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gpts提示词指令

Answer

提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。为更好地演示提示词要素,如一个完成文本分类任务的简单提示,其中指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”,输入数据是“我认为食物还可以”部分,输出指示是“情绪:”。此基本示例不使用上下文,但也可作为提示的一部分提供。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的,后续会提供更多具体示例。

熊猫 Jay 提出的最佳实践包括:GPT 无法读取您的思想,若输出不理想,可要求改变。策略有在查询中包含详细信息以获更相关答案、要求模型扮演某个角色、使用分隔符清晰表示输入不同部分、指定完成任务所需步骤、提供示例、指定输出期望长度、提供参考文本。

星空提到提示词攻击,是黑客或不良用户利用精心设计的指令,诱导 AI 智能体执行非预期或有害操作的行为。以某家电商公司的智能客服 GPTs 应用为例,输入特定攻击指令,其提示词将展示出来。了解并防范这类攻击对保障 AI 应用的安全性至关重要。

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References

提示词要素

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素:指令:想要模型执行的特定任务或指令。上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。输入数据:用户输入的内容或问题。输出指示:指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素,下面是一个简单的提示,旨在完成文本分类任务:提示词在上面的提示示例中,指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分,使用的输出指示是“情绪:”。请注意,此基本示例不使用上下文,但也可以作为提示的一部分提供。例如,此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例,以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。注意,提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型,并非所有以上要素都是必须的。我们会在后续的指南中提供更多更具体的示例。

熊猫Jay:万字解读ChatGPT提示词最佳实践

GPT无法读取您的思想。如果它们的输出过长,请要求简洁回复。如果它们的输出过于简单,请要求专业水平的写作。如果您不喜欢某种格式,请展示您想要看到的格式。GPT越少猜测您想要的内容,您获得的可能性就越大。策略:在查询中包含详细信息,以获得更相关的答案。要求模型扮演某个角色。使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。指定完成任务所需的步骤。提供示例。指定输出的期望长度。提供参考文本。

星空:提示词攻防技术探索

[title]星空:提示词攻防技术探索[heading1] 提示词攻击:揭开AI安全的隐形威胁[content]提示词攻击,是黑客或不良用户利用精心设计的指令,诱导AI智能体执行非预期或有害操作的行为。这些攻击往往隐藏在日常对话的表象之下,通过巧妙的逻辑陷阱和规则设定,使AI在不知不觉中泄露敏感信息、执行危险命令或陷入无限循环。了解并防范这类攻击,对于保障AI应用的安全性至关重要。以某家电商公司的智能客服GPTs应用为例,输入以下攻击指令:或者使用以下指令:然后,该GPTs的提示词将一览无余的展示在我们的面前:

