302.AI提示语专家工具，让人机交互更精准、更高效

在众多AI产品中，自然语言处理（NLP）技术是连接人类与机器的桥梁。NLP使得机器能够理解、解释和生成人类语言，从而实现更自然、更高效的交互。它允许用户通过文本或语音与AI进行实时对话，获取信息、解决问题或执行任务。

随着对话式交互的广泛普及，提示词（prompt）的精确度对AI产出内容的质量起到直接影响，它们已成为引导AI模型生成预期响应的关键因素。一个好的提示词能够显著提升AI的输出质量和相关性，而一个不恰当的提示词则可能导致输出结果不尽人意。因此，掌握如何构建和优化提示词成为了与AI有效沟通、使之高效生产的重要技能。

什么是提示词？

AI模型通过训练阅读大量文本来学习语言模式、理解常识和掌握主题知识。尽管这一过程被称为“训练”，但它并不真正“理解”内容，而是学会了如何预测接下来的词或句子。

在使用时，我们通过提供一个“提示词”（prompt）来引导AI模型预测接下来的文本。一个有效的提示词是输入给AI模型的一系列指令或问题，它既可以是一个简单的问题，也可以是一段详细的描述，旨在引导AI生成预期的响应或执行特定的任务。

为什么要优化提问词？

在AI产品中，用户体验和结果差异主要源于提示词的质量。精心构造的提示词能提升AI的理解力和响应的相关性，优化用户体验，并提高效率。尽管AI技术不断进步，用户在构建有效提示词方面仍存在挑战，常将其简化或误用为搜索框。

优化提示词对于提高AI的准确性、效率和用户满意度至关重要，尤其是在处理复杂任务时。所以，优秀的提示词是提升AI性能和用户互动的关键。

1.设计提问词难在哪？

然而，并非所有用户都能掌握AI的语言结构，因此，编写有效的提示词依然充满挑战，比如：

• 精确性与模糊性的平衡：提示词需要足够明确以引导AI，但过于具体可能会限制AI的发挥，而过于模糊则可能导致AI无法理解用户的真正意图。
• 语言的复杂性：自然语言的多样性和复杂性意味着相同的请求可以用多种方式表达，而不同的表达方式、文化背景及语言习惯可能会产生不同的结果，有时也会产生歧义。
• 上下文的信息补充：在多轮对话中，捕捉和维持对话的上下文是一个挑战，用户需要在提示词中有效地传递之前交互的信息，使AI逐步理解用户需求。
• AI的局限性：用户往往对AI的能力有不切实际的期望，可能导致设计的提示词超出了AI的处理范围，从而无法得到满意的回答。
• 技术术语的掌握：在特定领域，如医疗、法律或技术行业，用户需要具备足够的专业知识来构建包含行业术语的提示词，这对非专业人士来说可能是个难题。
• 反馈循环的缺失：在很多情况下，用户无法获得关于AI处理提示词的内部逻辑的反馈，这使得优化过程更像是试错，而不是基于反馈的迭代。

综上所述，写出反馈优秀的提示词是一个涉及理解AI能力、掌握语言复杂性、捕捉上下文信息、避免歧义和适应技术发展的复杂过程。

2.提示词设计要点

通常来说，设计提示词遵循以下要点，AI交互效果会更好：

• 明确性：提示词应该清晰明确，直接表达用户的意图，以便AI系统能够准确理解并作出相应的反应。
• 简洁性：尽管需要明确，但提示词也应该尽量简洁，避免冗余，这样可以帮助AI系统更快地处理和响应。
• 上下文相关性：在某些情况下，提示词需要包含足够的上下文信息，以便AI系统能够理解用户的具体需求。
• 引导性：提示词可以设计成引导AI系统按照特定的方式思考或行动，这对于复杂任务尤为重要。

3.提示词结构参考

• 设定AI角色：在提示词中明确AI的角色，如“资深医生”，以引导其专业回答。
• 提示词清晰结构：组织好提示词，使其条理分明，便于AI理解任务。
• 展示AI思考过程：让AI展示其思考步骤，增加输出的透明度。
• 提供示例：在提示词中包含示例，助于AI准确把握任务要求。
• 反馈优化：根据AI的初始反馈调整提示词，提升回答质量。
• 使用分隔符：在复杂提示词中用分隔符区分各部分，帮助AI理解。
• 规定具体字数：向AI请求答案时，明确指定字数或数量要求，避免模糊。

AI提示词专家工具

虽然上文提供了设计提示词的许多建议，但如果用户过于纠结于打造完美的提示词，就违背了AI旨在简化人类生活的本意。

为了减轻用户在编写提示词上的压力，302.AI推出了自家研发的AI提示词专家工具，该工具汇集了全球AI大厂及学术机构的研究成果，内含多样的提示词结构，能够为用户提供最适合的提示词选项，从而降低写作难度，并帮助用户轻松克服与AI沟通的障碍，实现高效互动。

