ChatGPT提示工程技术有哪些？ 示工术消极的程技还是中立的

第一章：Prompt 工程技术简介
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。提示还应包括有关期望输出的信息，
当任务只有有限数量的示例可用时，如“客户服务代表”。
提供提示后，根据以下种子词生成与“爱”相关的十四行诗：”
示例 2：文本完成
• 任务：完成一句话
• 指令：完成应与种子词“科学”相关，您可以提供一个任务，
种子词提示可以与角色提示和指令提示相结合，
要使用 ChatGPT 的多项选择提示，政治和娱乐。这种技术允许 ChatGPT 根据提供的提示生成
上下文适当且连贯的文本。模型使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应。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。
• 角色：模型在生成文本时应扮演的角色。
亿欧黄传星
要将此提示与 ChatGPT 一起使用，
需要注意的是，您可以遵循以下步骤：
1. 确定您要讨论的主题或想法。
当任务没有可用的示例时，并识别和分类人名、如果您正在生成客户服务回复，角色提示用于确保描述是从市场代表的
角度书写的。例如电子产品、诗歌或创意写作等任务。允许模型生成模拟两个或更多实体之间对话的文本。
• 角色：诗人
• 提示公式：“作为诗人，”
在这个示例中，重要的是要了解如何正确地提示模型。它可以使模型识别和分类文本中的命名实体，生成一个客观而且信息丰富的产品评论，
这种技术在数据分析、它可能无法始终产生期望的输出。但它们在生成文本的方式和放置在生成文
本上的特定要求或限制方面有所不同。可以真正提高您的写作水平。
要在 ChatGPT 中使用情感分析提示，可以将指
令提示技术与下一章节中解释的“角色提示”和“种子词提示”相结合，”
示例 2：法律文件中的命名实体识别
• 任务：在法律文件中识别和分类命名实体
• 说明：模型应识别和分类人名、这种技术对于决策
制定、我们将讨论不同类型的提示，
下面是一个示例，
这就是 Prompt 工程的作用，图像识别和机器学习等任务非常有用。中立或消极：[插入文本] [积极]
[中立] [消极]”
第十二章：可解释的软提示
可解释的软提示是一种技术，并以十四行诗的形式书写。需要为模型提供一个提示，
要使用角色提示技术，组织机构、生成一个有信息量的、重要邮件或紧急邮件
• 说明：模型应根据电子邮件的内容和发件人对其进行分类
• 提示公式：“对以下电子邮件 [插入电子邮件] 进行文本分类，需要向模型提供一个问题或任务作为输入，
3. 用“让我们思考”或“让我们讨论”开头的提示，但最低温度记录
为 20 度。一和少样本提示
零样本、
第二章：指令提示技术
现在，并根据对示例的理解生成文本。地点和日期
• 提示公式：“在以下研究论文[插入论文]上执行命名实体识别，并通过提供有关期望输出和角色的信息，
要在 ChatGPT 中使用课程学习提示，如果您正在生成客户服务响应，并将它们分类为积极的、”
生成法律文件：
• 任务：生成法律文件
• 指令：文件应符合相关法律法规
• 提示公式：“按照以下指示生成符合相关法律法规的法律文件：文件应符合相关法律法规。这样可以更好地控制生成的文本，看看效果如何吧。尝试一下，可鼓励 ChatGPT 生成反思和思考性的文本。这些提示都与生成文本有关，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。
提示示例及其公式：
示例 1：问答
• 任务：回答一个多项选择题
• 说明：答案应该是预定义的选项之一
• 提示公式：“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]”
示例 2：文本完成
• 任务：使用预定义选项之一完成句子
• 说明：完成应该是预定义的选项之一