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GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理。用户可根据自身需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT,如能帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感的助手。目前,OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用,如“The Negotiator”“Game Time”等,用户也可上传资料来自定义 GPTs。 GPTs 的出现代表着 AI 技术的重要进展,将 AI 应用延伸到普通大众的日常生活。其使用目前仅限于 ChatGPT Plus 的用户,且 OpenAI 推出了 GPT Store 平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 例如,有网友分享了 RPG 版《悲惨世界》的 GPTs 案例,其提示词包括设定游戏背景、角色、剧情发展依据、对话格式与信息、场景图片等要求。 总的来说,GPTs 是一种让使用者能够量身打造自己的 AI 助理的工具,开启了个性化 AI 的新阶段,为开发者和普通用户提供了更多便利。
2025-03-31
怎么部署GPTs的api?
部署 GPTs 的 API 可以参考以下步骤: 1. 参考文章,了解之前的部署情况。 2. 登录地址,点击 Copy Link 进行复制 Actions API 链接。 3. 配置 GPTs Actions API: 打开 ChatGPT,点击创建 GPTs>Configure>Create new action。 输入来自 Gapier 的 Actions API 并点击 Import。 4. 授权: 在 Gapier 复制授权码。 在 Authentication 下选择配置图标,进入授权页面。 按照以下设置进行配置: Authentication Type:选择 API Key。 Auth Type:选择 Basic。 输入从网站上复制的授权码并点击 Save。 5. 引用 Action: 确定调用的 Action,并在 Prompt 中引用。 查看 Action 的方式分为两种: GPTs>Configure>Actions 页面。 网页查看,地址为。 另外一种引用的方式是:只要在 Instructions 中申明清楚需求,GPT 会自动选择合适的 API。 此外,还需注意以下几点: 1. 了解 OpenAPI 规范,通过 Schema 让 ChatGPT 懂这个 API。 2. 对于带参数的 Post 请求,需要创建规范文件、修改 GPTs 的 Action、调整 Prompt 等。 3. 注意如果不和说传入中文,它会给我们翻译了再传。
2025-03-01
可以查看GPTs是怎么设置的吗
以下是关于 GPTs 设置的详细步骤: 1. 放入完整的 Schema,并点击 Format 进行验证,如果不报错并显示出 Available Action 的列表,则代表成功。 2. 进行授权,输入 ClientID YOUR_ACCESS_KEY,如 ClientID 123456,并点击 Save。 3. 点击对应 Action 的 Test 验证 Action 是否可以调用。如果遇到返回数据过多造成异常的情况,也代表成功,只需在提示词中限定接口返回的数量即可。 4. 为了 GPTs 后期发布和分享,需要配置 Privacy Policy,其位置一般在网站的底部或者菜单的底部。复制 Privacy Policy 网页地址,如 Privacy policy 地址为:https://unsplash.com/privacy 。 5. 完善 GPTs 的基本配置。 6. 提示词调用方面,根据图片中各个对应关系,执行的操作需要指定 action 的名称,需要显示的字段名称指定具体的位置,比如图片作者,则使用 user.name,这样更加精确,不容易出错。完整提示词如下。注意,如果遇到图片目前无法直接显示,可以使用下载链接的方式查看,如下为应对方案的提示词和效果。如果有更好的方案,欢迎提供。 实操配置 Gapier Actions API 的步骤如下: 1. 登录地址:,点击 Copy Link 进行复制 Actions API 链接。 2. 打开 ChatGPT,点击创建 GPTs>Configure>Create new action。了解平台上支持的功能,输入来自 Gapier 的 Actions API 并点击 Import,导入成功。 3. 在 Gapier 复制授权码用于授权。在 Authentication 下选择配置图标,进入授权页面。开始配置授权码: Authentication Type:选择 API Key Auth Type:选择 Basic 输入从网站上复制的授权码,并点击 Save。若需要分享给他人或者公开发布,需要配置隐私策略码,在网页上寻找并复制,回到 GPT 上进行配置。 4. 确定调用的 Action,并在 Prompt 中引用。查看 Action 的方式分为两种,方式一:GPTs>Configure>Actions 页面;方式二:网页查看,地址为。回到 GPT>Configure 页面,引用 Action,比如调用思维导图的 API,直接输入调用 GenerateMindMap API 即可。此外,另外一种引用的方式是:只要在 Instructions 中申明清楚需求,GPT 会自动选择合适的 API。保存后试用。 创建一个 Http 服务让 GPTs 调用的步骤如下: 1. 创建一个每次产生一个随机数的 Http 服务,体验地址如下:https://gptaction.iaiuse.com/api/random 。 2. 直接在 Instructions 里面写,让它去调用接口。窗口最下面有个 Actions,这里就可以设置它和外部系统的接口。 3. 打孔 Add actions 界面,录入相关代码在 Schema 里面。点击下面的 Test 按钮,就能看到 ChatGPT 如何和服务进行交互。第一次允许它会提示是否允许外部服务,点击右边的小三角可以看到对话框,最右边那个隐私政策就是前面设置的。针对每个 action 都可以设置独立的隐私政策。通过这样一个简单的示例,了解 GPTs 如何和外部的服务进行交互,扩展它的能力。
2025-02-09
我要做GPTs
做 GPTs 的原因主要有以下几点: 1. 从社会层面看,虽然 AI 信息充斥,但大多数人对其了解有限,直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色,数据居高不下,这表明需要明确的引导,而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说,需要场景反哺产品,也需要先行者带动,形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度,如作者自身,虽有丰富经验,但在做 LLMs 应用时面临诸多问题,如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务,熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度,普通用户的简单交流大模型难以明白其意图,而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息,将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复,解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。
