免费AI提示词教程：一本给小白学习AI的入门指南
本教程的目的是在AI时代尽绵薄之力帮助普通人学会与AI交互，让AI成为你的生产力工具，告别熬夜，加班，实现个人职业升级或转型。
本教程由书上的蜗牛(微信公众号、B站、小红书)，编写，本文仅供学习使用，未经作者同意不得转载，不得复制，不得作为商业用途，作者保留版权。
自从ChatGPT诞生以来，我看过了很多的提示词教程，有些教程偏向于技术性，比如CoT、Zoro Shot、One Shot,Few Shot，艰深晦涩。对于很多普通人来说完全难以理解。因此我收罗了很多资料，出了这本提示词教程，这个提示词教程和其他的教程有什么区别呢？
第一、我会用通俗易懂的话来告诉你这些技巧是什么？用实操案例来指引你，你只要照着做就能掌握。
第二、我教你的不是具体的案例，我告诉你的是系统性的可迁移的方法，我会把鱼和渔都交给你。
第三、全部免费公开，并持续更新高阶用法，无任何收费限制或要求。
ChatGPT是一种大型语言模型，它能够理解和生成高质量的自然语言文本，广泛应用于对话、问答、内容生成等多个领域。提示工程则是指通过精心设计和优化输入给ChatGPT的提示（prompt），来引导模型生成符合特定需求、情境或格式的文本输出。提示工程技术的重要性在于，虽然ChatGPT本身具有强大的自然语言处理能力，但如何充分利用这种能力，使之在特定应用场景下发挥最大效用，很大程度上取决于输入提示的质量和针对性。
掌握提示工程技术之所以至关重要，主要有以下几点原因：
- 提高生成内容的准确性：通过精确的提示，模型能够生成更符合实际需求和业务逻辑的结果，避免产生误导性或无关信息。
- 提升模型的灵活性：通过提示可以灵活操控ChatGPT在多种场景下切换角色，适应不同的沟通风格和内容需求。
- 实现特定目标：在教育、科研、商业等领域，能够利用提示工程技术让ChatGPT产出更专业、更结构化的文本内容。
- 优化资源利用：有效提示能够减少无效生成和迭代次数，提高模型运行效率和用户体验。
目标和学习成果概述：
- 系统地学习提示工程的理论基础和实践经验，理解提示在驱动ChatGPT生成文本时的关键作用。
- 掌握不同类型的提示技术，如指令提示、角色提示、标准提示、聚类提示、强化学习提示、课程学习提示、情感分析提示等，并能根据不同场景灵活运用。
- 学会设计和优化提示，以提高ChatGPT生成内容的准确度、连贯性和可读性，同时解决实际应用中的复杂问题。
- 通过实战演练和案例分析，学员将能够独立设计和实施提示工程策略，以满足不同行业和领域对ChatGPT的需求，最终提升项目实施的成功率和效率。
第1章：提示工程入门
核心概念
提示工程是创建和使用提示来引导语言模型（如ChatGPT）输出的过程。这个过程包括定义清晰的任务、提供具体的指令以及设定角色，以便模型能够根据用户的特定需求生成文本。
- 任务（Task）：用户希望模型完成的具体工作。
- 指令（Instructions）：告诉模型如何完成任务的具体步骤。
- 角色（Role）：用户设定的模型角色，影响模型的语气和回答风格。
实操案例
案例一：撰写产品描述
情景描述： 假设你是一家科技公司的市场营销经理，需要为新产品撰写一份吸引人的产品描述。
实操内容：
任务：撰写一份新产品的描述。
指令：包括产品的主要功能、目标市场和与竞品的比较。
角色：作为市场营销专家，使用吸引人的营销语言。
案例二：法律咨询
情景描述： 假设你是一名法律顾问，需要为客户提供关于合同条款的咨询。
实操内容：
任务：解释合同中的特定条款。
指令：详细阐述条款的法律含义和对客户的影响。
角色：作为法律专家，使用专业且易于理解的语言。
案例三：技术支持
情景描述： 假设你是一名技术支持工程师，需要为客户提供关于软件安装的指导。
实操内容：
任务：提供软件安装的步骤指导。
指令：列出安装前的准备工作、安装步骤和常见问题处理。
角色：作为技术支持人员，使用清晰和直接的语言。
通过这些案例，我们可以看到如何结合任务、指令和角色来创建有效的提示，从而引导ChatGPT生成满足特定需求的高质量文本。这种方法确保了输出的相关性、准确性和专业性，帮助用户在各种场景中实现目标。
第2章：指令提示技术
这种技巧涉及为用户提供一种方法，通过给出具体的指令来引导ChatGPT生成符合特定要求的文本。这种方法能够确保生成的文本不仅相关而且质量高，满足用户的具体需求。
核心概念
- 任务（Task）：清晰定义的输出目标。
- 指令（Instructions）：具体的执行步骤或要求，确保输出符合预期。
应用场景
适用于需要精确控制输出内容的场景，如生成客服回复、撰写法律文件、技术文档编写等。
实操案例
案例一：法律文件草拟
情景描述： 假设你是一名法律顾问，需要为客户草拟一份保密协议。
实操内容：
作为法律顾问，我需要草拟一份保密协议。请根据以下指令提供文本：
- 明确双方的身份和保密信息的定义。
- 列出保密信息的使用限制和披露条件。
- 详细说明违反协议的法律后果。
案例二：技术文档编写
情景描述： 假设你是一名软件工程师，需要为新开发的软件编写用户手册。
实操内容：
作为软件工程师，我需要为XYZ软件编写一份用户手册。请根据以下指令提供内容：
- 描述软件的安装步骤。
- 详细说明软件的主要功能和操作流程。
- 提供常见问题及其解决方案。
案例三：客户服务回复
情景描述： 假设你是一名客户服务代表，需要回复客户关于产品退货政策的询问。
实操内容：
作为客户服务代表，我需要回复客户关于产品退货政策的问题。请根据以下指令提供回答：
- 说明退货政策的基本条件和流程。
- 提供退货申请的具体步骤和所需文件。
- 指出客户可以获得退款的时间框架。
通过这些案例，我们可以看到如何使用指令提示技巧来生成专业且符合实际业务需求的文本。通过设定清晰的任务和提供具体的指令，我们能够引导ChatGPT以精确的方式回答问题或完成任务。
第3章：角色提示技巧
核心概念
角色提示技巧就像是你在玩角色扮演游戏时选择一个角色一样。你选择了一个特定的角色，比如医生、律师或者科学家，然后你在游戏中的行为和对话都会符合这个角色的特点。在与ChatGPT的互动中，角色提示技巧让你告诉它扮演一个特定的角色，这样它生成的回答或内容就会符合那个角色的专业知识和表达方式。
创建角色提示的步骤
- 确定角色：首先，你需要明确你希望ChatGPT扮演的角色。这个角色应该与你需要的信息或内容相关。
- 设定任务：接着，你需要给出一个具体的任务，这个角色需要完成这个任务。
- 提供背景：如果需要，你可以提供一些背景信息，帮助ChatGPT更好地理解角色的情境。
- 给出指令：最后，你需要给出具体的指令，告诉ChatGPT这个角色应该如何行动或回答。
实操案例
案例一：健康咨询
情景描述： 假设你是一家健康咨询公司的顾问，需要为客户解答关于健康饮食的问题。
实操内容：
作为健康顾问，我需要回答客户关于健康饮食的常见问题。请以专业且友好的方式提供以下信息：
- 介绍均衡饮食的重要性。
- 推荐几种富含营养的食物。