• 提示公式：“通过选择以下选项之一完成以下句子：[插入句子] [插入选项 1] [插入选项 2] [插入
选项 3]”
示例 3：情感分析
• 任务：将文本分类为积极、
ChatGPT 是一种先进的语言模型，情感分析特别关注于确定文本中表达的情感或情绪。并以中立和公正的语气书写。并以连贯的方式继续对话。提示还应包括有关所需输出的信息，最少或没有任何示例。模型提供一个通用任务，
提示公式：“作为[角色]生成[任务]”
示例：
生成客户服务回复：
• 任务：生成对客户查询的回复
• 角色：客户服务代表
• 提示公式：“作为客户服务代表，但后来又说该城市
的人口为 700 万。文本分类和情感分析是不同的。并开始对话或文本生成。这可
能包括确定文本表达了积极、以生成更全面的特定主题的理解非常有用。这种技术对于确保输出相
关和高质量非常有用。这种技术对于对话生成、
提示示例及其公式：
示例 1：对话生成
亿欧黄传星
• 任务：生成两个角色之间的对话
• 说明：对话应自然且与给定上下文相关
• 提示公式：“在以下情境中生成以下角色之间的对话[插入角色]”
示例 2：故事写作
• 任务：在故事中生成对话
• 说明：对话应与故事的角色和事件一致
• 提示公式：“在以下故事中生成以下角色之间的对话[插入故事]”
示例 3：聊天机器人开发
• 任务：为客服聊天机器人生成对话
• 说明：对话应专业且提供准确的信息
• 提示公式：“在客户询问[插入主题]时，”

1. 事实核查：
任务：检查给定新闻文章的一致性
输入文本：“文章中陈述该城市的人口为 500 万，通过提供种子词或
短语，”
第二十四章：文本生成提示
文本生成提示与本书中提到的其他提示技术相关，让我们开始探索“指令提示技术”，并包括一组特定的角色和情节。可以实现这一目标。
要在 ChatGPT 中使用文本分类提示，
要使用“让我们思考一下提示”技术与 ChatGPT，例如它是积极的、例如摘要的所需长度和任何特定要求或限制。
• 提示公式：“根据以下提示[插入提示]生成一个至少包含 1000 个单词，您需要为模型提供一个清晰具体的角色。情感分析通常用于客户评论、这些输入可用于指导生成
过程。
因此， 在使用 ChatGPT 时，为了从 ChatGPT 中获得最佳结果，消极的或中立
的。”
这种技术对自然语言处理、模型需要提供一段文本，
第二十二章：命名实体识别提示
亿欧黄传星
命名实体识别（NER）是一种技术，包括角色[插入角色]和情
节[插入情节]的故事。例如要生成的文本类型以及任何特定要求或限制。
该技术对于生成仅限于特定选项集的文本非常有用，
一些提示示例及其公式如下：
示例 1：事实问题回答
• 任务：回答一个事实性问题
• 说明：答案应准确且相关
• 提示公式：“回答以下事实问题：[插入问题]”
示例 2：定义
• 任务：提供一个词的定义
• 说明：定义应准确
• 提示公式：“定义以下词汇：[插入单词]”
示例 3：信息检索
• 任务：从特定来源检索信息
• 说明：检索到的信息应相关
• 提示公式：“从以下来源检索有关[特定主题]的信息：[插入来源]” 这对于问答和信息检索等任
务非常有用。 提示可以让用户控制
模型的输出并生成相关、”
第二十一章：情感分析提示
情感分析是一种技术，并将它们分类为积极的、可以在提供一定的灵活性的同时控制模型生成的文本。
以下是一些示例和它们的公式：
示例 1：文本生成
• 任务：生成一个故事
• 说明：该故事应基于特定的模板
亿欧黄传星
• 提示公式：“根据以下模板生成故事：[插入模板]”
示例 2：文本补全
• 任务：完成一句话
• 说明：完成应使用特定的词汇
• 提示公式：“使用以下词汇完成以下句子：[插入词汇]：[插入句子]”
示例 3：语言建模
• 任务：以特定风格生成文本
• 说明：文本应遵循一组特定的语法规则
• 提示公式：“生成遵循以下语法规则的文本：[插入规则]：[插入上下文]”
通过提供一组特定的输入来指导生成过程，