2024-11-21
GPTs 结构化提示词模板
以下是为您整理的关于 GPTs 结构化提示词模板的相关内容: 简单的提示词模板:最终目标是把需求说清楚。例如,“Act like a ”。 GPTs 教程及案例拆解 开源:一些 GPTs 的 prompt 中,如超强 LOGO 生成器,其使用方法为设计一个 logo 生成工具,允许用户上传多张 logo 图片作为参考,通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计,可自定义提示词风格和设定图片参考权重,利用 GPT4 Vision 的识图能力生成新 logo 设计,若用户不满意则重新生成,创作完后提示用户是否满意,满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 GPTs 教程及案例拆解 精选:GPTs 项目包括 Reviewer2Pal,可帮用户将直白的英文论文回应转换为专业回复;方法论专家 Methodology Expert,辅助用户使用方法论解决相关问题;灵感专家 Brainstorming Expert,辅助用户进行灵感思考和提出发散性角度;自动结构化框架,由小七姐编写,欢迎关注其公众号“AI 中文百科”领取更多好玩的 GPT 工具。
2024-11-07
My GPTs使用技巧
以下是关于 GPTs 的使用技巧: 教育方面:一位历史老师用 GPT 给学生讲课,需注意模拟历史存在不准确之处,有时幻觉可能是特点而非缺陷。文末提供了可用于模拟不同历史设置的详细提示链接,也可用于 Claude 或 ChatGPT(免费版效果相当,GPT4 效果最佳)。 入门方法: 创建方式: 点击 Explore。 点击 Create a GPT 进入配置页面。 进入自定义 GPT 配置界面。 选择 Configure 进入配置页面,栏位详细解释包括添加图像、Name(GPT 名称)、Instructions(提供提示词)、Conversation starters(提示用户开始对话的示例)、Knowledge(允许提供文件作为额外上下文)、Capabilities(启用网页浏览、DALL·E 图像生成和高级数据分析等功能)、Actions(使用第三方 API 或现有的插件)。 上传个人 Logo 等图片。 填写相关信息,如无外部知识作为上下文,可不填写 Knowledge 和 Actions。 填写完自动保存,试用。 上传图片开始分析。 多次测试满意后,可在右上角点击 Save 进行发布,发布方式有 Only me(只有自己可用)、Only people with a link(通过链接访问)、Public(所有人可访问,需开启个人名称和绑定公共域名)。 其他尝试: 小七姐提到 GPTs 原理是调用 Code Interpreter 检查字数和扩写 Prompt,提供了 GPTs 地址。 也可通过代码调用 OpenAI 官方 API 实现同样效果。 还提到了一些不太正经的办法,如情绪勒索等。省事可用分治法分段输出,程序员可选择 API 方式。
2024-10-06
写作指令
以下是关于写作指令的相关内容: 拘灵遣将: 对文章中案例进行脱敏,替换人物姓名、时间和地点。 深化写作时,每次对话输出文章一个部分,各部分字数有规定。 敕代表告诫,明确工作中的禁忌事项和具体要求。 令包括初始化时的欢迎语,牢记符与敕的要求,先请求用户提供案例洞察报告和目标群体,用户提供并输入“依律奉行”后,先输出纲要和写作方案。 熊猫 Jay:万字解读 ChatGPT 提示词最佳实践: 最佳实践 1 是编写清晰的指令。 策略包括在查询中包含详细信息以获得更相关答案,要求模型扮演某个角色,使用分隔符清晰表示输入不同部分,指定完成任务所需步骤,提供示例,指定输出期望长度,提供参考文本。 策略 1 适用于新手,难度为 1 星,价值在于提供更多详细信息可获得更准确具体答案,减少模型猜测和误解,提高交互效率和满意度。 策略 2 适用于新手,难度为 1 星,通过指定角色使模型回答更具特色和针对性,提升输出质量。 OpenAI 官方提示工程指南: 撰写清晰的指令,模型无法读心,可根据输出情况要求调整。 技巧包括在查询中添加详细信息以获得更准确答案,请求模型扮演特定角色,使用分隔符清晰区分输入不同部分,明确指出完成任务需要的步骤,提供实例作为参考,明确指定希望输出的长度。
2025-04-14
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
ai降重指令
以下是关于 AI 降重指令的相关知识: Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),emoji 也可以用。 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过两种写法设置权重。一是 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):即 SD 先按输入的 tag1 开始生成,然后在达到设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响,可表示为,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
用deepseek写一份课题申报书,请提供相关指令
以下是一些用 DeepSeek 写课题申报书的相关指令和要点: 1. 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考,如问题分析→方案设计→风险评估。 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,先列举三个可能存在的认知偏差。 2. 知识库调用: 领域限定指令:基于特定的标准或文献,如 2023 版中国药典,说明相关内容。 文献引用模式:以特定的论文为参考,解释相关突破。 3. 多模态输出: 模糊指令优化:对于宽泛需求添加维度约束,将主观表述量化标准。 迭代优化法:包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 4. 在课题申报书的内容方面: 关于提示词编写及 AI 应用的探讨:介绍用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法,包括收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。注意示例的价值,自用与他用提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面的区别。 AI 应用于软件开发:未来借助 AI 模型的 API 和编写提示词,可快速实现软件开发。 关于写作与模型:用 DeepSeek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性,文字要感动人。注意模型特点与推荐,如 Cloud 3.5 模型多样性差,DeepSeek R1 有缺陷但也不错。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的课题需求进一步调整和完善。
2025-04-11
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15