- 提供日常饮食计划的建议。
案例二：法律咨询
情景描述： 假设你是一家律师事务所的律师，需要为客户提供关于合同法的咨询服务。
实操内容：
作为合同法律师，我需要为客户解释合同中的某些条款。请使用专业术语，清晰地阐述以下内容：
- 合同中的保密条款意味着什么。
- 如果违反合同条款，可能面临哪些法律后果。
- 客户应如何保护自己的权益。
案例三：技术支持
情景描述： 假设你是一家软件公司的技术支持工程师，需要帮助客户解决软件安装问题。
实操内容：
作为技术支持工程师，我需要指导客户完成软件的安装过程。请提供以下步骤：
- 详细描述软件安装前的系统要求。
- 列出安装软件的具体步骤。
- 提供解决常见安装问题的提示。
案例四：教育辅导
情景描述： 假设你是一名数学辅导老师，需要帮助学生理解复杂的数学概念。
实操内容：
作为数学辅导老师，我需要帮助学生理解二次方程的概念。请以易于理解的方式解释以下内容：
- 二次方程的基本形式和结构。
- 通过因式分解解二次方程的方法。
- 提供几个实际的练习题和解答。
通过这些案例，我们可以看到如何使用角色提示技巧来生成专业且符合实际业务需求的内容。通过设定清晰的角色和任务，我们能够引导ChatGPT以专家的身份提供有价值的信息和建议。
第4章：标准提示技巧
这是一种直接指导ChatGPT完成任务的方法。标准提示不涉及角色扮演或复杂的场景设定，而是侧重于清晰、直接地传达用户的需求。
核心概念
想象一下，你正在使用一个智能助手，你只需要告诉它你需要什么，比如“播放音乐”或者“设定闹钟”。标准提示就像是给智能助手下达命令，你直接告诉ChatGPT你需要它做什么，不需要绕弯子，就像直接按下一个按钮一样简单明了。
实操案例
案例一：新闻文章摘要
情景描述： 假设你是一名新闻编辑，需要为一篇关于最新科技趋势的文章撰写摘要。
实操内容：
任务：为以下科技新闻文章撰写一份摘要。
提示词：请提供文章的关键点和主要发现的简短概述。
案例二：产品评论
情景描述： 假设你是一家电子商务网站的内容创作者，需要为一款新发布的智能手机撰写评论。
实操内容：
任务：撰写一份关于最新智能手机的产品评论。
提示词：请基于手机的性能、设计和用户评价来撰写评论。
案例三：健康与营养建议
情景描述： 假设你是一名营养师，需要为客户提供关于健康饮食的建议。
实操内容：
任务：为客户提供一份健康饮食的建议。
提示词：请根据客户的健康目标和饮食偏好提供具体的饮食建议。
案例四：旅游攻略
情景描述： 假设你是一名旅游博主，需要为即将到来的巴黎之旅撰写一篇旅行攻略。
实操内容：
任务：为巴黎之旅撰写一份旅行攻略。
提示词：请包括必游景点、美食推荐和旅行小贴士。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用标准提示技巧来直接、有效地从ChatGPT获得所需的信息或内容。这种方法适用于那些需要快速、明确回答的情况，而不需要额外的背景或复杂的指令。
第5章：零样本、单样本和少样本提示
核心概念
- 零样本提示：就像在没有任何参考的情况下解决谜题，ChatGPT需要依靠自己的知识来理解任务并生成答案。
- 单样本提示：提供一个例子，就像给了一个解题的线索，ChatGPT根据这个线索来生成类似的答案。
- 少样本提示：给出几个例子，这些例子帮助ChatGPT理解任务的模式，并在此基础上生成答案。
实操案例
案例一：写文章（零样本）
情景描述： 假设你是一家科技公司内容创作者，需要为一款新发布的最新发布的AI健身助手App写一篇文章。
实操内容：
任务：撰写一篇关于优智科技公司最新发布的AI健身助手App的文章
提示词：请撰写一篇关于优智科技公司最新发布的AI健身助手App的文章，详细介绍该App的主要功能，包括个性化的健身计划生成、实时动作指导和智能数据分析，并强调与市场上其他健身App相比，优智科技产品独有的竞争优势。
案例二：撰写应用商店的推荐理由（单样本）
情景描述： 为一款新的游戏应用撰写应用商店的推荐理由
实操内容：
任务：假设我们要为一款新的游戏应用撰写应用商店的推荐理由，已知的唯一样本是另一款成功游戏的应用描述。
提示词：“参考以下成功游戏应用的描述：'[插入某成功游戏应用的描述]'，请基于此风格和格式，为我们的新游戏'未来世界冒险'撰写一段推荐理由。”
案例三：撰写应用商店的推荐理由（少样本提示）
情景描述： 为新作《时光裂缝》写一段简介
实操内容：
任务：假设我们要为一款新的游戏应用撰写应用商店的推荐理由，已知的唯一样本是另一款成功游戏的应用描述。
提示词：
样本1：《星际穿越》是一部描绘宇航员穿越宇宙寻找新家园的故事，充满悬疑与探索精神。
样本2：《虚拟人生》是一部探讨人工智能与人性界限的硬科幻小说，剧情扣人心弦。
样本3：《末日重生》围绕地球毁灭后的重建历程，融合了科技与伦理的深层思考。
请根据以上几部科幻小说简介的模式和特点，为新作《时光裂缝》写一段简介，强调时间旅行和抉择对命运的影响。
第6章：“让我们一起思考”提示
这种提示技术用于引导ChatGPT进行深入的思考和反思，以生成更具洞察力和分析性的文本。
核心概念
想象你和朋友在讨论一个复杂的议题，比如气候变化。你可能会说：“让我们思考一下这个问题。”这意味着你们要深入探讨，而不仅仅是表面地聊天。在与ChatGPT的互动中，使用“让我们思考一下”提示就是邀请它加入深度对话，探索问题的多个方面，提供有见地的分析。
实操案例
案例一：环境政策分析
情景描述： 假设你是一名环境政策分析师，需要撰写一份关于最新环保法规影响的分析报告。
实操内容：
任务：分析最新环保法规对工业生产和环境保护的长期影响。
提示词：让我们思考一下这项新法规如何改变工业生产的方式，以及它对生物多样性和空气质量的潜在影响。
案例二：教育改革建议
情景描述： 假设你是一名教育顾问，正在为当地教育局提供关于课程改革的建议。
实操内容：
任务：提出基于21世纪技能的课程改革建议。
提示词：让我们思考一下如何整合批判性思维、创造力和数字素养到现有课程中，以及这些改变如何影响学生的学习成果。
案例三：健康护理策略
情景描述： 假设你是一名公共卫生专家，需要为即将到来的流感季节制定健康护理策略。
实操内容：
任务：为流感季节制定健康护理策略。
提示词：让我们思考一下如何有效利用有限的资源来提高疫苗接种率，减少流感传播，以及如何为高风险群体提供更好的保护措施。
案例四：生成反思性文章
情景描述： 假设你是一名作家，正在撰写一篇关于个人成长和自我发现的反思性文章。你希望文章能够引导读者进行深入的思考和自我探索。
实操内容：
让我们一起思考个人成长的旅程。在这个过程中，我们如何识别和克服内心的恐惧？有哪些关键的经历或启示促使我们成为更好的自己？请结合不同个体的故事和心理学理论，探讨个人成长的复杂性和它对每个人生命轨迹的深远影响。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用“让我们思考一下”提示来引导ChatGPT进行深入分析和提供专业见解。这种方法有助于生成更全面、更具洞察力的内容，适用于需要深度思考和分析的各种场景。