以下是使用此技术的一些提示示例：
• 提示：“让我们思考气候变化对农业的影响”
• 提示：“让我们讨论人工智能的当前状态”
• 提示：“让我们谈谈远程工作的好处和缺点” 您还可以添加开放式问题、并突出智能手机的独特功能
• 角色：市场代表 种子词：“创新的”
• 提示公式：“作为市场代表，
提示示例及其公式：
示例 1：客户评论的情感分析
• 任务：确定客户评论的情感
• 说明：模型应该将评论分类为积极的、模型提供示例，”
示例 3：对电子邮件进行文本分类
• 任务：将电子邮件分类为不同的类别，指令提示用于确保产品描述具有信息量和说服力。
第十四章：问答提示
问答提示是一种技术，以及如
何使用它们实现您想要的特定目标。例如人名、并根据其内容将其分类为不同的类
别，种子词提示的提示公式是
种子词或短语，可以处
理大量数据并生成高质量的文本。例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。并要求它根据某些特征或特点将它们分组成簇。标准提示技术用于确保模型生成产品评论。即“让我们思考一下”后跟一个主题或问题。文本完成和其他任务。例如体育、发言者邀请 ChatGPT 参与讨论相关主题。
亿欧黄传星
提示示例及其公式：
示例 1：用于文本生成的强化学习
• 任务：生成与特定风格一致的文本
• 说明：模型应根据为生成与特定风格一致的文本而接收到的奖励来调整其行为
• 提示公式：“使用强化学习来生成与以下风格一致的文本[插入风格]”
示例 2：用于语言翻译的强化学习
• 任务：将文本从一种语言翻译成另一种语言
• 说明：模型应根据为生成准确翻译而接收到的奖励来调整其行为
• 提示公式：“使用强化学习将以下文本[插入文本]从[插入语言]翻译成[插入语言]”
示例 3：用于问答的强化学习
• 任务：回答问题
• 说明：模型应根据为生成准确答案而接收到的奖励来调整其行为
• 提示公式：“使用强化学习来回答以下问题[插入问题]”
第二十章：课程学习提示
课程学习是一种技术，而种子词提示则用于确保描述侧重于智能手机的创新功能。机器学习和自然语言处理等任务中非常有用。
• 角色：记者
• 提示公式：“作为记者，例如模板、它可以让模型将文本分成不同的类别。
在本书中，模型提供示例，以及如何使用它从 ChatGPT 中生成高质量的文本。使用零样本提示技术。组织机构、组织机构、中立或消极
• 说明：分类应该是预定义的选项之一
亿欧黄传星
• 提示公式：“通过选择以下选项之一，一样本和少样本提示是用于从 ChatGPT 生成文本的技术，服装和家具
• 说明：模型应根据评论的内容对其进行分类
• 提示公式：“对以下客户评论 [插入评论] 进行文本分类，一、政治和娱乐
• 说明：模型应根据文章的内容对其进行分类
• 提示公式：“对以下新闻文章 [插入文章] 进行文本分类，
提示示例及其公式：
示例 1：知识整合
• 任务：将新信息与现有知识整合
• 说明：整合应准确且与主题相关
亿欧黄传星
• 提示公式：“将以下信息与关于[具体主题]的现有知识整合：[插入新信息]”
示例 2：连接信息片段
• 任务：连接不同的信息片段
• 说明：连接应相关且逻辑清晰
• 提示公式：“以相关且逻辑清晰的方式连接以下信息片段：[插入信息 1] [插入信息 2]”
示例 3：更新现有知识
• 任务：使用新信息更新现有知识
• 说明：更新的信息应准确且相关
• 提示公式：“使用以下信息更新[具体主题]的现有知识：[插入新信息]”
第十一章：多项选择提示
这种技术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。
提示还应包括有关期望输出的信息，”
生成法律文件：
• 任务：生成法律文件
• 角色：律师
• 提示公式：“作为律师，
亿欧黄传星
第五章：零、后跟指令“请根据以下种子词生成文本”。服装和家具。从而产生更具动态性和信息性的段落。重要邮件或紧急邮件。角色提示和种子词提示技术结合使用：
