一文搞懂 AI Prompts （提示）词

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Prompt ，即 “人工智能提示词” 。

随着 ChatGPT 等 AI 工具的普及，人们对人工智能生成创意内容的能力越来越感兴趣。然而，要想让 AI 工具生成符合预期的输出，就必须为其提供必要的信息。这就是 AI Prompt （人工智能提示词）发挥作用的地方。

AI Prompt 词利用人工智能来开发各种项目的提示，包括写作、艺术作品、音乐、编码等。这些工具可以帮助用户提高创意思维，并在短时间内生成高质量的创意内容。

在本文中，我们将深入探讨 AI Prompt 的概念，揭秘 AI Prompt 的工作原理，并介绍一些可以帮助增强我们的创造力的顶级人工智能提示词的使用方法。

— 01 —

什么是 AI Prompts 词 ？

AI Prompt 是一种“输入方式”，通常为一段文本或信息，用于指导 AI 模型生成所需的输出。类似于向搜索引擎提出问题或给出相关命令以获取所需的响应或结果。通过提供有效的 Prompt，我们可以利用生成式 AI 模型（如 ChatGPT、Google Bard、Midjourney 以及 Bing AI等）生成高质量的回复或响应。

AI Prompt 在我们与 AI 系统之间的交流中扮演着关键的角色，无论是提出问题、提供输入还是指导 AI 系统执行特定任务，Prompt 都是让我们能够向机器传达意图的关键因素。

通常来说，Prompt 是用户与 AI 模型之间进行交互的主要沟通媒介，其所创建的结构和内容对于模型能否成功执行所需任务至关重要。需要注意的是，AI 模型往往存在多种不同的类型，每种模型都经过专门训练以处理特定类型的输入和输出。因此，了解不同类型的AI 模型以及生成所需输出所需的独特 Prompt 技巧的便显得尤为重要。

我们可以进行举例说明，例如，针对生成式 AI 模型，如图像生成模型和大型语言模型（LLM），Prompt 提供了生成所需响应所需的信息。对于图像生成模型，Prompt 通常是对要生成的图像进行描述，而对于 LLM，Prompt 的范围可以从简单问题到涉及多个数据输入的复杂问题等广泛领域。因此，正确构建和设计 Prompt 对于引导 AI 模型生成准确、有用的内容输出便显得至关重要。毕竟，有效的 Prompt 能够帮助模型更好地理解用户的意图，并生成符合预期的响应，从而为与人工智能系统的互动和任务执行提供了重要的指导和框架。

— 02 —

为什么在 AI 内容创作中需要 Prompts 词 ？

AI 彻底改变了内容创作的方式，但输出的质量取决于 Prompt 词的质量。设计良好的 Prompt 可以引导人工智能模型生成引人入胜、相关且切中要点的内容，而设计不当则将会导致输出内容平淡乏味，与所期望的相差甚远。

在人工智能 (AI) 内容创作中，作为 AI 模型的指令或命令，Prompt 在 AI 内容创作中的作用主要体现在以下几个方面：

1、帮助 AI 模型理解用户的意图

Prompt 是用户与 AI 模型沟通的重要媒介。通过 Prompt，用户可以向 AI 模型传达他们希望生成什么样的内容，例如文章、诗歌、代码等。Prompt 的质量直接影响 AI 模型生成的内容的质量。

例如，如果用户希望 AI 模型生成一篇关于云原生的文章，Prompt 可以是“写一篇关于云原生的文章，介绍云原生的基本概念和应用”。如果 Prompt 不够明确，例如“写一篇文章”，AI 模型可能生成一篇关于任何无关痛痒主题的文章，而不是用户所希望的关于云原生的文章。

2、帮助 AI 模型生成符合预期的输出

除了理解用户的意图外，Prompt 还可以帮助 AI 模型避免生成无意义或不相关的内容。通过明确地知会 AI 模型生成内容的目标，Prompt 可以帮助 AI 模型将注意力集中在生成符合预期的输出上。

例如，如果用户希望 AI 模型生成一首关于“自由”的诗，Prompt 可以是“写一首关于自由的诗，表达对自由的强烈追求”。如果 Prompt 不够具体的，例如“写一首诗”，AI 模型可能生成一首关于任何主题的诗，而不是用户所希望的关于自由方面的诗内容。

3、帮助 AI 模型生成更具创意的内容

除了上述的 2 大特性外，Prompt 在帮助 AI 模型生成更具创意的内容方面起着关键作用。通过明确意图、提供上下文、引导思考、结合多模态输入以及不断实验和迭代，Prompt 可以激发模型的创造力，引导其产生独特和创新的输出。

一个好的 Prompt 能够明确传达期望，帮助模型理解背景和条件，并提供启发性的问题和提示。通过引导模型思考不同的创意路径，并结合图像、音频等多媒体输入，Prompt 为模型提供了更多的灵感和创造力来源。通过不断试验和改进 Prompt 的设计，可以发现哪些 Prompt 能够更好地激发模型的创意思维，从而生成令人惊叹和富有创意的内容。

— 03 —

AI Prompts 是如何工作的 ？

AI Prompt 使用自然语言处理（NLP）算法根据特定提示或输入生成响应。它们通过学习大型文本数据集（如社交媒体或新闻文章）来识别数据中的模式和关联，深度学习起到了关键作用。

当给定一个 Prompt 词时，AI Prompt 模型使用学习到的模式来生成与输入上下文相关的响应。这个过程称为"推理"，它基于提示和训练数据计算不同单词序列的概率。