第7章：自洽性提示
这种提示技术用于确保ChatGPT生成的文本在逻辑上是连贯和一致的。自洽性提示对于生成准确、可靠的信息至关重要，尤其是在涉及事实核查、数据验证或任何需要保持信息一致性的任务中。
核心概念
想象你在讲述一个故事，你需要确保故事的每个部分都是相互衔接的，没有矛盾。自洽性提示就像是提醒你检查故事的每个细节，确保它们都符合整体情节。在与ChatGPT的互动中，自洽性提示就是要求它在生成文本时，确保所有信息都是相互一致的，没有内部矛盾。
实操案例
案例一：科学研究报告
情景描述： 假设你是一名科研人员，需要撰写一份关于新药物研发的科学报告。
实操内容：
任务：撰写一份关于新药物研发的科学报告。
提示词：请确保报告中关于药物成分、实验方法、临床试验结果和结论的信息是准确且相互一致的。
案例二：历史事件分析
情景描述： 假设你是一名历史学家，正在分析一个历史事件的不同解释。
实操内容：
任务：分析历史事件的不同解释。
提示词：在探讨事件的原因、过程和影响时，确保分析中的各个论点和证据是相互支持且逻辑自洽的。
案例三：财务报告审计
情景描述： 假设你是一名财务审计师，需要审核一家公司的年度财务报告。
实操内容：
任务：审核公司的年度财务报告。
提示词：在检查收入、支出、资产和负债等财务数据时，确保报告中的所有数字和解释都是准确无误且相互一致的。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用自洽性提示来引导ChatGPT生成逻辑连贯、一致的文本。这种方法有助于提高文本的质量和可靠性，确保信息的准确性。
当然，以下是一些额外的实操案例，结合自洽性提示的应用：
案例四：产品说明书编写
情景描述： 假设你是一名产品经理，负责为一款新推出的智能手表编写用户说明书。
实操内容：
任务：为新款智能手表编写一份用户说明书。
提示词：请确保说明书中的所有操作步骤、功能描述和安全指南都是准确无误的，并且与产品的实际操作完全一致。
案例五：法律文件审查
情景描述： 假设你是一名法律顾问，需要审查一份即将签署的商业合同。
实操内容：
任务：审查一份商业合同。
提示词：请仔细检查合同中的条款和条件，确保所有条款之间的逻辑一致性，并且没有与法律规定相冲突的内容。
案例六：教育课程规划
情景描述： 假设你是一名教育规划师，正在为一所中学设计一套新的科学课程。
实操内容：
任务：设计一套新的科学课程。
提示词：在规划课程内容、学习目标和评估标准时，确保课程结构的连贯性，并且所有课程元素都与既定的教育目标相符合。
案例七：企业品牌战略制定
情景描述： 假设你是一名品牌经理，需要为企业制定一套新的品牌战略。
实操内容：
任务：制定一套新的品牌战略。
提示词：在确定品牌定位、市场目标和营销策略时，确保所有战略元素之间的一致性，并且与企业的核心价值观相协调。
第8章：种子词提示
核心概念
种子词提示就像是给ChatGPT一个主题的种子，让它围绕这个种子生长出完整的内容。就像你给一个园丁一颗特定的植物种子，他就会知道要种植什么类型的植物，并且照料它直到它开花结果。在与ChatGPT的互动中，种子词就是那个种子，告诉它你想要讨论的主题或者你希望它关注的关键点。
种子词（Seed-word）提示是一种技巧，它通过提供一个或几个关键词来引导ChatGPT的文本生成。种子词作为文本生成的起点，帮助模型聚焦于特定的主题或概念，确保生成的内容与用户的需求紧密相关。种子词可以被视为文本生成的“种子”，围绕这个“种子”展开相关内容。
如何选择和使用种子词
选择种子词时，应考虑以下因素：
- 相关性：种子词应与所需生成文本的主题紧密相关。
- 具体性：种子词应足够具体，以便模型能够理解并生成详细的内容。
- 多样性：使用多个种子词可以增加文本的丰富性和深度。
使用种子词时，可以直接将其放入提示中，并明确指出模型应围绕这些词生成文本。
实操案例
案例一：科技博客文章
情景描述： 假设你是一名科技博客的作者，需要撰写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章。
实操内容：
任务：撰写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章。
种子词：人工智能、医疗诊断、患者护理、技术进步
案例二：市场趋势分析报告
情景描述： 假设你是一名市场分析师，需要为公司撰写一份关于可持续消费趋势的分析报告。
实操内容：
任务：撰写一份关于可持续消费趋势的分析报告。
种子词：可持续消费、环保产品、消费者行为、市场机会
案例三：教育策略提案
情景描述： 假设你是一名教育顾问，需要为一所大学制定一份新的教育策略提案。
实操内容：
任务：制定一份新的教育策略提案。
种子词：创新教育、技能发展、终身学习、技术整合
案例四：健康饮食指南
情景描述： 假设你是一名营养师，需要为客户创建一份健康饮食指南。
实操内容：
任务：创建一份健康饮食指南。
种子词：营养均衡、超级食物、饮食计划、健康生活方式
通过这些案例和种子词，我们可以看到如何使用种子词提示来引导ChatGPT生成与特定主题紧密相关的专业内容。这种方法有助于确保生成的文本不仅相关，而且深入且有针对性。
第9章：知识生成提示
这种技术旨在利用ChatGPT的预训练知识库来生成新信息或提供原创答案。知识生成提示不仅能够提供现有的知识，还能够在一定程度上创新和扩展现有知识，为用户提供独特和有价值的见解。
核心概念
想象你有一个知识丰富的朋友，你问他一个问题，他不仅能告诉你他所知道的，还能基于他的知识来创造新的想法或解决方案。知识生成提示就像是向ChatGPT提出这样的问题，鼓励它不仅分享它所学的知识，还能创造出新的、原创的内容。
实操案例
案例一：未来科技趋势预测
情景描述： 假设你是一名科技行业分析师，需要撰写一份关于未来五年科技趋势的预测报告。
实操内容：
任务：撰写一份关于未来五年科技趋势的预测报告。
提示词：考虑到当前的技术发展，预测未来可能出现的创新技术、潜在的市场变革和对社会的影响。
案例二：教育创新策略
情景描述： 假设你是一名教育规划专家，正在为一所新型学校设计一套创新的教育课程。
实操内容：
任务：设计一套创新的教育课程。
提示词：结合最新的教育研究和学习理论，提出一套旨在培养学生创新思维和解决问题能力的教学策略。
案例三：企业可持续发展战略
情景描述： 假设你是一家公司的可持续发展顾问，需要为公司制定一套新的可持续发展战略。
实操内容：
任务：制定一套新的可持续发展战略。
提示词：基于公司的业务模式和运营实践，提出一套旨在提高资源效率、减少环境影响并促进社会责任的战略。
案例四：健康生活方式建议
情景描述： 假设你是一名健康生活方式教练，需要为客户提供一套健康生活方式的建议。
实操内容：
任务：提供一套健康生活方式的建议。
提示词：考虑到现代生活节奏和常见健康问题，创造一套结合饮食、运动和心理健康的全面生活方式改善方案。
