1.基于角色的提示

在提出任何问题之前，为 AI 分配特定角色可以帮助您获得更明确的答复。AI，或者说大型语言模型，试图对所有事情采取中立态度，这很好，但并不总是最好的。因此在某些情况下，您应该知道如何使用这种基于角色的提示。

假设我必须向 ChatGPT 询问黑洞的起源。在这种情况下，我可以给出一个提示，而不是直接要求机器人向我解释黑洞是如何起源的，而是“像太空科学家一样向我解释黑洞的起源”。

这种提示将确保你得到相当合理且更容易理解的答案，而不是术语。角色提示还可以确保更人性化的现场对话。你也可以自己测试一下，看看有什么不同。

2. 基于镜头的提示

这是给 AI 提供提示的重要方法。这里的“Shot”是指“Examples”。One shot 表示一个示例，zero-shot 表示零个示例，multi-shot 表示给出多个示例。通过给 AI 提供你想要的特定示例，你将获得更详细和个性化的响应。

以下是使用“一次性提示技术”编写的提示示例 -

“写一本定制的简短自助书。你可以以《原子习惯》为例。 ”

这个提示会让 AI 知道你到底想要什么。在下面的提示中，我们使用了一本名为《原子习惯》的书作为示例，为我们提供了一本简短且定制的自助书。如果使用零次提示编写了相同的提示，你只需要求 AI 为你编写一本自助书，而无需任何示例。如果它是使用多次提示编写的，我们会给它 4-5 个不同的示例。

3.自我批评

如前所述，AI 或 LLM 的设计方式是始终尝试给出自然的答案。但如果您对答案不满意，并且想要更个性化的答案，那么您可以使用这种提示技术。

自我批评提示，顾名思义，就是人工智能以这样一种方式给出提示，即批评它的回答，并给出更好或改进的回答版本。

以下是自我批评提示的一个例子：

“向我解释一下手机的利与弊。现在，请批评一下这个回答，并根据给出的批评意见给我提供一个重新定义的版本。”

4.负面提示技巧

这种提示技巧相当简单。你只需要向人工智能挑战你想要什么和不想要什么。我们还是以过去的提示为例。但如果你用这种技巧写的话，它会是“向我解释一下手机的优点和缺点，但每个不要超过 5 分。

在以下提示中，您已向 AI 明确表示您不希望获得超过 5 分，因此您从它那里得到的回复不会超过 5 分。如果您没有给出这个否定提示，它最终可能会给出 10-15 分，这会使回复难以理解且对您来说很混乱。

5. 思路提示

这个提示类似于你要求数学老师解释步骤的方式。这种提示技巧涉及要求人工智能逐步解释答案或响应。当你要求人工智能解决复杂问题或需要对提出的观点进行定义时，这个提示很有用。

以下是思维链提示的一个例子：

“一辆公交车以60KMPH的速度行驶，下一站距离车站分别为82KM和126KM。公交车早上8点发车，请问它什么时候到达这两个站点？请分步解释并说明理由。 ”

如果你不给出这个思路提示，AI会直接给你答案，让你一头雾水。

最后的话

这些是您在使用 AI 之前应该了解的顶级提示技术。提示是使用 AI 工具时的一个重要部分，因此了解它和最佳技术将使 AI 的使用不仅更容易，而且对您更有利。您还可以测试所有提示，我们非常确定您将能够获得最佳响应或至少比原始响应更好。