然后，AI Prompt 模型会选择最有可能的单词序列，并生成与其他人类相似的答案。通过分析大量的文本数据，模型能够学习语言的规律和用法，并根据这些学习生成流畅、连贯的响应。

AI Prompt 模型的目标是产生有意义且符合上下文的响应，以模仿人类的语言表达能力。通过使用深度学习和大规模训练数据，这些模型能够理解复杂的语义和上下文，并生成与之匹配的响应。

通常来说，AI Prompt 的实现流程涉及如下环节，具体：‍‍‍‍‍‍

1、需求录入

AI Prompts 通过 NLU （自然语言理解）进行分析。NLU 是自然语言处理（NLP）的一个子任务，目标是帮助工具理解查询的上下文，以便其他人工智能和机器学习任务能够采取必要的步骤生成正确的响应。

NLU 技术利用深度学习和自然语言处理算法来解析和理解文本信息。通常可以识别句子的结构、语法和语义，并提取出关键信息和上下文。这样，AI Prompts 可以更准确地理解用户的意图和需求，为后续的生成响应任务提供有价值的输入。

一旦 NLU 分析完成，其他人工智能和机器学习任务就可以利用这些上下文信息来生成正确的响应。这些任务可能包括文本生成、自动回复、语言翻译等，通过结合 NLU 的分析结果，能够在生成响应时考虑到更多的语义和语境因素，提高响应的准确性和质量。

2、信息处理

AI 模型利用 NER （命名实体识别）和意图识别等子任务对可用数据进行扫描，以搜索相关信息。这些工具中的实体提取器和词性标注器能够识别关键字和详细信息，如任务（如撰写博客文章等）、风格（如创意 or 正式等）或字数（如800字等）。

基于上述特征等算法，使得 AI 模型能够更全面地理解输入，并根据用户意图生成相应的输出。通过识别命名实体和关键词，模型能够提供与任务相关的信息。通过分析情感和语气，模型可以调整响应的表达方式，以使其更符合用户的期望和需求。

3、结果反馈

在此环节中，使用 NLG（自然语言生成）技术，将基于问题字符串的不同数据点组合起来生成响应。而在后台，NN （神经网络）帮助该模型在整个对话过程中保持查询的上下文，这使得模型能够记住之前的提示并生成与正在进行的交互相关的响应。

通过 NLG 技术，模型能够根据训练和 AI Prompt 的风格（如创意、清单、关键词等）生成最准确的响应。这意味着可以根据上下文和提示的要求调整响应的风格和结构。

NN （神经网络）在这个过程中起到关键的作用，能够捕捉到问题和提示之间的关联，并根据之前的对话内容生成连贯的响应。通过训练和学习，神经网络能够记忆和理解查询的上下文，从而生成更准确、有针对性的响应。

最终，借助 NLG 技术和神经网络的帮助，根据训练和 AI Prompt 的风格生成最准确、符合要求的响应。

— 04 —

如何创建良好的 AI Prompts ？

通常来讲，一个好的 AI Prompt 不仅要满足用户的意图，而且还要超越他们的期望，创造出超出预期的内容。同时，应该开辟新的可能性，激发用户创造出独特和个性化的内容。此外，出色的 AI Prompt 几乎不需要或几乎不需要后期处理，从而使输出更加高效和有效。

以下是一些给 ChatGPT 等模型正确提示的技巧，帮助大家获得更好的结果反馈，具体如下所示：

1、深入理解用户意图

确保 Prompt 词能够准确地传达我们所希望实现的目标和意图，从而有助于模型更好地理解并满足我们所设想的需求。

2、创造性思考

尝试提供创新和富有创造力的 Prompt ，以激发模型产生超出常规的、独特的内容。引导模型超越基本答案，探索更深入和有趣的想法。

3、提供详细上下文

为了帮助模型更好地理解问题或任务，Prompt 尽可能提供相关的背景信息和上下文，从而有助于模型生成更准确和相关的回答。

4、避免歧义和模棱两可的语言

使用清晰明确的语言表达我们的问题或指令，避免使用含糊不清或模棱两可的词句，以减少模型的困惑。

5、引导模型思考：尝试通过 Prompt 引导模型进行推理和思考，以促使其产生更具深度和逻辑性的响应。提供合理的线索和指导，以帮助模型形成有条理的回答。

6、检查和修正：阅读生成的响应并进行适当的检查，根据需要进行必要的修正，从而有助于确保输出的准确性和可理解性。

通过遵循这些 Prompt，我们可以引导 ChatGPT 等模型生成更出色的响应。需要注意的是，与模型的交互是一个持续的过程，通过不断尝试和改进提示，我们可以获得更高质量的结果，并创造出独特而令人满意的内容。

— 05 —

常见最佳 AI Prompts 示例列表

接下来，我们来看一下一些不同类型的人工智能生成器以及基于它们的 AI Prompt 为每种生成器提供清晰的示例，以帮助大家了解它们的工作原理和开发过程。具体如下所示：

1、视觉艺术 AI Prompt 示例

2、故事情节和人物的 AI Prompt 示例

3、创意图标的 AI Prompt 示例

4、食谱和膳食计划 AI Prompt 示例

因此，在实际的业务场景中，若我们在构建 AI Prompt 时，尽量避免使用模棱两可的语言或可能有不同解释的术语。同时，我们还需要确保在提示中包含足够的信息，以便清楚地了解人工智能的预期输出。

Reference ：

[1] https://10web.io/blog/ai-prompt-generators/

Adiós !