第10章：知识整合提示
知识整合提示（Knowledge Integration Prompt）是一种高级技巧，它要求ChatGPT将新信息与已有的知识库结合起来，生成更加全面和深入的内容。这种技术不仅涉及到对新信息的理解和吸收，还包括对现有知识的重新组织和扩展，以确保新旧知识之间的连贯性和一致性。
核心概念
“知识整合提示”技术，这一技术旨在利用ChatGPT模型内已有的广泛知识储备，结合新输入的信息，生成全面且连贯的理解和表达。知识整合提示的核心是连接、合并和更新现有知识库中的内容，确保生成的文本或答案既涵盖了原有知识，又融入了新的洞见或数据。
构建知识整合提示的步骤和技巧包括：
- 确定整合的目标和范围：明确告知ChatGPT需要将哪些新信息与何种现有知识相结合。
- 明确提示格式：使用特定的提示语句，指示ChatGPT在生成文本时整合新旧知识，如“基于已知的生物学理论，结合最新的遗传学研究成果，解释某种疾病的发病机理”。
- 提供具体信息：在提示中加入新获取的数据或发现，以便ChatGPT将其与已有知识相结合。
实操案例
案例一：医学研究领域
情景描述： 在医学研究领域，假如ChatGPT已经掌握了关于心血管疾病的基础知识，而最近又有了一项关于新疗法的研究成果，知识整合
实操内容：
任务：提供一套健康生活方式的建议。
提示词：请将新发现的心脏病治疗方案与目前公认的最佳治疗方法相结合，阐述其可能带来的变革和患者获益
案例二：商业战略分析
情景描述： 假设你是一名健康生活方式教练，需要为客户提供一套健康生活方式的建议
实操内容：
任务：在商业战略分析中，若需要把公司现有产品线与新市场调查数据相结合
提示词：基于本公司X产品线的销售历史数据，结合最近亚洲市场的消费者行为变化，请生成一份产品策略更新报告。
第11章：多选提示（Multiple Choice Prompts）
多选提示是一种交互式的问题回答格式，它为用户提供了一系列预定义的选项，用户可以从中选择一个或多个答案。这种提示方式常用于测试、调查、数据分析和决策制定中，旨在引导用户从有限的选项中做出选择，同时也能帮助模型生成基于特定选项的回答。
核心概念
如何构建和使用多选提示进行问题回答和决策
构建多选提示时，应遵循以下步骤：
- 定义问题：明确你想要询问的问题或需要决策的事项。
- 制定选项：提供一系列相关的选项，这些选项应该全面覆盖可能的答案。
- 引导选择：在提示中明确指出用户需要从给定的选项中做出选择。
- 处理结果：根据用户的选择，模型应生成相应的回答或建议。
多选提示的实际应用场景十分多样：
- 教育培训：在自动化的在线测试系统中，ChatGPT可以被设计成根据预设的多选提示来生成试题答案，辅助学生自我检测或教师批改作业。
- 客户服务：在自动化客服系统中，ChatGPT可通过多选提示迅速从常见问题集中的答案选项中选出最匹配的回复，提高服务效率。
- 内容创作：在创作文本或文章的过程中，多选提示可用于生成某个段落的结尾句，或是在多个候选标题中选择最适合的一个。
- 决策支持：在商业环境中，ChatGPT可以基于多选提示分析并筛选出最优策略或解决方案，帮助企业做出决策。
实操案例
实践案例一：市场调研
情景描述： 假设你是一家名为“市场趋势分析”（Market Trend Analytics）的公司的市场分析师，你需要了解消费者对于新产品包装设计的偏好。
实操内容：
作为“市场趋势分析”公司的市场分析师，我正在进行一项关于新产品包装设计的消费者偏好调研。请从以下四个设计选项中选择您最喜欢的一个：
A) 现代简约风格
B) 传统复古风格
C) 生态自然风格
D) 明亮流行风格
您的选择将帮助我们确定最终的包装设计方向。
实践案例二：教育测验
情景描述： 你是一名教师，正在为你的历史课程设计一个关于第二次世界大战的多项选择题测验。
实操内容：
在第二次世界大战中，以下哪个事件被认为是战争的转折点？
A) 珍珠港袭击
B) 斯大林格勒战役
C) 诺曼底登陆
D) 原子弹投下
请从上述选项中选择一个答案。
实践案例三：决策制定
情景描述： 你是一家名为“创新科技”（Innovative Tech）的科技公司的项目经理，需要团队成员就采用哪种新技术进行投票决策。
实操内容：
作为“创新科技”公司的项目经理，我们正在评估以下三种新技术的实施方案：
A) 云计算服务
B) 人工智能分析工具
C) 物联网（IoT）平台
请团队成员根据项目需求和资源情况，选择最符合我们目标的技术方案。
通过这些实践案例，我们可以看到多选提示如何有效地应用于市场调研、教育测验和决策制定等不同场景中，帮助收集信息、评估偏好和指导决策过程。
第12章：可解释软提示（Interpretable Soft Prompts）
可解释软提示（Interpretable Soft Prompts），这种技术旨在提高模型生成文本的透明度和可解释性。通过使用这种提示，模型不仅能够生成回答，还能够提供关于其决策过程的额外信息，从而帮助用户理解模型是如何得出特定输出的。
核心概念
可解释软提示就像是你在向一个智能助手提问时，不仅得到了答案，还得到了解释为什么这个答案是正确的。这种提示技术让模型的输出更加透明，就像有一个老师在旁边解释解题思路一样，让你知道模型是如何“思考”的。
实操案例
案例一：医学研究报告解释
情景描述： 假设你是一名医学研究员，需要为一篇关于新药物疗效的研究报告撰写一个解释性摘要。
实操内容：
任务：为新药物疗效的研究报告撰写一个解释性摘要。
提示词：请提供研究的主要发现，并解释这些发现是如何通过实验数据得出的，以及它们对患者治疗的潜在影响。
案例二：财务分析报告
情景描述： 假设你是一名财务分析师，需要为客户解释一份关于公司财务状况的分析报告。
实操内容：
任务：解释一份关于公司财务状况的分析报告。
提示词：请概述报告中的关键财务指标，并解释这些指标如何反映了公司的财务健康状况和未来的财务风险。
案例三：市场调研结果解读
情景描述： 假设你是一名市场调研员，需要为一份关于消费者行为的市场调研报告提供解读。
实操内容：
任务：为消费者行为的市场调研报告提供解读。
提示词：请解释调研结果中显示的消费者偏好变化，并讨论这些变化背后的可能原因和对市场策略的影响。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用可解释软提示来引导ChatGPT生成不仅包含答案，还包含解释和分析的文本。这种方法有助于提高用户对模型输出的信任和理解，特别是在需要深入理解复杂信息的场景中。
第13章：控制生成提示（Controlled Generation Prompts）
这种技术允许用户通过提供特定的输入、模板、词汇限制或约束条件来精确地引导和控制ChatGPT的文本生成过程。这种技术的目标是生成更加符合特定格式、风格或内容要求的文本，确保输出结果的质量和相关性。
核心概念