“AI提示词专家”是专为提升用户提示词设计能力而打造的工具，它通过以下几个关键功能提供支持：

1.高效的需求分析及提示词生成

工具内置的智能分析引擎能够理解用户的需求，并据此生成结构化的提示词。这个过程涉及到对用户输入的深入分析，以确保生成的提示词能够精确地引导AI按照用户的期望进行响应。这种自动化的提示词生成大大减少了用户在构思有效提示词时的工作量，提高了与AI交互的效率。

2.提示词结构模板丰富多样

工具提供了丰富的提示词模板库，这些模板覆盖了多种场景和需求。用户可以根据特定的使用案例选择合适的模板，这为快速创建有效的提示词提供了便利。多样化的模板也鼓励用户探索不同的提示词结构，以找到最适合其需求的选项。

3.支持历史版本回溯

用户在使用过程中可以随时随地回溯到之前的提示词版本。这个功能对于比较不同版本的提示词效果非常有用，它允许用户在修改过程中保留历史记录，方便回顾和恢复到之前的版本。

4.支持多次编辑、一键复制

工具支持用户对提示词进行多次编辑，直到达到满意的效果。这种灵活性使得用户可以不断试验和改进提示词，而不必担心一次性错误导致的不可逆结果。同时，工具提供了一键复制功能，方便用户快速复制当前编辑的提示词。

5.提供即时测试功能

用户可以即时测试他们创建或编辑的提示词，查看AI的实时响应，无需在提示词生成页面和AI对话页面来回跳转。这种即时反馈机制对于快速迭代和优化提示词至关重要，用户能够立即看到更改的效果，并据此做出调整。

6.界面简洁直观

界面简洁，用户能够轻松地导航和使用各项功能。这种设计减少了用户的学习曲线，让用户可以快速上手，专注于创造和优化提示词，而非花费时间理解复杂的界面操作。

AI提示词专家-入门指南

1.进入AI全能工具箱：进入302.AI官网，在左侧工具栏“全能工具箱”中，选中“快捷使用”，进入工具箱页面

2.打开“AI提示词专家”工具：在全能工具箱内，上方工具栏-分栏“工具超市”，左侧工具分类中找到“信息处理”类，找到“AI提示词专家”工具

或在全能工具箱内，上方工具栏-分栏“工具超市”，搜索框中键入关键词“提示词”，找到“AI提示词专家”工具。

3.创建工具：点击“AI提示词专家”，即可进入提示词工具页面

4.生成提示语：在搜索框中，简要说明需求（例如：写一篇介绍AI提示词的小红书文案），在搜索框下方选择使用的提示词结构，点击“生成”键，即可生成一篇结构完备的提示词

5.查看提示词效果：点击右下角“测试”，查看提示词的对应生成内容，确定提示词效果

6.修改提示词：在页面下方的输入框中，键入修改意见，点击“修改”，生成新的提示词

7.回退前一版本的提示词：点击左下角黑色“回退”，即可查看上一版本提示词内容

8.复制保存提示词：点击右下角绿色“复制”，复制生成提示词，可粘贴保存

AI提示词专家-结构简介及适用场景

AI提示词专家提供了丰富的提示词结构，但应该如何根据具体需求，选择合适的提示词结构呢？接下来将介绍本工具集成的几款结构及其适用场景，帮助用户快速选择有效的提示词结构。

1.CO-STAR结构

CO-STAR结构是一种用于构建高效提示词的方法，它由新加坡政府科技局数据科学与AI团队创立，因其在新加坡首届GPT-4提示工程大赛中获得冠军而广受认可。CO-STAR结构的设计初衷是为了帮助用户在使用大型语言模型时，能够构建出更加完整和有效的提示词，从而提高AI生成内容的相关性和效果。

CO-STAR结构组成

• C – Context（背景信息）：提供足够的背景信息，帮助AI理解任务的上下文和环境。
• O – Objective（目标设定）：明确说明希望AI完成的具体目标或任务。
• S – Style（风格）：指定AI生成内容的风格，例如正式、幽默等。
• T – Tone（语调）：确定AI生成内容的语调，如礼貌、说服性等。
• A – Audience（受众描述）：描述目标受众的特征，如年龄、兴趣等。
• R – Response（回应类型）：指定AI回应的格式，如表格、段落等。

