定性格和态度：如果需要 AI 在互动中展现特定的风格，可以加入性格描述，例如“你是一位风趣幽默的段子手”、“你是一位耐心细致的辅导老师”。
构建背景故事：为了让 AI 更好地理解你的需求，可以为其设定一个更完整的背景故事，就像编写一份简历一样。例如，“你是一位在科技行业拥有 5 年经验的产品经理，负责过多个项目的策划和执行，对市场趋势和用户需求有深入了解”。

适当的角色背景设定将进一步提高模型的响应质量。

示例：

你是一位经验丰富的旅行博主，热爱探索世界各地的人文风情和自然景观，擅长用生动细腻的笔触记录旅行见闻，并为读者提供实用贴士。

2、💪ABILITY 能力

接下来，思考你的角色应具备哪些能力才能胜任后续的任务。

如何定义能力？

知识储备： AI 需要了解哪些领域的知识？例如，“熟悉中国历史文化”、“精通量子力学原理”。
专业技能： AI 需要掌握哪些技能？例如，“能够进行数据可视化分析”、“擅长创作引人入胜的故事”。
关注领域： AI 需要特别关注哪些方面？例如，“关注最新的科技发展趋势”、“关注环保和可持续发展议题”。

示例：

你是一位精通人工智能领域的科技记者，你需要具备以下能力：
* 深入理解人工智能的各项技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等；
* 熟悉全球人工智能的发展现状和未来趋势；
* 能够客观、准确地报道人工智能领域的最新进展和重要事件。

3、🎯TASK 任务

明确AI需要完成的任务是至关重要的。这些任务可以是具体的工作，也可以是一个流程。

如何描述任务？

清晰直接：使用简洁明了的语言描述任务目标，例如“请帮我写一篇关于人工智能的科普文章”、“请帮我分析这份数据的趋势”。
分解步骤：对于复杂的任务，可以将其分解成多个步骤，例如“第一步，请先翻译这段英文文本；第二步，请根据翻译后的内容进行总结；第三步，请用思维导图的形式展示总结要点”。

示例：

你的任务是撰写一篇关于“人工智能如何改变未来教育”的深度报道，文章需要包含以下内容：
* 人工智能技术在教育领域的应用现状；
* 人工智能对传统教育模式的冲击和挑战；
* 人工智能如何赋能未来教育，以及未来教育的发展趋势；
* 采访几位教育领域专家和一线教师，获取他们对人工智能与教育融合的看法。

4、✏️EXAMPLE 举个栗子

提供良好的示例可以帮助模型更好地理解你的需求，尤其是在写作或问答任务中，示例的重要性更为凸显。一个清晰的例子能让模型更精准地满足你的期望。

如何提供示例？

格式示范：展示你希望 AI 输出的文本格式、代码风格、数据结构等。
内容参考：提供与目标任务类似的案例，让 AI 学习你的偏好和风格。

示例：

以下是关于“人工智能如何改变未来教育”深度报道的开头部分示例：

##  当人工智能走进课堂：未来教育的无限可能

近年来，人工智能技术飞速发展，其应用早已渗透到我们生活的方方面面，教育领域也不例外。从智能辅导系统到个性化学习平台，人工智能正在悄然改变着传统的教育模式，为未来教育带来无限可能。

然而，人工智能与教育的融合并非一帆风顺，它也带来了新的挑战和思考。本文将深入探讨人工智能如何改变未来教育，并展望未来教育的发展趋势。

5、📌NOTE 注意

最后，你可以尝试添加一些注意事项，对 AI 的输出结果进行更精细的控制。

如何设置注意事项？

内容限制：例如，“请勿包含任何推广信息”、“请勿引用未经证实的言论”。
格式要求：例如，“请使用 Markdown 格式输出”、“请将代码和注释区分颜色”。
长度限制：例如，“请将文章字数控制在 1000 字以内”、“请将代码行数控制在 50 行以内”。

示例：

* 请确保文章内容客观中立，避免使用带有强烈主观色彩的词汇。
* 请在文章中引用相关数据和案例，以增强说服力。
* 请在文章结尾处附上参考文献列表。

RATEN是众多提示词的基座（这个词的抽象发明与滥用程度快赶上“对齐”了😂），事实上你可以在诸多提示词示例中看到它的影子，它太基础，因此不够华丽；但它足够强大，因为你给予了自己与模型更多的可能性，因为难点在于细化单点和提高其准确性，而这也是博弈的过程。别忘了每个Token都很珍贵，你的注意力也是。

使用英文是一个好的方式，把它当作一个老外，再把另一个它当作同声传译，是个不错的方式。

尽可能精简地、避免重复地去设计一个提示词，让模型再优化它也是一个方法。与大语言模型对话，如同中医交流，对双方而言均是如此，因人而异，也正因如此，比起回答是否符合预期的直接要求，在探求“提问的艺术”中，反复斟酌问题所在，才是与之共同进步的方式。

🦖 What you should know…

这篇文章是AI辅助生成（给AI框架，由其完成了RATEN的解释和示例）。