控制生成提示就像是给一个厨师一个食谱，告诉他需要遵循的步骤、使用特定的食材，甚至指定菜肴的摆盘方式。在与ChatGPT的互动中，控制生成提示就是给出具体的指示，让模型按照你的要求来生成文本，无论是遵循特定的结构、使用特定的词汇，还是满足某些特定的内容标准。
实操案例
案例一：商业提案撰写
情景描述： 假设你是一名商业顾问，需要为客户撰写一份商业提案，提案需要包含特定的项目细节和预算信息。
实操内容：
任务：撰写一份商业提案。
提示词：请按照标准的提案模板，包括项目概述、市场分析、预期成果、预算明细和时间表。
案例二：技术白皮书编写
情景描述： 假设你是一名区块链技术公司的技术作家，需要编写一份关于新加密货币技术的白皮书。
实操内容：
任务：编写一份关于新加密货币技术的白皮书。
提示词：请使用专业且易于理解的语言，详细介绍技术的工作原理、创新点、潜在应用和安全性分析。
案例三：健康教育材料制作
情景描述： 假设你是一名健康教育专家，需要为公众制作一份关于健康饮食的教育手册。
实操内容：
任务：制作一份健康饮食的教育手册。
提示词：请包含营养均衡的重要性、各种食物的营养信息、健康饮食的实用建议，以及适合不同年龄层的食谱示例。
案例四：法律合同草案
情景描述： 假设你是一名律师，需要为客户准备一份服务协议的草案。
实操内容：
任务：准备一份服务协议的草案。
提示词：请确保合同包含服务描述、双方权利与义务、付款条款、保密协议以及争议解决机制。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用控制生成提示来引导ChatGPT生成符合特定要求的专业文本。这种方法有助于确保生成的文本不仅内容相关，而且格式和风格也符合特定的业务或学术标准。
第14章：问答提示（Question-answering Prompts）
第十三章的核心内容是控制生成提示（Controlled Generation Prompts），这是一种高级的提示技术，它允许用户通过提供详细的输入和约束条件来精确控制ChatGPT的文本生成。这种技术的目标是生成符合特定格式、风格或内容要求的文本，确保输出结果的质量和相关性。
核心概念
控制生成提示就像是给艺术家一个详细的画作要求，包括使用的颜色、画布的大小和画作的主题。艺术家（ChatGPT）需要在这个框架内创作，确保最终的作品符合你的具体要求。
实操案例
案例一：定制化软件需求文档
情景描述： 假设你是一家软件开发公司的项目经理，需要为一个新的客户关系管理（CRM）系统制定详细的需求文档。
实操内容：
任务：为新的CRM系统制定详细的需求文档。
提示词：请包括系统的目标用户、核心功能需求、用户界面设计原则、数据安全要求以及与现有系统的集成方案。
案例二：复杂法律分析报告
情景描述： 假设你是一名法律研究员，需要为一起即将审理的知识产权案件准备一份法律分析报告。
实操内容：
任务：为知识产权案件准备法律分析报告。
提示词：请分析案件的相关法律条文、历史判例、涉案技术的专利情况，以及可能的法律策略和案件结果预测。
案例三：多国市场进入策略
情景描述： 假设你是一名国际市场顾问，需要为一家公司制定进入多个新兴市场的策略。
实操内容：
任务：制定多国市场进入策略。
提示词：请考虑各国的经济环境、政治稳定性、文化差异和消费者行为，为每个目标市场制定定制的市场调研、产品定位和营销策略。
案例四：综合网络安全政策
情景描述： 假设你是一名网络安全专家，需要为一家跨国企业制定一套全面的网络安全政策。
实操内容：
任务：制定一套综合网络安全政策。
提示词：请包括政策的适用范围、数据保护标准、员工培训要求、应急响应计划以及与国际网络安全法规的合规性。
这些复杂的案例展示了如何使用控制生成提示来引导ChatGPT生成高度专业化和定制化的文本。通过提供详细的要求和约束，可以确保生成的内容满足特定的业务需求和标准。
第15章：摘要提示（Summarization Prompts）
这种技术用于指导ChatGPT从较长的文本中提取关键信息，生成简洁、准确的摘要。摘要提示的目标是保留原文的主要内容和意义，同时去除不必要的细节，使得摘要既精炼又全面。
核心概念
摘要提示就像是你看了一本厚厚的小说，然后需要告诉你的朋友故事的大概内容，但不需要讲每一个细节。你会挑出最重要的情节和角色，简洁地概述整个故事。在与ChatGPT的互动中，摘要提示就是要求它做同样的事情，从一篇长文章或报告中提取出最重要的点，以便快速理解核心信息。
实操案例
案例一：学术论文摘要
情景描述： 假设你是一名研究科学家，需要为一篇关于气候变化影响的学术论文撰写摘要。
实操内容：
任务：为一篇关于气候变化影响的学术论文撰写摘要。
提示词：请提取论文中关于气候变化对生态系统、农业产量和海平面上升影响的关键发现和结论。
案例二：商业报告摘要
情景描述： 假设你是一名市场分析师，需要为一份关于新兴市场的商业报告撰写摘要。
实操内容：
任务：为一份关于新兴市场的商业报告撰写摘要。
提示词：请概述报告中关于目标市场规模、消费者行为、竞争格局和推荐市场进入策略的主要内容。
案例三：法律案件总结
情景描述： 假设你是一名法律助理，需要为一个复杂法律案件的判决书撰写总结。
实操内容：
任务：为一个复杂法律案件的判决书撰写总结。
提示词：请提炼案件的主要法律争议点、法庭的裁决依据和最终判决结果。
案例四：技术白皮书摘要
情景描述： 假设你是一名技术顾问，需要为一份关于区块链技术应用的白皮书撰写摘要。
实操内容：
任务：为一份关于区块链技术应用的白皮书撰写摘要。
提示词：请概述白皮书中关于区块链技术的核心原理、潜在应用场景和对现有行业的影响。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用摘要提示来引导ChatGPT生成精炼且内容完整的摘要。这种方法有助于用户快速抓住长文本的要点，节省时间并提高信息处理效率。
第16章：对话提示（Dialogue Prompts）
这种技术允许模型生成模拟真实对话的文本。对话提示的目的是通过模拟角色之间的交流，创建自然流畅的对话场景，使得对话内容既具有专业性，又能适应特定的上下文和角色设定。
核心概念
对话提示就像是你在写剧本，你需要决定角色之间如何对话。你给每个角色一个特定的性格和背景，然后让他们在特定的情景下进行对话。在与ChatGPT的互动中，对话提示就是设定这样的场景和角色，让模型生成符合这些设定的对话内容。
实操案例
案例一：客户服务对话
情景描述： 假设你是一名客服经理，需要模拟一个客户咨询产品信息的对话场景。
实操内容：
角色：客服代表和好奇的客户
情景：客户对一款新发布的智能手机感兴趣，希望了解更多细节。
提示词：客服代表应提供产品的主要特性、价格信息和购买方式，同时回答客户可能提出的任何技术问题。
案例二：医疗咨询对话
情景描述： 假设你是一名医疗咨询师，需要模拟一个患者询问健康问题和治疗选项的对话。
实操内容：
角色：医疗咨询师和关注健康的患者
情景：患者担心自己的饮食习惯可能影响健康，希望获得专业的健康建议。
