chatgpt-prompt工程

引言

​ 在人工智能技术的不断发展中，chatgpt 这一强大的聊天机器人应运而生 ；强大的AI模型，在聊天对话中，展示的能力有目共睹；在大家都享用AI带来的某些便利的时候，心细的人已经发现了一个问题——AI对于不同的提问，给出的回答，存在着一些差距；因此，提示词（prompt）的重要性便显现出来了；

​ 本文将探讨如何充分利用 prompt 的力量，旨在帮助读者更好地与 GPT 进行互动。我们将介绍一些有效的 prompt 设计策略，并分享一些提示和技巧，使您能够通过巧妙构建 prompt 的方式，获得令人满意的回答和交流结果。

在我的导航栏里的AI板块，可以详见更多AI有关的知识； 针对prompt提示工程，有吴恩达的提示词公开课总结

Prompt 工程技术简介

什么是 Prompt 工程？

Prompt 工程是创建提示或指导像 ChatGPT 这样的语言模型输出的过程。它允许用户控制模型的输出并生成符合其特定需求的文本

prompt组成元素

• 任务：对提示要求模型生成的内容进行清晰而简洁的陈述。
• 指令：在生成文本时模型应遵循的指令。
• 角色：模型在生成文本时应扮演的角色。

prompt原则

​​
Principles of Prompting
Principle1——Write clear and specific instructions
Principle 2——Give the model time to think
原则一：写清楚清晰和具体结构的指令
策略1：使用分隔符
Triple quotes:"""
Triple backticks:'''
Triple dashes:---
Angle brackets:< >
XML tags:
策略2：要求结构化输出HTML、JSON
策略3：要求模型检查是否满足指令条件 (ifelse)
策略4：few-shot 提示
给出完成任务的成功例子然后要求模型执行任务；即提供少量示例，如文本风格或语气
原则二：给模型足够时间来思考
策略1：指定完成任务所需的步骤
策略2：指导模型自己尝试解答问题后再对需要决策的指令对比判断
​​
模型的局限性
虚假知识:模型给出看似真实实则编造的知识，即“一本正经的胡说八道”
解决方案
按照两个原则进行提示
要求模型找到文本中的任何相关引用
要求模型使用引用来回答问题

prompt的优化迭代

第一个提示是否有效不里要，重要的是找到最终有效提示的过程  
一轮选代的步骤：
  1.按照两个提示原则简化第一个提示
  2.分析指令不清晰或未给足模型间思考的步骤
  3.改进生成新的提示
在多个样本上迭代开发测试比较性能

‘让我们一步一步思考’——提升回答的逻辑性

应用

应用

指令提示技术

指令提示技术是通过为模型提供具体指令来引导ChatGPT的输出 ， 确保输出相关和高质量 内容；

提示公式：“按照以下指示生成[任务]：[指令]”

示例：

生成客户服务响应：

• 任务：生成响应客户查询
• 指令：响应应该专业且提供准确的信息
• 提示公式：“按照以下指示生成专业且准确的客户查询响应：响应应该专业且提供准确的信息。”

生成法律文件：

• 任务：生成法律文件
• 指令：文件应符合相关法律法规
• 提示公式：“按照以下指示生成符合相关法律法规的法律文件：文件应符合相关法律法规。”

角色提示

角色提示技术是通过为ChatGPT指定一个特定的角色来引导其输出的一种方式，生成针对特定上下文或受众的文本

提示公式：“作为[角色]生成[任务]”

示例：

生成客户服务回复：

• 任务：生成对客户查询的回复
• 角色：客户服务代表
• 提示公式：“作为客户服务代表，生成对客户查询的回复。”

生成法律文件：

• 任务：生成法律文件
• 角色：律师
• 提示公式：“作为律师，生成法律文件。”

角色提示技术与指令提示和种子词提示结合使用

下面是一个示例，展示了如何将指令提示、角色提示和种子词提示技术结合使用：

• 任务：为新智能手机生成产品描述
• 指令：描述应该是有信息量的，具有说服力，并突出智能手机的独特功能
• 角色：市场代表 种子词：“创新的”
• 提示公式：“作为市场代表，生成一个有信息量的、有说服力的产品描述，突出新智能手机的创新功能。该智能手机具有以下功能[插入您的功能]”

结合使用可以增强ChatGPT的输出

标准提示

标准提示是一种简单的方法，通过为模型提供一个特定的任务来引导ChatGPT的输出；

提示公式：“生成一个[任务]”