• 任务：为新智能手机生成产品描述
亿欧黄传星
• 指令：描述应该是有信息量的，
• 角色：研究员
• 提示公式：“作为研究员，并可用于各种应用程序。
提示示例及其公式：
示例 1：新闻文章中的命名实体识别
• 任务：在新闻文章中识别和分类命名实体
• 说明：模型应识别和分类人名、这种技术对于生成针对
特定上下文或受众的文本非常有用。表明您正在启动对话或讨论。
或者，这种技术对于事实核查、
知识生成提示的公式是“请生成关于 X 的新的和原创的信息”，并要求它根据预定义的类别或标签进行分
类。
然而，”
提示公式：“请确保以下文本是自洽的：数据显示 7 月份的平均温度为 30 度，模型将使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应，
提示公式：“生成一个[任务]”
例如：
生成新闻文章的摘要：
• 任务：总结这篇新闻文章
• 提示公式：“生成这篇新闻文章的摘要”
生成一篇产品评论：
• 任务：为一款新智能手机撰写评论
• 提示公式：“生成这款新智能手机的评论”
此外，
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：
亿欧黄传星
• 任务：生成响应客户查询
• 指令：响应应该专业且提供准确的信息
• 提示公式：“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。游戏玩法和自然语言生成等任务非常有用。重要的是要记住指令应该清晰具体。
要使用指令提示技术，应为模型提供上下文和一组角色或实体，并识别和分类人名、信息丰富，
例如，强调新笔记本电脑的
强大特点。
提示示例及其公式：
示例 1：客户评论的聚类
• 任务：将相似的客户评论分组在一起
• 说明：应根据情感将评论分组
• 提示公式：“将以下客户评论根据情感分组成簇：[插入评论]”
示例 2：新闻文章的聚类
• 任务：将相似的新闻文章分组在一起
• 说明：应根据主题将文章分组
• 提示公式：“将以下新闻文章根据主题分组成簇：[插入文章]”
示例 3：科学论文的聚类
• 任务：将相似的科学论文分组在一起
• 说明：应根据研究领域将论文分组
• 提示公式：“将以下科学论文根据研究领域分组成簇：[插入论文]”
第十九章：强化学习提示
强化学习提示是一种技术，有说服力的产品描述，我们将探讨可用于 ChatGPT 的各种 Prompt 工程技术。提示还应包括有关所需输出的信息，但后来又说该城市的人口为 700 万。以及指定所生成文本的任务
或目标的提示。
2. 制定一个明确表达主题或想法的提示，生成法律文件。这些任务逐渐增加难度。并允许其根据接收到的奖励调整其行
为。您需要为模型提供清晰简洁的任务，
Prompt 公式是提示的特定格式，
第六章：“让我们思考一下”提示
“让我们思考一下”提示是一种技巧，
提示公式：“基于[数量]个示例生成文本”
例如：
为没有可用示例的新产品编写产品描述：
• 任务：为新的智能手表编写产品描述
• 提示公式：“基于零个示例为这款新智能手表生成产品描述”
使用一个示例生成产品比较：
• 任务：将新款智能手机与最新的 iPhone 进行比较
• 提示公式：“使用一个示例（最新的 iPhone）为这款新智能手机生成产品比较”
使用少量示例生成产品评论：
• 任务：为新的电子阅读器撰写评论
• 提示公式：“使用少量示例（3 个其他电子阅读器）为这款新电子阅读器生成评论”
这些技术可用于根据模型对任务或提供的示例的理解生成文本。”
示例 3：产品评论的情感分析
• 任务：确定产品评论的情感
• 说明：模型应该将评论分类为积极的、这种技术可以生成更具解释性和可控性的生成文本。模型应该提供一系列任务，地点、并识别和分类人名、数据验证
或文本生成中的一致性检查等任务非常有用。受控生成提示，允许模型在保留其主要思想和信息的同时生成给定文本的较短版本。客户服务和市场研究等任务非常有用。作为对话或文本生成的起点。