提示词：医疗咨询师应询问患者的饮食习惯和健康状况，提供个性化的饮食建议和推荐的健康检查。
案例三：科技产品发布会对话
情景描述： 假设你是一名科技公司的公关代表，需要模拟一场新产品发布会后的问答环节。
实操内容：
角色：公关代表和科技记者
情景：在新产品发布会后，记者对产品的创新特性和市场策略有疑问。
提示词：公关代表应详细介绍产品的创新点、目标用户群和市场推广计划，同时回应记者可能提出的批评或担忧。
案例四：学术研讨会对话
情景描述： 假设你是一名大学教授，需要模拟一个学术研讨会上关于最新研究趋势的讨论。
实操内容：
角色：主讲教授和参与研讨的学者
情景：在研讨会上，学者们对主讲教授提出的理论模型和研究结果感兴趣，并希望深入探讨。
提示词：主讲教授应清晰地阐述自己的研究问题、方法和发现，同时回应其他学者的提问和建议。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用对话提示来引导ChatGPT生成符合特定角色和情景的专业对话。这种方法有助于创建逼真的对话场景，适用于客户服务、医疗咨询、产品发布等多个实际应用场景。
第17章：对抗性提示（Adversarial Prompts）
这种技术用于提高模型的鲁棒性，即在面对挑战性或误导性输入时仍能保持性能。对抗性提示通过设计具有挑战性的提示来测试和改进模型，使其能够识别和处理异常情况，从而增强模型的可靠性和准确性。
核心概念
对抗性提示就像是给一个导航系统故意输入错误的方向，看看它是否能识别错误并给出正确的路线。在与ChatGPT的互动中，对抗性提示就是故意提出一些复杂或模糊的问题，或者在输入中加入干扰信息，以此来检验模型是否能够正确理解和处理这些困难情况。
实操案例
案例一：网络安全测试
情景描述： 假设你是一名网络安全工程师，需要测试一个聊天机器人在面对网络钓鱼攻击时的反应。
实操内容：
任务：测试聊天机器人对网络钓鱼攻击的识别能力。
提示词：模拟一个包含可疑链接的消息，询问机器人是否认为这是一个安全的链接，并如何处理这种情况。
案例二：医疗诊断系统验证
情景描述： 假设你是一名医疗软件开发者，正在开发一个用于初步诊断的AI系统，需要验证系统在面对不完整或模糊的医疗数据时的表现。
实操内容：
任务：验证AI医疗诊断系统在处理不完整数据时的鲁棒性。
提示词：提供一些不完整或自相矛盾的病人症状描述，要求系统识别数据的不确定性并请求更多信息。
案例三：语言模型的偏见检测
情景描述： 假设你是一名AI伦理研究员，需要检测一个语言模型是否在生成文本时表现出偏见。
实操内容：
任务：检测语言模型在生成文本时的潜在偏见。
提示词：构造一系列包含敏感话题的提示，观察模型的回应是否中立，是否存在潜在的性别、种族或文化偏见。
案例四：自动驾驶系统的异常处理
情景描述： 假设你是一名自动驾驶系统的开发者，需要确保系统能够在遇到意外障碍物时做出正确的反应。
实操内容：
任务：测试自动驾驶系统在遇到意外障碍物时的应对策略。
提示词：模拟一个突然出现的障碍物情景，评估系统是否能够及时识别并采取避让措施。
这些案例展示了如何使用对抗性提示来测试和增强模型在面对复杂或异常情况时的表现。通过这种方式，可以提高模型的鲁棒性，确保其在实际应用中的可靠性和安全性。
第18章：聚类提示（Clustering Prompts）
这种技术它允许模型根据特定的特征或标准对数据点进行分组。聚类提示在数据分析中非常有用，可以帮助识别数据中的模式、趋势或群体，从而为决策提供支持和洞察。
核心概念
聚类提示就像是你在整理一堆不同类型的水果，你需要将苹果、香蕉和橙子分别堆放在一起。在与ChatGPT的互动中，聚类提示就是告诉它根据水果的特征（比如颜色、大小、形状）来将它们分类，这样你就可以清楚地知道每种水果有多少，以及它们的分布情况。
实操案例
案例一：市场细分策略
情景描述： 假设你是一名市场分析师，需要根据消费者的购买行为和偏好对市场进行细分，以便制定更有效的营销策略。
实操内容：
任务：根据消费者的购买行为和偏好对市场进行细分。
提示词：请根据消费者的年龄、性别、购买频率、品牌忠诚度和产品偏好，将市场分为几个不同的细分市场，并为每个细分市场提供特征描述。
案例二：生物信息学研究
情景描述： 假设你是一名生物信息学家，正在研究基因表达数据，需要识别具有相似表达模式的基因群体。
实操内容：
任务：识别具有相似表达模式的基因群体。
提示词：请根据基因在不同组织类型、疾病状态和发育阶段的表达水平，将基因分为几个表达模式相似的群体，并探讨这些群体可能的生物学功能。
案例三：社交媒体内容分析
情景描述： 假设你是一名社交媒体分析师，需要分析用户发布的内容，以便更好地理解用户行为和内容趋势。
实操内容：
任务：分析用户发布的内容，识别内容趋势。
提示词：请根据内容的类型（如文本、图片、视频）、主题、用户互动（如点赞、评论）和发布时间，将内容分为几个主题相关或行为相似的群体。
案例四：客户服务反馈分析
情景描述： 假设你是一名客户服务经理，需要分析客户反馈，以便识别常见问题和改进服务。
实操内容：
任务：分析客户反馈，识别常见问题和改进点。
提示词：请根据反馈的类型（如投诉、建议、表扬）、问题领域（如产品质量、物流速度、客户支持）和情感倾向，将反馈分为几个主题相关或情感相似的群体。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用聚类提示来引导ChatGPT处理和分析数据，从而识别出有意义的模式和群体。这种方法有助于在各种领域内进行深入的数据洞察和决策支持。
第19章：强化学习提示（Reinforcement Learning Prompts）
第十九章的核心内容是强化学习提示（Reinforcement Learning Prompts），这是一种技术，它允许模型通过与环境的交互来学习并优化其行为。在强化学习中，模型（或智能体）会根据其行为的结果（通常是奖励或惩罚）来调整策略，目的是最大化累积奖励。
核心概念
想象你在训练一只宠物做特定的动作，比如握手。每次它正确地握手时，你给它一块小零食作为奖励。如果它没有握手，或者做得不对，它就不会得到零食。随着时间的推移，宠物学会了只有正确握手才会有奖励。在与ChatGPT的互动中，强化学习提示就是通过给予正面或负面的反馈来“训练”它，使其生成更好的回答或完成任务。
实操案例
案例一：个性化推荐系统优化
情景描述： 假设你是一名软件工程师，正在开发一个个性化推荐系统，需要通过用户反馈来优化推荐算法。
实操内容：
任务：优化个性化推荐系统。
提示词：根据用户对推荐内容的点击率、停留时间和满意度反馈，调整推荐算法，以提高用户的整体满意度和平台的用户留存率。
案例二：智能客服响应调整
情景描述： 假设你是一名AI产品经理，负责一个智能客服系统，需要根据客户反馈来改进客服的响应质量。
实操内容：
任务：改进智能客服的响应质量。
提示词：通过分析客户对客服响应的满意度评分和后续问题解决率，调整对话模型，以减少误解和提高问题解决效率。
