使用AI时，很多人会有这个烦恼：AI写出的东西，机器味太重了！
比如下面这个例子：
是不是感觉这篇文章不像文章，而像一篇报告、一篇论文，完全没有阅读欲望！
问题出在哪儿？
AI本质上是机器，所以创作时会过于机械和理智，便会出现以下情况：
1、语法和结构遵循一定规律，趋于完美；
2、具有普适性，缺乏个性化表达；
3、表达缺少情感，而且缺少细节，尤其是生活中的细节。
造成以上情况的根本原因在于：你没有用好提示词（prompt）。
所谓“提示词”，就是你发布给AI的任务说明，说得越清楚越好，从而最大程度地让AI精确理解任务，减少因为语言表达不清晰而导致的误解。
大家看上面那个例子，我给出的提示词是【请以“中国人延迟退休”为主题写一篇文章】，这个任务说明过于简单了，我又丰富了下提示词，大家对比下，是不是好很多了？
简而言之，你不要觉得AI是神，随便抛个问题，它都能给一个完美的解决方案。你得说人话，AI才能听懂话！
接下来给大家分享关于提示词的12个技巧，让你的AI更懂你！
1、简洁明确
研究人员指出，与LLM交互时，无需多余的礼貌用语。直接、清晰地提出问题是关键。比如“请直接告诉我，如何在家中制作简易的太阳能热水器”，这样的提示既直接又明确，有助于模型迅速准确地给出答案。
2、考虑受众
最好在提示中明确指出预期的受众类型，例如老人或儿童。你可以这样问：针对一个6岁儿童，如何从成都天府机场乘坐飞机前往北京首都机场。
3、示例驱动
为了精准引导模型生成符合期望的输出格式，在请求时，可以直接提供一个具体的示例，作为模型生成内容的模板或指南。比如：请参照以下示例，将这段历史事件描述转化为适合儿童的简单故事。
4、格式化提示词
为了提升大模型处理复杂任务时的准确性和效率，可以使用高度结构化的指令格式。通过精心设计的分隔符，如#Instruction#、#Example#、#Question#，可以清晰地划分出说明、示例、问题及上下文等关键部分，使模型更容易理解和执行。
例子：
#Instruction# ：请将以下描述转化为一个简洁的新闻标题。
#Example# ：如果描述是“科学家发现了一种新的恐龙物种”，那么新闻标题可以是“新恐龙物种被发现”。
#Question# ：在2024年7月23日，考古学家在埃及发现了一座古代王室的墓葬，墓中包含了丰富的壁画和珍贵的文物。
5、明确角色
在提示中为模型分配一个明确的角色或任务。如：你是一位历史老师，任务是向学生讲述第一次工业革命的重要性。请使用生动的语言和历史事实，让学生感受到那个时代的变革。
6、遵守规则
明确指出模型必须遵循的规则或关键词。如：你是一位健康顾问，任务是提供健康饮食的建议。如果你的建议中包含高糖或高脂肪的食物，你将失去信誉。
7、自然语言回答
要求模型以自然、类似人类的方式回答问题。如：写一篇关于如何在家中种植蔬菜的指南，以亲切、友好的口吻进行指导。
8、无偏见
确保答案无偏见，避免依赖刻板印象。如：探讨不同文化中庆祝新年的方式，确保你的回答客观公正，不带有文化偏见。
9、互动提问
允许模型通过提问来获取必要的信息。例子：从现在开始，问我问题（比如我对减少塑料使用的看法是什么），直到你有足够的信息写一篇关于“我如何看待环保”的文章。
10、继续文本
使用特定的单词、短语或句子来启动或继续文本。例如：
在这个遥远的星球上，名为阿瓦隆的生物们拥有着翠绿的皮肤和闪烁着光芒的眼睛。他们生活在一个由巨大水晶构成的森林中，这些水晶能够吸收星球上空的日光，转化为温暖而柔和的光芒，照亮整个星球。
阿瓦隆人的生活与自然和谐共存，他们的房屋建造在高大的树木之间，与周围的环境融为一体。他们使用一种特殊的语言进行交流，这种语言听起来就像是风中飘荡的美妙旋律。
请继续这个故事，保持原有的奇幻和冒险氛围。
11、程度词
在用AI时，大家不要忽略了程度词的使用，特别是AI绘画时，程度词的使用将给你更多的选择。
下面是一位网友展示生成的辣面，他在提示中不断要求增加辣度，对比效果一目了然~
12、自我反省
完成任务后，你还可以再补问一句：你是否漏掉了什么？
这时AI会自我反省，再做个检查，查漏补缺。