例如：

生成新闻文章的摘要：

• 任务：总结这篇新闻文章
• 提示公式：“生成这篇新闻文章的摘要”

生成一篇产品评论：

• 任务：为一款新智能手机撰写评论
• 提示公式：“生成这款新智能手机的评论”

将标准提示、角色提示和种子词提示技术结合使用的示例：

• 任务：为一台新笔记本电脑撰写产品评论
• 说明：评论应客观、信息丰富，强调笔记本电脑的独特特点
• 角色：技术专家
• 种子词：“强大的”
• 提示公式：“作为一名技术专家，生成一个客观而且信息丰富的产品评论，强调新笔记本电脑的强大特点。”

零、一和少样本提示

零样本、一样本和少样本提示是用于从ChatGPT生成文本的技术，最少或没有任何示例。当特定任务的数据有限或任务是新的且未定义时，这些技术非常有用。

当任务没有可用的示例时，使用零样本提示技术。模型提供一个通用任务，根据对任务的理解生成文本。

当任务只有一个示例可用时，使用一样本提示技术。模型提供示例，并根据对示例的理解生成文本。

当任务只有有限数量的示例可用时，使用少样本提示技术。模型提供示例，并根据对示例的理解生成文本。

提示公式：“基于[数量]个示例生成文本”

例如：

为没有可用示例的新产品编写产品描述：

• 任务：为新的智能手表编写产品描述
• 提示公式：“基于零个示例为这款新智能手表生成产品描述”

使用一个示例生成产品比较：

• 任务：将新款智能手机与最新的iPhone进行比较
• 提示公式：“使用一个示例（最新的iPhone）为这款新智能手机生成产品比较”

使用少量示例生成产品评论：

• 任务：为新的电子阅读器撰写评论
• 提示公式：“使用少量示例（3个其他电子阅读器）为这款新电子阅读器生成评论”

“让我们思考一下”提示

“让我们思考一下”提示是一种技巧，可鼓励ChatGPT生成反思和思考性的文本。这种技术适用于撰写论文、诗歌或创意写作等任务 。

例如：

生成一篇反思性论文：

• 任务：就个人成长主题写一篇反思性论文
• 提示公式：“让我们思考一下：个人成长”

生成一首诗：

• 任务：写一首关于季节变化的诗
• 提示公式：“让我们思考一下：季节变化”

这个提示要求对特定主题或想法展开对话或讨论。发言者邀请ChatGPT参与讨论相关主题。

模型提供了一个提示，作为对话或文本生成的起点。

要使用“让我们思考一下提示”技术与ChatGPT，您可以遵循以下步骤：

1. 确定您要讨论的主题或想法。
2. 制定一个明确表达主题或想法的提示，并开始对话或文本生成。
3. 用“让我们思考”或“让我们讨论”开头的提示，表明您正在启动对话或讨论。

以下是使用此技术的一些提示示例：

• 提示：“让我们思考气候变化对农业的影响”
• 提示：“让我们讨论人工智能的当前状态”
• 提示：“让我们谈谈远程工作的好处和缺点” 您还可以添加开放式问题、陈述或一段您希望模型继续或扩展的文本。

提供提示后，模型将使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应，并以连贯的方式继续对话。

这种独特的提示有助于ChatGPT以不同的视角和角度给出答案，从而产生更具动态性和信息性的段落。

自洽提示

自洽提示是一种技术，用于确保ChatGPT的输出与提供的输入一致。这种技术对于事实核查、数据验证或文本生成中的一致性检查等任务非常有用。

示例1：文本生成

• 任务：生成产品评论
• 指令：评论应与输入中提供的产品信息一致
• 提示公式：“生成与以下产品信息一致的产品评论[插入产品信息]”

示例2：文本摘要

• 任务：概括一篇新闻文章
• 指令：摘要应与文章中提供的信息一致
• 提示公式：“用与提供的信息一致的方式概括以下新闻文章[插入新闻文章]”

示例3：文本完成

• 任务：完成一个句子
• 指令：完成应与输入中提供的上下文一致
• 提示公式：“以与提供的上下文一致的方式完成以下句子[插入句子]”

示例4：事实核查与数据验证

1. 事实核查：

   任务：检查给定新闻文章的一致性

   输入文本：“文章中陈述该城市的人口为500万，但后来又说该城市的人口为700万。”

   提示公式：“请确保以下文本是自洽的：文章中陈述该城市的人口为500万，但后来又说该城市的人口为700万。”