CO-STAR结构适用场景：适用于需要清晰、精确且有效提示词的各种场景

• 社交媒体文案撰写：创建吸引目标受众的内容。
• 商业报告生成：生成符合特定风格和语调的商业报告。
• 广告创作：为特定产品或服务创建有说服力的广告文案。

CO-STAR结构优化效果对比

提示语优化前：生成内容简单，语言较为朴实。

提示语优化后：文案结构更完整，内容更细致。

2.CRISPE结构

CRISPE结构是由Matt Nigh提出并发布的提示词书写框架，该框架能够细致地描述任务的各个维度，适用于需要AI扮演特定角色或在特定背景下完成任务的场景，提升生成内容的可控性和满意度。

CRISPE结构组成

• Capacity and Role（能力与角色）：赋予AI特定的角色，使其能够以该角色的身份来执行任务。
• Insight（洞察）：提供背景信息和充分的上下文，帮助AI更好地理解问题。
• Statement（声明）：明确告诉AI你希望得到什么样的答案或者解释。
• Personality（个性）：设定AI回答问题的个性，如使用特定的语言风格或结构。
• Experiment（尝试）：如果问题较宽泛，可以要求AI提供多个答案或建议，以便用户进行选择。

CRISPE结构适用场景：适用于多种场景，尤其是需要高质量定制化内容的领域

• 营销和广告：生成吸引人的宣传文案。
• 教育：创建个性化的学习资料。
• 娱乐：创作故事剧本或游戏情节。
• 咨询：提供专业领域的建议和报告。

3.AI绘画提示词

AI绘画提示词是文本到图像模型进行结构化的过程，通过构建一系列可以被模型解读和理解的词语，可以将其视为与AI模型交流所需使用的语言。AI绘画提示词工具不仅可以润色用户的提示语，使其更适合AI模型的理解，还可以直接读取用户上传的图片，生成该图片的提示语。

AI绘画提示词结构组成

• 镜头：描述图像的视角和构图，比如广角、微距或是特定的角度。
• 光线：指定光源的方向、强度和色温，以及它们如何影响场景和主体。
• 主体：明确图像中的主要对象或焦点，包括其特征和动作。
• 背景：描述主体所处的环境，包括场景的细节和氛围。
• 风格：指定希望图像呈现的艺术风格，如写实、抽象、印象派等。
• 氛围：捕捉图像的整体情感和感觉，比如宁静、神秘或是活力。

AI绘画提示词适用场景

• 艺术创作：艺术家和创意人士使用AI绘画提示词生成视觉图像，激发创造力。
• 广告和营销：创建吸引人的广告图像和营销材料。
• 教育：辅助教学过程中的视觉展示和解释复杂概念。
• 娱乐：为游戏设计和电影制作提供初步的视觉概念。

AI绘画提示词使用指南

1）润色提示词

在提示词框内输入需求，选择“AI绘画提示词”优化方法，点击“生成”键，输出描述更加详细的提示词。

2）根据具体图片生成对应提示词

点击右侧“选择一张图片”，选择一张想要描述的图片，即可生成对应提示词。

示例：生成下图的描述提示词

4.清华大学研究成果

该框架由清华大学IIIS、上海人工智能实验室和上海启智研究所的研究团队提出，并在arXiv上发表的论文《Meta Prompting for AI Systems》中进行了全面研究和阐述。Meta Prompting（MP）是一种创新的技术，用于重塑语言模型（LMs）和人工智能系统在问题解决和数据交互中的使用方式。它基于类型理论和范畴理论，强调信息的结构和语法，而不是传统的以内容为中心的方法。MP通过提供一个高层次的“元”提示来增强语言模型的推理能力，使其能够更充分有效地输出对于提问的回答。

关键组成

• 任务类别（𝒯𝒯\mathcal{T}caligraphic_T）：包含各种类型的问题或任务。
• 提示类别（𝒫𝒫\mathcal{P}caligraphic_P）：包含为任务设计的各类结构化提示。
• 元提示（Meta Prompt）：一个高层次的提示，用于引导AI模型生成预期的响应。
• 递归元提示（Recursive Meta Prompting, RMP）：类似于编程语言理论中的元编程，涉及使用大型语言模型（LLMs）自主设计新的提示。

适用场景

• 复杂推理任务：展示如何将复杂问题分解为更简单的子问题，提高令牌效率，并实现更公平的问题解决比较。
• 数学问题解决
• 游戏和逻辑问题：解决Game of 24等逻辑游戏问题，成功率达到100%。

5.CoT思维链

CoT（Chain-of-Thought）思维链是一种提示方法，它通过将复杂问题分解为一系列中间子任务，引导大型语言模型（LLMs）逐步进行推理和解答。这种方法模仿人类解决复杂问题时的思维过程，通过逐步处理这些子任务，使LLMs能够专注于重要的细节和假设，从而提高其在广泛推理任务中的表现。

