AI提示词编写基础课（1）

hello，我是提示词培训师拙言

这是一套适合0基础入门的提示词常识课，适合各类大模型

包括不限于：chatgpt系列、文心一言、Kimi Chat等等

常用国产大模型工具的链接我放在了文末，有需要的自取

感兴趣的朋友点点关注，不会错过后续更新的内容

今天介绍的，是编写提示词的第一个技巧：

编写清晰的说明

编写清晰的说明，是指在询问中必须包括足够详细的信息，以获得相关的回复，避免AI答非所问。

举个例子，当我们想要大模型给我们提供几个常用咨询分析模型时，本能的问法就是“提供一些分析模型”，于是就会出现下面信息:

当我们愿意给出更多信息，比如为什么我们需要这个模型，明确需要的数量（比如三个），甚至给出已知模型作为参考的时候，AI给出答案的质量明显就高了很多：

再来看一个例子，我们需要AI帮我们思考一个比较复杂的任务，比如如何快速背诵《登鹳雀楼》。

如果你直接提问，AI会这样回答你：

这个答案其实已经不错了，但如果我们进一步深化细节，这样提问：

“你是一位学习技巧专家。请提供有效的快速背诵方法，帮助用户快速且准确地背诵诗歌《登鹳雀楼》。可以考虑使用分段记忆、关键词记忆、联想记忆等技巧，确保方法具有实际操作性。”

同一个AI工具，回答却有了明显的优化：

最后，我们来看一个反面案例。当你想要AI给你讲讲什么是提示词，直觉上我们往往会直接提问：

这个结果，明显不是我们想要的。

但如果我们给出更多信息和背景，只是多了几个字，结果完全不同：

大模型只是一个工具，不是我们肚子里的蛔虫，问问题的时候切忌惜字如金。多说一点内容，多提供一点信息，这样可以很有效的提高大模型回复的质量和丰富性。