2. 数据验证：

   任务：检查给定数据集的一致性

   输入文本：“数据显示7月份的平均温度为30度，但最低温度记录为20度。”

   提示公式：“请确保以下文本是自洽的：数据显示7月份的平均温度为30度，但最低温度记录为20度。”

种子词提示

种子词提示是一种通过提供特定的种子词或短语来控制ChatGPT输出的技术。种子词提示的提示公式是种子词或短语，后跟指令“请根据以下种子词生成文本”。

示例：

文本生成：

• 任务：编写一篇有关龙的故事
• 种子词：“龙”
• 提示公式：“请根据以下种子词生成文本：龙”

语言翻译：

• 任务：将一句话从英语翻译成西班牙语
• 种子词：“你好”
• 提示公式：“请根据以下种子词生成文本：你好”

种子词提示可以与角色提示和指令提示相结合

示例1：文本生成

• 任务：编写一首诗
• 指令：诗应与种子词“爱”相关，并以十四行诗的形式书写。
• 角色：诗人
• 提示公式：“作为诗人，根据以下种子词生成与“爱”相关的十四行诗：”

示例2：文本完成

• 任务：完成一句话
• 指令：完成应与种子词“科学”相关，并以研究论文的形式书写。
• 角色：研究员
• 提示公式：“作为研究员，请在与种子词“科学”相关且以研究论文的形式书写的情况下完成以下句子：[插入句子]”

示例3：文本摘要

• 任务：摘要一篇新闻文章
• 指令：摘要应与种子词“政治”相关，并以中立和公正的语气书写。
• 角色：记者
• 提示公式：“作为记者，请以中立和公正的语气摘要以下新闻文章，与种子词“政治”相关：[插入新闻文章]”

知识生成提示

知识生成提示是一种从ChatGPT中引出新的、原创的信息的技术。

示例1：知识生成

• 任务：生成有关特定主题的新信息
• 说明：生成的信息应准确且与主题相关
• 提示公式：“生成有关[特定主题]的新的准确信息”

示例2：问答

• 任务：回答问题
• 说明：答案应准确且与问题相关
• 提示公式：“回答以下问题：[插入问题]”

示例3：知识整合

• 任务：将新信息与现有知识整合
• 说明：整合应准确且与主题相关
• 提示公式：“将以下信息与有关[特定主题]的现有知识整合：[插入新信息]”

示例4：数据分析

• 任务：从给定的数据集中生成有关客户行为的见解
• 提示公式：“请从这个数据集中生成有关客户行为的新的和原创的信息”

知识整合提示

利用模型的现有知识来整合新信息或连接不同的信息片段。

如何与ChatGPT一起使用：

• 模型应该提供新信息和现有知识作为输入，以及指定生成文本的任务或目标的提示。
• 提示应包括有关所需输出的信息，例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。

示例1：知识整合

• 任务：将新信息与现有知识整合
• 说明：整合应准确且与主题相关
• 提示公式：“将以下信息与关于[具体主题]的现有知识整合：[插入新信息]”

示例2：连接信息片段

• 任务：连接不同的信息片段
• 说明：连接应相关且逻辑清晰
• 提示公式：“以相关且逻辑清晰的方式连接以下信息片段：[插入信息1] [插入信息2]”

示例3：更新现有知识

• 任务：使用新信息更新现有知识
• 说明：更新的信息应准确且相关
• 提示公式：“使用以下信息更新[具体主题]的现有知识：[插入新信息]”

多项选择提示

技术向模型提供一个问题或任务以及一组预定义的选项作为潜在答案。

示例1：问答

• 任务：回答一个多项选择题
• 说明：答案应该是预定义的选项之一
• 提示公式：“通过选择以下选项之一回答以下问题：[插入问题] [插入选项1] [插入选项2] [插入选项3]”

示例2：文本完成

• 任务：使用预定义选项之一完成句子
• 说明：完成应该是预定义的选项之一
• 提示公式：“通过选择以下选项之一完成以下句子：[插入句子] [插入选项1] [插入选项2] [插入选项3]”

示例3：情感分析

• 任务：将文本分类为积极、中立或消极
• 说明：分类应该是预定义的选项之一
• 提示公式：“通过选择以下选项之一，将以下文本分类为积极、中立或消极：[插入文本] [积极] [中立] [消极]”

