文章目录

前言前置准备（非常重要）一、Prompt 提示词介绍1.1 Prompt 的重要性

二、Prompt 提示词元素构成与实践2.1 关键字2.2 上下文2.3 格式要求2.4 实践示例

三、Prompt 提示词编写原理3.1 清晰性3.2 具体性3.3 适应性

四、Prompt 提示词编写常用的分隔符讲解4.1 逗号（,）4.2 分号（;）4.3 换行符4.4 实践示例

五、Prompt 提示词编写遵循原则操作实践5.1 反复测试5.2 学习借鉴5.3 持续迭代5.4 实践示例

结语

前言

在人工智能的快速发展中，Prompt 提示词工程作为一种新兴的技术手段，正在逐渐改变我们与大模型的互动方式。本文将深入探讨 Prompt 提示词的构成、编写原理及其在实际应用中的注意事项，帮助你更好地掌握这一重要技能。

前置准备（非常重要）

由于下文中涉及较多的演示，再开始学习之前，我将使用最新出的 能用AI工具 里面的工作流做演示。因为里面有很多免💰的模型，所以演示的时候比较方便。

一、Prompt 提示词介绍

Prompt 提示词是指在与大模型进行交互时，用户输入的文本提示。它们可以引导模型生成特定的输出，帮助用户更高效地获取所需信息。随着大模型的不断进化，Prompt 提示词的设计与使用变得愈发重要。

1.1 Prompt 的重要性

引导性：有效的提示词能够引导模型朝着用户期望的方向生成内容。灵活性：用户可以根据需求调整提示词，以适应不同的场景和任务。效率：合理的提示词设计可以显著提高模型的响应速度和准确性。

二、Prompt 提示词元素构成与实践

在编写 Prompt 提示词时，理解其基本构成元素是至关重要的。一般来说，Prompt 提示词由以下几个部分组成：

2.1 关键字

关键字是提示词的核心部分，直接影响模型的输出。例如，在请求生成一篇关于“机器学习”的文章时，关键字“机器学习”应明确且突出。

2.2 上下文

上下文为模型提供了更多的信息，帮助其理解用户的意图。比如，添加“请详细解释”或“给出实例”可以使模型生成更具深度的内容。

2.3 格式要求

如果用户对输出的格式有特定要求，可以在提示词中明确指出。例如，“请以列表形式列出”或“请用简洁的语言描述”。

2.4 实践示例

生成一篇关于机器学习的文章，

要求：包括定义、应用和未来发展趋势；

字数：控制在500字以内。

1、利用工具的话，我们打开页面，点击+创建助手，然后点击工作流编排。

2、到工作流编排页面后，把上面的示例提示词，放在AI组件里面的System，把用户输入的内容，放到user内

3、实际效果

你只需要输入一个简易关键词，就能生成对应的文章

三、Prompt 提示词编写原理

编写有效的 Prompt 提示词需要遵循一定的原理，以确保模型能够准确理解并生成所需内容。

3.1 清晰性

提示词应简洁明了，避免使用模糊或复杂的语言。清晰的表达能够减少模型的理解成本。

3.2 具体性

具体的提示词能够提供更多的上下文信息，帮助模型更好地把握用户的需求。例如，明确要求“列出三种机器学习算法”比“说说机器学习”更具指导性。

3.3 适应性

根据不同的任务和场景，灵活调整提示词的内容和结构，以适应模型的特性和用户的需求。

四、Prompt 提示词编写常用的分隔符讲解

在编写复杂的 Prompt 提示词时，使用分隔符可以帮助清晰地划分不同的部分。常用的分隔符包括：

4.1 逗号（,）

用于分隔不同的要素，适合简单的提示词。

4.2 分号（;）

适用于较复杂的提示词，可以清晰地分隔不同的指令或要求。

4.3 换行符

在需要分段的提示词中，换行符可以帮助模型更好地理解结构。

4.4 实践示例

生成一篇关于机器学习的文章；

要求包括定义、应用和未来发展趋势；

字数控制在500字以内。

五、Prompt 提示词编写遵循原则操作实践

在实际操作中，遵循以下原则可以帮助你编写出更有效的 Prompt 提示词：

5.1 反复测试

编写提示词后，进行多次测试，观察模型的输出效果，及时调整和优化。

5.2 学习借鉴

参考他人的成功案例，学习优秀的提示词设计，积累经验。

5.3 持续迭代

随着对模型理解的加深，持续优化和迭代你的提示词，以适应不断变化的需求。

5.4 实践示例

请生成一篇关于深度学习的文章；

要求包括基本概念、应用案例和未来趋势；

字数控制在800字以内；

请使用简洁的语言。

结语

掌握 Prompt 提示词工程的技巧，希望你在能用AI工作流中，发挥出更大的作用。

能用AI传送门： https://www.nyai.chat/chat?invite=nyai_1141439&fromChannel=csdn 这里有大语言聚合模型，随意使用任你选择。