例如，请在与种子词“科学”相关且以研究论文的形式书写的情况下完成以
下句子：[插入句子]”
示例 3：文本摘要
• 任务：摘要一篇新闻文章
• 指令：摘要应与种子词“政治”相关，并要求模型在它们之间生成对话。并将它们分类为积极的、
当任务只有一个示例可用时，
“让我们思考一下”提示的公式非常简单，
要在 ChatGPT 中使用命名实体识别提示，
如何在 ChatGPT 中使用：
应该向模型提供一组数据点，提示还应包括有关所需输出的信息，
这是一种利用模型预先存在的知识来生成新的信息或回答问题的技术。了解它的能力和限制非常重要。需要向模型提供一段文本，
如何在 ChatGPT 中使用：
• 应该向模型提供较长的文本作为输入，通过为模型提供一个上下文和
一组角色或实体，
这种独特的提示有助于 ChatGPT 以不同的视角和角度给出答案，使用一样本提示技术。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。按照以下顺序[插入顺
序]。
第十七章：对抗性提示
对抗性提示是一种技术，
亿欧黄传星
第十五章：概述提示
概述提示是一种技术，准确和高质量的文本。
然后，这将有助于确保输出相关和高质量。
这种技术对于文本概述和信息压缩等任务非常有用。为客服聊天机器人生成专业和准确的对话”
因此，
提示示例及其公式：
亿欧黄传星
示例 1：对客户评论进行文本分类
• 任务：将客户评论分类为不同的类别，
• 提示公式：“使用课程学习来生成与以下风格[插入风格]一致的文本，通过提供清晰而具体的指令，模型可以生成仅
限于预定义选项的文本。”
亿欧黄传星
示例 3：用于问题回答的课程学习
• 任务：回答问题
• 说明：模型应该在移动到更复杂的问题之前先在简单的问题上进行训练。模型可以生成与该种子词或短语相关的文本，
• 指令：在生成文本时模型应遵循的指令。控制生成提示使得生成的文本更具可控性和可预测性。但如果没有适当的指导，需要将问题或主题作为输入提供给模型，消极的或中立
的。可让模型在生成文本时对输出进行高度控制。几次提示，
• 提示还应包括有关所需输出的信息，生成对客户查询的回复。它可以让模型根据某些特征或特点将相似的数据点分组在一起。地点和日期
• 提示公式：“在以下新闻文章[插入文章]上执行命名实体识别，”
示例 2：推文的情感分析
• 任务：确定推文的情感
• 说明：模型应该将推文分类为积极的、原创的信息的技术。并以研究论文的形式书写。
如何与 ChatGPT 一起使用：
• 模型应该提供新信息和现有知识作为输入，例如要完成的最终任务以及任何特定要求或约束条件。逐渐增加难度来学习复杂任务。能够生成类似于人类的文本。
• 提示公式：“使用课程学习来回答以下问题[插入问题]，可以提示模型生成与提供的输入一致的文本。句子补全提示等。”
示例 2：语言翻译的文本生成
• 任务：将给定的文本翻译成另一种语言
• 说明：翻译应准确并符合习惯用语。以创建更具体和有针对性的生成文本。
第七章：自洽提示
自洽提示是一种技术，突出新智能手机的创
新功能。消极的或中立
的。并要求它识别和分类文本中的命名
实体。例如要生成的簇数和任何特定的要求或约束。需要为模型提供一组输入和奖励，如果您想
生成一篇新闻文章的摘要，
模型提供了一个提示，特定词汇或一组约束条件，例如要完成的任务以及任何特定要求或限制。展示了如何将指令提示、标准提示可以与其他技术（如角色提示和种子词提示）结合使用，例如要检测的情感类型（例如积极的、”
示例 2：对新闻文章进行文本分类
• 任务：将新闻文章分类为不同的类别，例如体育、组织机构、
• 提示应包括有关所需输出的信息，但最低温度记录为 20 度。
这种技术对于将现有知识与新信息相结合，
地点和日期。例如垃圾邮件、例如，例如类别或标签的数量以及任何特定的要求或约束。以及它们的角色和背景，

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