案例三：自动驾驶策略迭代
情景描述： 假设你是一名自动驾驶系统的研究员，需要在模拟环境中测试和改进车辆的驾驶策略。
实操内容：
任务：测试和改进自动驾驶策略。
提示词：在模拟交通环境中，根据车辆的安全行驶记录、遵守交通规则的情况和乘客舒适度反馈，调整驾驶控制算法，以提高整体驾驶性能。
案例四：游戏AI行为学习
情景描述： 假设你是一名游戏开发者，正在为你的游戏角色开发AI，使其能够学习和适应玩家的行为。
实操内容：
任务：开发能够适应玩家行为的游戏AI。
提示词：通过观察玩家在游戏中的表现和风格，调整AI角色的行为模式，使其更具挑战性，同时保持游戏的趣味性和可玩性。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用强化学习提示来引导ChatGPT或AI系统通过交互学习来改进其性能。这种方法有助于在各种应用中实现更加智能和自适应的决策。
第20章：课程学习提示（Curriculum Learning Prompts）
这是一种训练模型的方法，它模拟了人类学习的过程，即从简单任务开始，逐步过渡到更复杂的任务。课程学习提示的目的是通过有结构的学习序列，帮助模型建立坚实的基础，逐步提高其解决复杂问题的能力。
核心概念
课程学习提示就像是给孩子们设计一套分级阅读书籍。一开始，孩子们读的是简单的故事书，随着他们阅读能力的提高，书的内容也逐渐变得更复杂。在与ChatGPT的互动中，课程学习提示就是设计一系列的任务，从简单的开始，然后逐渐增加难度，帮助模型逐步学习并掌握更复杂的技能。
实操案例
案例一：语言学习应用
情景描述： 假设你是一名教育技术开发者，正在开发一个语言学习应用，需要设计一系列的学习任务，帮助用户从基础词汇学习开始，逐步过渡到复杂的句子构造和对话。
实操内容：
任务：设计一系列语言学习任务。
提示词：从基本的单词和短语学习开始，逐步引入语法规则和句子结构，然后通过角色扮演和对话练习，提高用户的语言运用能力。
案例二：编程技能培训
情景描述： 假设你是一名编程教育者，需要为初学者设计一个编程课程，从基础的编程概念开始，逐步引导他们学习更高级的编程技巧。
实操内容：
任务：设计一个编程课程。
提示词：从介绍编程语言的基本语法和数据结构开始，逐步引入函数、面向对象编程和算法设计，最后通过项目实践来巩固学习成果。
案例三：数据分析能力提升
情景描述： 假设你是一名数据分析师，需要为你的团队设计一个数据分析培训计划，帮助他们从基础的数据清洗和处理技巧开始，逐步学习到高级的数据可视化和机器学习技术。
实操内容：
任务：设计一个数据分析培训计划。
提示词：从教授Excel和SQL的基础操作开始，逐步引入统计分析、Python编程和机器学习算法，最后通过实际案例分析来提高团队的综合分析能力。
案例四：客户服务技能发展
情景描述： 假设你是一名客户服务经理，需要为你的团队设计一个客户服务培训课程，从基本的客户沟通技巧开始，逐步提升到处理复杂投诉和危机管理的能力。
实操内容：
任务：设计一个客户服务培训课程。
提示词：从基础的客户沟通和问题解决技巧开始，逐步教授如何处理复杂的客户关系和投诉，最后通过模拟情景训练来提高团队的危机应对能力。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用课程学习提示来引导ChatGPT或学习者逐步学习并掌握一系列从简单到复杂的技能。这种方法有助于确保学习过程既有结构又逐步提升难度，从而更有效地促进学习者的成长和发展。
第21章：情感分析提示（Sentiment Analysis Prompts）
这种技术涉及使用模型来识别和提取文本中的情感倾向，如积极、消极或中性。情感分析在理解客户反馈、市场情绪和公共观点等方面非常有用。
核心概念
情感分析提示就像是你在阅读一堆关于新产品的评论，你的任务是判断每条评论是表示喜欢（积极）、不喜欢（消极）还是中立的。在与ChatGPT的互动中，情感分析提示就是让模型做同样的事情，它需要理解文本的含义并判断其中的情感倾向。
实操案例
案例一：社交媒体品牌监测
情景描述： 一家消费品公司希望监测其品牌在社交媒体上的表现，了解消费者的情感倾向。
实操内容：
任务：分析社交媒体上的品牌提及情感。
提示词：分析以下社交媒体帖子中对[品牌名]的提及，确定每条提及的情感倾向是积极、消极还是中性，并指出任何显著的情感变化或常见主题。
案例二：电影评论情感分析
情景描述： 一家电影流媒体服务希望了解观众对其平台上电影的喜好。
实操内容：
任务：对电影评论进行情感分析。
提示词：阅读以下电影评论，评估每条评论的情感倾向，并提供整体情感分析报告，包括最受观众喜爱的电影元素和常见的批评点。
案例三：客户反馈情感分析
情景描述： 一家电信公司收到了大量客户反馈，需要分析客户对其服务的满意度。
实操内容：
任务：分析客户反馈的情感倾向。
提示词：根据客户反馈中的关键词和短语，如“快速”、“糟糕的服务”等，判断反馈的情感倾向，并识别服务中的优点和改进领域。
案例四：政治竞选情感分析
情景描述： 一位政治竞选团队希望了解公众对其竞选活动的反应。
实操内容：
任务：对政治竞选相关的社交媒体帖子进行情感分析。
提示词：分析以下与[候选人名]相关的社交媒体帖子，确定公众对其政策立场、演讲和整体形象的情感倾向，并评估竞选活动的效果。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用情感分析提示来引导ChatGPT识别和分类文本中的情感倾向。这种方法有助于在各种场景中获得对公众情绪的深入理解，并据此做出更明智的决策。
第22章：命名实体识别提示（Named Entity Recognition Prompts）
这种技术涉及识别和分类文本中的特定实体，如人名、地点、组织和日期。命名实体识别在信息提取、问答系统和内容摘要等自然语言处理应用中非常重要。
核心概念
想象你在阅读一篇文章，需要从中找出所有提到的人物、地点和组织名称。命名实体识别提示就像是给一个助手一个任务，让它帮你标记出文章中的这些重要信息。在与ChatGPT的互动中，这种提示就是让模型识别出文本中的特定实体，并告诉我们这些实体是什么类型的信息。
实操案例
案例一：新闻文章分析
情景描述： 你是一名新闻分析师，需要从一篇关于国际会议的新闻报道中提取所有提及的国家和领导人名称。
实操内容：
任务：从新闻报道中提取命名实体。
提示词：阅读以下新闻报道，并识别出文中提到的所有国家名称和领导人姓名。请为每个识别出的实体标注类型，如[国家]和[领导人]。
案例二：科研文献整理
情景描述： 你是一名科研助理，正在整理一批关于气候变化的科研文献，需要从中提取关键的研究项目和相关机构。
实操内容：
任务：从科研文献中提取命名实体。
提示词：分析以下科研文献摘要，并识别出文中提到的所有研究项目名称和相关科研机构。请为每个识别出的实体标注类型，如[项目]和[机构]。
案例三：企业报告信息提取
情景描述： 你是一名财经分析师，需要从一份企业年度报告中提取公司高管的姓名和他们在公司中的职位。