可解释的软提示

可解释的软提示是一种技术，可以在提供一定的灵活性的同时控制模型生成的文本。它通过提供一组受控输入和关于所需输出的附加信息来实现。这种技术可以生成更具解释性和可控性的生成文本。

示例1：文本生成

• 任务：生成一个故事
• 指令：故事应基于一组给定的角色和特定的主题
• 提示公式：“基于以下角色生成故事：[插入角色]和主题：[插入主题]”

示例2：文本完成

• 任务：完成一句话
• 指令：完成应以特定作者的风格为基础
• 提示公式：“以[特定作者]的风格完成以下句子：[插入句子]”

示例3：语言建模

• 任务：以特定风格生成文本
• 指令：文本应以特定时期的风格为基础
• 提示公式：“以[特定时期]的风格生成文本：[插入上下文]”

控制生成提示

控制生成提示是一种技术，可让模型在生成文本时对输出进行高度控制。

这可以通过提供一组特定的输入来实现，例如模板、特定词汇或一组约束条件，这些输入可用于指导生成过程。

示例1：文本生成

• 任务：生成一个故事
• 说明：该故事应基于特定的模板
• 提示公式：“根据以下模板生成故事：[插入模板]”

示例2：文本补全

• 任务：完成一句话
• 说明：完成应使用特定的词汇
• 提示公式：“使用以下词汇完成以下句子：[插入词汇]：[插入句子]”

示例3：语言建模

• 任务：以特定风格生成文本
• 说明：文本应遵循一组特定的语法规则
• 提示公式：“生成遵循以下语法规则的文本：[插入规则]：[插入上下文]”

问答提示

问答提示是一种技术，可以让模型生成回答特定问题或任务的文本。通过将问题或任务与可能与问题或任务相关的任何其他信息一起作为输入提供给模型来实现此目的。

示例1：事实问题回答

• 任务：回答一个事实性问题
• 说明：答案应准确且相关
• 提示公式：“回答以下事实问题：[插入问题]”

示例2：定义

• 任务：提供一个词的定义
• 说明：定义应准确
• 提示公式：“定义以下词汇：[插入单词]”

示例3：信息检索

• 任务：从特定来源检索信息
• 说明：检索到的信息应相关
• 提示公式：“从以下来源检索有关[特定主题]的信息：[插入来源]” 这对于问答和信息检索等任务非常有用。

概述提示

概述提示是一种技术，允许模型在保留其主要思想和信息的同时生成给定文本的较短版本。

如何在ChatGPT中使用：

• 应该向模型提供较长的文本作为输入，并要求其生成该文本的摘要。
• 提示还应包括有关所需输出的信息，例如摘要的所需长度和任何特定要求或限制。

示例1：文章概述

• 任务：概述新闻文章
• 说明：摘要应是文章主要观点的简要概述
• 提示公式：“用一句简短的话概括以下新闻文章：[插入文章]”

示例2：会议记录

• 任务：概括会议记录
• 说明：摘要应突出会议的主要决策和行动
• 提示公式：“通过列出主要决策和行动来总结以下会议记录：[插入记录]”

示例3：书籍摘要

• 任务：总结一本书
• 说明：摘要应是书的主要观点的简要概述
• 提示公式：“用一段简短的段落总结以下书籍：[插入书名]”

对话提示

对话提示是一种技术，允许模型生成模拟两个或更多实体之间对话的文本。通过为模型提供一个上下文和一组角色或实体，以及它们的角色和背景，并要求模型在它们之间生成对话。

示例1：对话生成

• 任务：生成两个角色之间的对话
• 说明：对话应自然且与给定上下文相关
• 提示公式：“在以下情境中生成以下角色之间的对话[插入角色]”

示例2：故事写作

• 任务：在故事中生成对话
• 说明：对话应与故事的角色和事件一致
• 提示公式：“在以下故事中生成以下角色之间的对话[插入故事]”

示例3：聊天机器人开发

• 任务：为客服聊天机器人生成对话
• 说明：对话应专业且提供准确的信息
• 提示公式：“在客户询问[插入主题]时，为客服聊天机器人生成专业和准确的对话”

对抗性提示

对抗性提示是一种技术，它允许模型生成抵抗某些类型的攻击或偏见的文本。这种技术可用于训练更为稳健和抵抗某些类型攻击或偏见的模型。

示例1：用于文本分类的对抗性提示

• 任务：生成被分类为特定标签的文本
• 说明：生成的文本应难以分类为特定标签
• 提示公式：“生成难以分类为[插入标签]的文本”

