这是一篇题为《The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers：A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques》的文章，主要讲述了如何向ChatGPT提问以获得高质量答案，探讨了提示工程技术在ChatGPT中的应用。作者认为，ChatGPT是一种先进的语言模型，能够生成类似于人类的文本，但需要使用特定的提示技术来控制模型的输出并生成相关、准确和高质量的文本。
因此，作者详细介绍了ChatGPT中的提示工程技术，包括指令提示、角色提示、标准提示、零样本提示、少样本提示、自洽提示、种子词提示、知识生成提示、知识整合提示、多项选择提示、可解释的软提示、控制生成提示、问答提示、概述提示、对话提示、对抗性提示、聚类提示、强化学习提示、课程学习提示、情感分析提示、命名实体识别提示、文本分类提示、文本生成提示等多种提示技术的使用方法和示例，并强调了这些技术在不同任务中的应用和效果。
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。
ChatGPT 是一种先进的语言模型，能够生成类似于人类的文本。它建立在 Transformer 架构上，可以处 理大量数据并生成高质量的文本。
然而，为了从 ChatGPT 中获得最佳结果，重要的是要了解如何正确地提示模型。提示可以让用户控制 模型的输出并生成相关、准确和高质量的文本。在使用 ChatGPT 时，了解它的能力和限制非常重要。
该模型能够生成类似于人类的文本，但如果没有适当的指导，它可能无法始终产生期望的输出。
这就是 Prompt 工程的作用，通过提供清晰而具体的指令，您可以引导模型的输出并确保其相关。
Prompt 公式是提示的特定格式，通常由三个主要元素组成：
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。
在本书中，我们将探讨可用于 ChatGPT 的各种 Prompt 工程技术。我们将讨论不同类型的提示，以及如何使用它们实现您想要的特定目标。
以下是23种提示技术的详细信息：
指令提示技术：
含义：通过为模型提供具体指令来引导输出。 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，提示为“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”。
角色提示：
含义：通过为ChatGPT指定一个特定的角色来引导输出。 提示公式：“作为[角色]生成[任务]”。 示例：生成客户服务回复，提示为“作为客户服务代表，生成对客户查询的回复”。 标准提示：
含义：通过为模型提供一个特定的任务来引导输出。 提示公式：“生成一个[任务]”。 示例：生成新闻文章的摘要，提示为“生成这篇新闻文章的摘要”。 零、一和少样本提示：
含义：用于从ChatGPT生成文本的技术，最少或没有任何示例。 提示公式：“基于[数量]个示例生成文本”。 示例：为没有可用示例的新产品编写产品描述，提示为“基于零个示例为这款新智能手表生成产品描述”。 “让我们思考一下”提示：
含义：鼓励ChatGPT生成反思和思考性的文本。 提示公式：“让我们思考一下”后跟一个主题或问题。 示例：生成一篇反思性论文，提示为“让我们思考一下：个人成长”。 自洽提示：
含义：确保ChatGPT的输出与提供的输入一致。 提示公式：输入文本后跟着指令“请确保以下文本是自洽的”。 示例：生成与以下产品信息一致的产品评论[插入产品信息]。 种子词提示：
含义：通过提供特定的种子词或短语来控制输出。 提示公式：种子词或短语，后跟指令“请根据以下种子词生成文本”。 示例：编写一篇有关龙的故事，提示为“请根据以下种子词生成文本：龙”。 知识生成提示：
含义：从ChatGPT中引出新的、原创的信息。 提示公式：“请生成关于X的新的和原创的信息”，其中X是感兴趣的主题。 示例：生成有关特定主题的新信息，提示为“生成有关[特定主题]的新的准确信息”。 知识整合提示：
含义：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。 提示公式：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：将以下信息与有关[具体主题]的现有知识整合：[插入新信息]。 多项选择提示：
含义：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。 提示公式：需要向模型提供一个问题或任务作为输入，以及一组预定义的选项作 为潜在答案。提示还应包括有关所需输出的信息， 示例：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]。 可解释的软提示：
含义：在提供一定的灵活性的同时控制模型生成的文本。 提示公式：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，涉及基于给定的角色和特定的主题生成故事。 示例：基于以下角色生成故事：[插入角色]和主题：[插入主题]。 控制生成提示：
含义：让模型在生成文本时对输出进行高度控制。 提示公式：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，涉及使用特定的输入如模板或特定词汇。 示例：根据以下模板生成故事：[插入模板]。 问答提示：
