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什么是Prompt

Answer

Prompt 是指您给 AI 模型(如 Claude 等)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。简单来说,它是一套您和大模型交互的语言模板,通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,明确模型应该做什么、完成什么任务、如何处理具体任务,并最终输出您期望的结果。

从更专业的角度来看,大模型的本质是一个基于语言的概率模型,Prompt 给了一个模板,包括对模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制下得到概率最大的答案。

此外,每个单独的提示词叫 tag(关键词),支持英语等语言(不用担心英语不好的问题,可点击相关链接获取提示词字典),emoji 也可以使用。在语法规则方面,用英文半角符号逗号来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果;可以改变 tag 权重,有不同的写法;还可以进行 tag 的步数控制。

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References

1.Intro to prompting 提示简介

A prompt is the text that you give Claude to elicit,or"prompt,"a relevant output.A prompt is usually in the form of a question or instructions.For example:提示是您给Claude的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如:|Role|Prompt||-|-||User|Why is the sky blue?<br>为什么天空是蓝色的?|The text that Claude responds with is called a"response",sometimes also called an"output"or"completion."Claude回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。|Role|Response||-|-||Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light(blue)scatters more easily than the longer wavelength light(like reds and yellows),so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive.<br>对我们来说,天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光(蓝色)比较长波长的光(如红色和黄色)更容易散射,因此当我们抬头望天空时,看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化,但在白天晴朗的天空中,蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。|

从原理到应用一次讲清楚 Prompt

原创小宝聊AI小宝聊AI 2024-01-30 00:12发表于浙江小宝聊AI十年大厂架构师,专注于大模型技术和应用29篇原创内容公众号本文长度5000字阅读时长预计需要20分钟本文目录一、什么是Prompt二、用更加专业的方式定义Prompt三、用数学来理解Prompt四、NLP发展的四大范式五、为什么Prompt可以减少幻觉六、Open AI()提供的最佳实践七、可以直接使用Prompt的关键框架八、为什么使用框架的效果好[heading2]1、什么是Prompt[content]简单来说,其实是一套你和大模型交互的一种语言模板。通过这个模版,你可以输出你对于大模型响应的指令,用于大模型应该具体做什么指定,完成什么任务,如何处理具体的任务,并最终输出你期望的结果。虽然大模型具有基础的文字能力,能够理解你对于模型说的大部分话,但是为了达成大模型更好的回答效果,需要通过Prompt,来提升模型返回的准确性。如果说,过去的时代,人机交互的主要方式是通过代码,那么我认为在大模型时代,交互语言的主要方式其实是Prompt。[heading2]2、用更加专业的方式定义[content]Prompt大模型的本质是一个基于语言的概率模型,他返回他觉得概率最大的内容。如果是直接问大模型,没有提供Prompt,相当于大模型随机给出他的答案。有了Prompt,其实是给了一个模板,这个模板包括了对于模型的要求,输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。

Prompt的专场教程-基础篇

一段指令,用于指挥AI生成你所需要的内容,每个单独的提示词叫tag(关键词)。[heading2]支持的语言[content]支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,[点击蓝字进入提示词字典](https://ops.jk.cm/#/apps/ops/))另外注意emoji也可以用的?,好赞?,但是我不造用了emoji可以有什么好处hhh。[heading2]语法规则[content]1.用英文半角符号逗号,来分隔tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果,示例见下方代码块2.改变tag权重:注意tag的顺序越靠前对于SD来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的tag单独设置权重。而且还有两种写法。2.1.(tag:权重数值):数值从0.1~100,默认状态是1,低于1就是减弱,大于1就是加强2.2.(…(tag)…)/[…[tag]…]:每加一层()括号,权重就重1.1倍,每加一层[]括号就反向减弱1.1倍.比如说括号加两层是1.1*1.1=1.21倍,三层是1.331倍……示例见下方代码块,两种方法都可以用,第一种清晰明确,第二种方便快捷。3.进行tagde步数控制(高级玩法,快试一试,可以秀了):就是SD先按你输入的这个tag1开始生成,然后在达到你设定的步数之后,tag1停止产生作用,此时tag2再参与到对内容生成的影响。[tag1:tag2:数字],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,示例见下方代码,代码块的#后为注释。注意这两种方法各有优劣,建议按需灵活调用。

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PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12