示例2：用于情感分析的对抗性提示

• 任务：生成难以分类为特定情感的文本
• 说明：生成的文本应难以分类为特定情感
• 提示公式：“生成难以分类为具有[插入情感]情感的文本”

示例3：用于语言翻译的对抗性提示

• 任务：生成难以翻译的文本
• 说明：生成的文本应难以翻译为目标语言
• 提示公式：“生成难以翻译为[插入目标语言]的文本”

聚类提示

聚类提示是一种技术，它可以让模型根据某些特征或特点将相似的数据点分组在一起。

通过提供一组数据点并要求模型根据某些特征或特点将它们分组成簇，可以实现这一目标。 这种技术在数据分析、机器学习和自然语言处理等任务中非常有用。

示例1：客户评论的聚类

• 任务：将相似的客户评论分组在一起
• 说明：应根据情感将评论分组
• 提示公式：“将以下客户评论根据情感分组成簇：[插入评论]”

示例2：新闻文章的聚类

• 任务：将相似的新闻文章分组在一起
• 说明：应根据主题将文章分组
• 提示公式：“将以下新闻文章根据主题分组成簇：[插入文章]”

示例3：科学论文的聚类

• 任务：将相似的科学论文分组在一起
• 说明：应根据研究领域将论文分组
• 提示公式：“将以下科学论文根据研究领域分组成簇：[插入论文]”

强化学习提示

强化学习提示是一种技术，可以使模型从过去的行动中学习，并随着时间的推移提高其性能。要在ChatGPT中使用强化学习提示，需要为模型提供一组输入和奖励，并允许其根据接收到的奖励调整其行为。提示还应包括有关期望输出的信息，例如要完成的任务以及任何特定要求或限制。这种技术对于决策制定、游戏玩法和自然语言生成等任务非常有用。

示例1：用于文本生成的强化学习

• 任务：生成与特定风格一致的文本
• 说明：模型应根据为生成与特定风格一致的文本而接收到的奖励来调整其行为
• 提示公式：“使用强化学习来生成与以下风格一致的文本[插入风格]”

示例2：用于语言翻译的强化学习

• 任务：将文本从一种语言翻译成另一种语言
• 说明：模型应根据为生成准确翻译而接收到的奖励来调整其行为
• 提示公式：“使用强化学习将以下文本[插入文本]从[插入语言]翻译成[插入语言]”

示例3：用于问答的强化学习

• 任务：回答问题
• 说明：模型应根据为生成准确答案而接收到的奖励来调整其行为
• 提示公式：“使用强化学习来回答以下问题[插入问题]”

课程学习提示

课程学习是一种技术，允许模型通过先训练简单任务，逐渐增加难度来学习复杂任务。 此技术对自然语言处理、图像识别和机器学习等任务非常有用。

示例1：用于文本生成的课程学习

• 任务：生成与特定风格一致的文本
• 说明：模型应该在移动到更复杂的风格之前先在简单的风格上进行训练。
• 提示公式：“使用课程学习来生成与以下风格[插入风格]一致的文本，按照以下顺序[插入顺序]。”

示例2：用于语言翻译的课程学习

• 任务：将文本从一种语言翻译成另一种语言
• 说明：模型应该在移动到更复杂的语言之前先在简单的语言上进行训练。
• 提示公式：“使用课程学习将以下语言[插入语言]的文本翻译成以下顺序[插入顺序]。”

示例3：用于问题回答的课程学习

• 任务：回答问题
• 说明：模型应该在移动到更复杂的问题之前先在简单的问题上进行训练。
• 提示公式：“使用课程学习来回答以下问题[插入问题]，按照以下顺序[插入顺序]生成答案。”

情感分析提示

情感分析是一种技术，允许模型确定文本的情绪色彩或态度 ， 提示还应包括关于所需输出的信息，例如要检测的情感类型（例如积极的、消极的、中立的）和任何特定要求或约束条件。

示例1：客户评论的情感分析

• 任务：确定客户评论的情感
• 说明：模型应该将评论分类为积极的、消极的或中立的
• 提示公式：“对以下客户评论进行情感分析[插入评论]，并将它们分类为积极的、消极的或中立的。”

示例2：推文的情感分析

• 任务：确定推文的情感
• 说明：模型应该将推文分类为积极的、消极的或中立的
• 提示公式：“对以下推文进行情感分析[插入推文]，并将它们分类为积极的、消极的或中立的。”