含义：让模型生成回答特定问题或任务的文本。 提示公式：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。涉及回答特定问题或提供定义。 示例：回答以下事实问题：[插入问题]。 概述提示：
含义：生成给定文本的较短版本，保留其主要思想和信息。 提示公式：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：用一句简短的话概括以下新闻文章：[插入文章]。 对话提示：
含义：生成模拟两个或更多实体之间对话的文本。 提示公式：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：在以下情境中生成以下角色之间的对话[插入角色]。 对抗性提示：
含义：生成抵抗某些类型的攻击或偏见的文本。 提示公式：需要为模型提供一个提示，该提示旨在使模型难以生成符合期望输出 的文本。提示还应包括有关所需输出的信息，例如要生成的文本类型和任何特定要求或约束，涉及生成难以分类或翻译的文本。 示例：生成难以分类为[插入标签]的文本。 聚类提示：
含义：根据某些特征或特点将相似的数据点分组在一起。 提示公式：应该向模型提供一组数据点，并要求它根据某些特征或特点将它们分组成簇。提示还应包括有关所需输出 的信息，例如要生成的簇数和任何特定的要求或约束。涉及根据特征将数据点分组成簇。 示例：将以下客户评论根据情感分组成簇：[插入评论]。 强化学习提示：
含义：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。 提示公式：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，涉及使用强化学习来生成文本。 示例：使用强化学习来生成与以下风格一致的文本[插入风格]。 课程学习提示：
含义：通过先训练简单任务，逐渐增加难度来学习复杂任务。 提示公式：该提供一系列任务，这些任务逐渐增加难度。提示还应包括有关期望输出的信息，例如要完成的最终任务以及任何特定要求或约束条件。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。涉及逐步训练模型。 示例：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]。 情感分析提示：
含义：确定文本的情绪色彩或态度。 提示公式：要在 ChatGPT 中使用情感分析提示，模型应该提供一段文本并要求根据其情感分类。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：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。 命名实体识别提示（NER）：
含义：识别和分类文本中的命名实体。 提示公式：要在 ChatGPT 中使用命名实体识别提示，需要向模型提供一段文本，并要求它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：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。 文本分类提示：
含义：将文本分成不同的类别。 提示公式：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：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。 文本生成提示：
含义：生成符合特定要求的文本。 提示公式：根据受控条件微调预训练模型或训练新模型以执行特定任务，生成特定长度或包含特定元素的文本。 示例：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。 明确创作目标和内容：首先，您需要明确您的创作目标和内容范围，例如您要创作一个故事、一篇文章或一首诗。 选择合适的Prompt技术：根据您的创作内容，选择一种或多种Prompt技术，例如角色提示、种子词提示、知识生成提示等。这些技术可以帮助引导模型的输出符合您的创作需求。 构建Prompt：按照所选Prompt技术的格式，构建Prompt。Prompt中要包含创作任务、具体指令以及角色等信息。例如，如果您要创作一个故事，可以选择角色提示，然后构建一个Prompt：“作为侦探，生成一个关于犯罪现场的故事。” 提供上下文和细节：在Prompt中提供创作所需的上下文和细节，如时间、地点、人物关系等。这有助于模型生成更加符合您创作需求的内容。 调整Prompt：如果生成的结果不符合预期，您可以调整Prompt中的指令或细节，然后重新生成，直到获得满意的结果。 结合其他Prompt技术：您也可以结合使用多种Prompt技术，例如在角色提示的基础上添加种子词提示或知识生成提示，以使生成的结果更加丰富和多样。 多次尝试和调整：Prompt工程是一个反复试验和调整的过程。您需要多次尝试不同的Prompt组合，才能找到最适合您创作需求的Prompt设计。
这些技术中的每一种都可以以不同的方式使用，以实现各种不同的结果。随着您继续使用 ChatGPT 和其他语言模型，值得尝试不同的技巧组合，以找到最适合您特定用例的方法。
以下是为了生成符合特定风格、内容准确、信息丰富的多类型文本，利用ChatGPT提问方法建议。
结合创作需求来设计Prompt，您可以按照以下步骤进行：
总之，设计Prompt需要根据您的创作内容、目标以及Prompt技术的特点来构建和调整。通过不断尝试和优化，您能够更好地利用Prompt工程来辅助您的创作。