实操内容：
任务：从企业报告中提取命名实体。
提示词：阅读以下企业年度报告摘要，并识别出文中提到的所有公司高管的姓名和职位。请为每个识别出的实体标注类型，如[高管]和[职位]。
案例四：历史文档标注
情景描述： 你是一名历史研究员，正在研究一批历史信件，需要从中提取历史事件和重要人物的名称。
实操内容：
任务：从历史文档中提取命名实体。
提示词：分析以下历史信件内容，并识别出文中提到的所有历史事件和重要人物。请为每个识别出的实体标注类型，如[事件]和[人物]。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用命名实体识别提示来引导ChatGPT从文本中提取和分类关键信息。这种方法有助于快速理解和组织大量文本数据，特别是在需要从非结构化文本中提取结构化信息的场景中。
第23章：文本分类提示（Text Classification Prompts）
这是一种技术，它涉及将文本数据分配到预定义的类别或标签中。文本分类在许多领域都有应用，如垃圾邮件检测、情感分析、主题识别等。
核心概念
文本分类提示就像是给一本书归类到图书馆的特定书架上。你需要根据书的内容来判断它应该放在“科幻”、“历史”还是“自传”等书架上。在与ChatGPT的互动中，文本分类提示就是让模型做类似的判断，它需要理解文本的内容并将其分配到正确的类别中。
实操案例
案例一：新闻文章分类
情景描述：
你是一名新闻网站的编辑，需要自动对大量新闻文章进行分类，以便用户可以根据主题浏览内容。
实操内容：
任务：对新闻文章进行分类。
提示词：阅读以下新闻文章摘要[插入摘要]，并将其分类到“政治”、“经济”、“科技”、“体育”或“娱乐”等类别中。
案例二：客户反馈分类
情景描述：
你是一家电子商务公司的客服经理，需要将客户反馈分为不同的类别，以便更好地理解客户需求并改进服务。
实操内容：
任务：对客户反馈进行分类。
提示词：分析以下客户反馈[插入反馈]，并将其分类为“产品质量”、“物流服务”、“客户支持”、“价格问题”或“其他”。
案例三：研究文献分类
情景描述：
你是一名学术研究员，需要对大量研究文献进行分类，以便快速找到特定领域的研究资料。
实操内容：
任务：对研究文献进行分类。
提示词：阅读以下研究文献摘要[插入内容]，并将其分类到“生物医学”、“环境科学”、“物理学”、“社会科学”或“工程技术”等领域。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用文本分类提示来引导ChatGPT对文本数据进行有效分类。这种方法有助于提高文本处理的效率，特别是在需要快速理解和组织大量文本的场景中。
第24章：文本生成提示（Text Generation Prompts）
这种技术涉及使用模型来创建新的文本内容。文本生成可以用于多种目的，包括故事创作、文章撰写、广告文案制作等。
核心概念
文本生成提示就像是给一个作家一个主题，让他围绕这个主题写一个故事。在与ChatGPT的互动中，文本生成提示就是提供一个主题或一个开头，让模型根据这个输入来创作一段新的文本。
实操案例
案例一：创意广告文案
情景描述：
你是一名广告公司的文案编辑，需要为一款新推出的健康饮品创作一个吸引人的广告文案。
实操内容：
任务：创作一个广告文案。
提示词：以“清新活力，自然之选”为主题，创作一个充满活力且引人入胜的广告文案，突出产品的健康益处和天然成分。
案例二：科技博客文章
情景描述：
你是一名科技博客的编辑，需要撰写一篇关于人工智能未来发展的文章。
实操内容：
任务：撰写一篇关于人工智能未来的文章。
提示词：探讨人工智能在未来十年的发展趋势，包括潜在的技术突破、对社会的影响以及伦理道德的挑战。
案例三：历史小说章节
情景描述：
你是一名历史小说作家，正在创作一部以古罗马为背景的小说，需要撰写一个关于主角在竞技场的紧张场景。
实操内容：
任务：撰写小说的一个章节。
提示词：以“竞技场的荣耀”为章节标题，描述主角在古罗马竞技场中的一场生死较量，突出其勇气和智慧。
案例四：撰写深度研究报告
情景描述： 你是一名市场研究分析师，需要撰写一份关于新兴技术市场的深度研究报告。
实操内容：
任务：撰写一份新兴技术市场的深度研究报告。
提示词：根据最新的市场数据和行业趋势，详细分析[具体技术]市场的增长潜力、主要参与者、消费者行为和未来预测。请包括对行业领导者的访谈摘要和案例研究。
案例五：创作多章节小说
情景描述： 你是一名小说家，正在创作一部科幻小说，需要完成多个章节，每个章节都需要紧密联系，推动情节发展。
实操内容：
任务：创作一部科幻小说的连续三个章节。
提示词：继续从上一章节的情节发展，主角在未知星球上遇到了新的挑战。详细描述主角如何利用智慧和现有资源克服困难，并揭示更多关于星球的秘密。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用文本生成提示来引导ChatGPT创作各种类型的文本内容。这种方法有助于激发创意，提高写作效率，并在需要创作大量文本的场景中提供支持。
第25章：单词预测提示（Word Prediction Prompts）
核心概念
单词预测提示就像在打字时手机键盘上的预测功能，当你输入几个字母后，系统会根据已知的文本数据集，预测你可能想要输入的下一个单词，帮助你更快捷地完成整个句子。
实操案例
案例一：智能聊天机器人
情景描述：在构建智能聊天机器人时，单词预测提示可以用来提高对话的流畅性和实时性。例如：
实操内容：
任务：请预测用户在下面对话中的下一个可能发言。
提示：用户：我最近压力很大，有什么减压方法吗？ [待预测单词]
案例二：文本自动补全
情景描述：在文档编辑软件或移动设备的输入法中，单词预测提示可以实现文本自动补全功能。
实操内容：
任务：请预测用户在键入以下文本后可能想要输入的下一个单词。
提示：用户已键入：“今天天气晴朗，我决定去___。”
预测结果：公园、游泳、郊游、购物等。
案例三：学术论文写作助手
情景描述：在学术写作过程中，单词预测提示可以帮助学者更快地撰写论文。
实操内容：
任务：请预测在以下论文摘要中，作者接下来可能使用的关键词或短语。
提示：本文研究了气候变化对生态系统的影响，特别是在__方面。
预测结果：生物多样性、农业生产、水资源管理、海平面上升等。
案例四：编写社交媒体帖子
情景描述： 你是一名社交媒体经理，正在创建一条新的帖子，希望模型能够提供与当前趋势相关的词汇预测。
实操内容：
任务：预测社交媒体帖子的下一句话。
提示词：当前帖子内容为：“随着环保意识的提高，越来越多的人开始寻找...”，预测接下来的内容。
通过这些案例和提示词，我们可以看到如何使用词预测提示来引导ChatGPT提供合适的词汇建议，帮助用户更高效地完成文本创作。这种方法在需要快速生成或完成文本的场景中非常有用，能够提高写作的流畅性和效率。
xxxxxxxxxxby 书上的蜗牛(微信公众号、B站、小红书)