示例3：产品评论的情感分析

• 任务：确定产品评论的情感
• 说明：模型应该将评论分类为积极的、消极的或中立的
• 提示公式：“对以下产品评论进行情感分析[插入评论]，并将它们分类为积极的、消极的或中立的。”

命名实体识别提示

命名实体识别（NER）是一种技术，它可以使模型识别和分类文本中的命名实体， 提示还应包括有关所需输出的信息，例如要识别的命名实体类型（例如人名、组织机构、地点、日期）以及任何特定要求或约束条件。

示例1：新闻文章中的命名实体识别

• 任务：在新闻文章中识别和分类命名实体
• 说明：模型应识别和分类人名、组织机构、地点和日期
• 提示公式：“在以下新闻文章[插入文章]上执行命名实体识别，并识别和分类人名、组织机构、地点和日期。”

示例2：法律文件中的命名实体识别

• 任务：在法律文件中识别和分类命名实体
• 说明：模型应识别和分类人名、组织机构、地点和日期
• 提示公式：“在以下法律文件[插入文件]上执行命名实体识别，并识别和分类人名、组织机构、地点和日期。”

示例3：研究论文中的命名实体识别

• 任务：在研究论文中识别和分类命名实体
• 说明：模型应识别和分类人名、组织机构、地点和日期
• 提示公式：“在以下研究论文[插入论文]上执行命名实体识别，并识别和分类人名、组织机构、地点和日期。”

文本分类提示

文本分类是一种技术，它可以让模型将文本分成不同的类别。这种技术对于自然语言处理、文本分析和情感分析等任务非常有用。 要在ChatGPT中使用文本分类提示，模型需要提供一段文本，并要求它根据预定义的类别或标签进行分类。提示还应包括有关所需输出的信息，例如类别或标签的数量以及任何特定的要求或约束。

示例1：对客户评论进行文本分类

• 任务：将客户评论分类为不同的类别，例如电子产品、服装和家具
• 说明：模型应根据评论的内容对其进行分类
• 提示公式：“对以下客户评论 [插入评论] 进行文本分类，并根据其内容将其分类为不同的类别，例如电子产品、服装和家具。”

示例2：对新闻文章进行文本分类

• 任务：将新闻文章分类为不同的类别，例如体育、政治和娱乐
• 说明：模型应根据文章的内容对其进行分类
• 提示公式：“对以下新闻文章 [插入文章] 进行文本分类，并根据其内容将其分类为不同的类别，例如体育、政治和娱乐。”

示例3：对电子邮件进行文本分类

• 任务：将电子邮件分类为不同的类别，例如垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件
• 说明：模型应根据电子邮件的内容和发件人对其进行分类
• 提示公式：“对以下电子邮件 [插入电子邮件] 进行文本分类，并根据其内容和发件人将其分类为不同的类别，例如垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件。”

文本生成提示

文本生成提示与本书中提到的其他提示技术相关，例如：零、一、几次提示，受控生成提示，翻译提示，语言建模提示，句子补全提示等。这些提示都与生成文本有关，但它们在生成文本的方式和放置在生成文本上的特定要求或限制方面有所不同。文本生成提示可用于微调预训练模型或训练新模型以执行特定任务。

示例1：故事创作的文本生成

• 任务：根据给定的提示生成故事
• 说明：故事应至少包含1000个单词，并包括一组特定的角色和情节。
• 提示公式：“根据以下提示[插入提示]生成一个至少包含1000个单词，包括角色[插入角色]和情节[插入情节]的故事。”

示例2：语言翻译的文本生成

• 任务：将给定的文本翻译成另一种语言
• 说明：翻译应准确并符合习惯用语。
• 提示公式：“将以下文本[插入文本]翻译成[插入目标语言]，并确保其准确且符合习惯用语。”

示例3：文本完成的文本生成

• 任务：完成给定的文本
• 说明：生成的文本应与输入文本连贯一致。
• 提示公式：“完成以下文本[插入文本]，并确保其连贯一致且符合输入文本。”

结语

在本文中，我们探讨了充分利用prompt的力量与聊天机器人进行互动的重要性。通过选择合适的提示词、添加背景知识和约束条件，以及运用多轮对话和上下文引用等技巧，我们可以获得令人满意的回答和交流结果。不断调整和优化prompt是一个持续的过程，通过这些方法，我们能够更好地与聊天机器人互动，探索和发展人工智能技术，为未来的交流带来新的可能性。