CoT思维链构成

• 指令（Instruction）：描述问题并告知模型输出的格式。
• 逻辑依据（Rationale）：即CoT的中间推理过程，包含问题的解决方案、中间推理步骤以及与问题相关的任何外部知识。
• 示例（Exemplars）：以少样本的方式为模型提供输入输出对的基本格式，每个示例包含问题、推理过程与答案。

CoT思维链适用场景

• 复杂推理任务：CoT适用于需要复杂推理的任务，如计算或编程问题，而不是简单的单项选择或序列标记任务。
• 大模型应用：CoT适用于使用大模型的场景，尤其是当参数量的增加无法显著提升模型性能时。
• 多模态互动：CoT可以用于多模态互动，减少幻觉，计划与基于LLM的智能体合作等场景。
• 理论角度：当大模型的训练数据表现出变量的局部簇结构时，CoT将会展现极好的效果。

6.变分法

变分法（Variational Method）是一种在优化问题中常用的方法，特别是在机器学习和人工智能领域。它通过引入一个可优化的参数化分布来近似目标分布，并通过最小化两个分布之间的差异来找到最优参数。这种方法在Google DeepMind的最新研究中被用来优化Prompt提示词，通过变分推断（Variational Inference）来调整和优化Prompt的结构和内容，以提高模型的响应质量和效率。

变分法优化步骤

• 定义目标分布：确定优化的目标，即希望模型达到的最佳响应或行为。
• 参数化分布：选择一个参数化的分布来近似目标分布，这些参数可以通过训练来调整。
• 优化目标：通过最小化目标分布和参数化分布之间的差异（如KL散度）来优化参数。
• 迭代更新：不断迭代更新参数，直到找到最优解或达到收敛条件。

变分法适用场景

• 复杂任务的自动化：在需要自动化处理复杂任务时，通过优化Prompt可以提高模型的响应质量和效率。
• 个性化响应：在需要模型根据用户的具体需求提供个性化响应的场景中，变分法可以帮助模型更好地理解和适应用户的需求。
• 资源受限的环境：在计算资源受限的情况下，通过优化Prompt可以减少模型的计算需求，提高效率。在计算资源受限的情况下，通过优化Prompt可以减少模型的计算需求，提高效率。
• 模型微调：在需要对预训练模型进行微调以适应特定任务时，变分法可以作为一种有效的微调手段。

7.Q*

马尔可夫决策过程是一种数学模型，它由以下四个元组组成：状态空间（S）、动作空间（A）、转移概率（P）、奖励函数（R）。在优化提示词的场景中，状态可以是用户与系统的交互历史，动作是选择特定的提示词，转移概率是用户对提示词反应的概率分布，奖励函数是用户对提示词反应的反馈，如点击率、转化率等。

Q*的步骤

• 定义状态空间：确定与用户交互的每个可能的状态，例如用户的查询、历史行为等。
• 定义动作空间：确定在每个状态下可能采取的动作，即不同的提示词。
• 定义转移概率：估计在给定状态下，采取某个动作后转移到另一个状态的概率。
• 定义奖励函数：确定每个状态-动作对的奖励，这可以是用户对提示词的正面或负面反馈。
• 学习最优策略：通过算法（如价值迭代、策略迭代）来学习在每个状态下选择最佳动作的策略，以最大化累积奖励。

Q*适用场景

• 个性化推荐：在娱乐和电商等行业中，MDP用于根据用户的历史行为和偏好优化个性化推荐提示词。
• 营销与广告：在营销领域，MDP帮助优化广告投放策略，通过选择最佳的提示词来提高广告的点击率和转化率。
• 用户体验优化：在游戏、应用和用户引导中，MDP用于设计和优化提示词，以提升用户体验和留存率。

8.RISE

RISE提示词框架是由卡内基梅隆大学提出的提示词工程方法，旨在通过提供结构化和明确的指导来优化与大型语言模型的交互。这种方法有助于更精确地控制模型的输出，特别是在需要详细步骤和期望结果的任务中。

RISE框架组成

• 角色 (Role)：定义场景中人或实体的特定角色或功能。
• 输入 (Input)：指定需要考虑的必要输入或因素。
• 步骤 (Steps)：要求提供实现期望结果所需采取的详细步骤。
• 期望 (Expectation)：描述期望的结果、成果或期望。

RISE适用场景

• 项目管理：在项目管理中，RISE可以帮助明确项目角色、所需输入、执行步骤和项目期望结果。
• 工作流程优化：在工作流程优化中，RISE可以指导如何通过具体步骤实现效率提升和结果优化。

9.o1-style

o1-style提示词优化法是OpenAI官方推荐的方法，专为o1模型设计，通过提供简单直接的提示词来提高模型的推理和响应效率。它利用o1模型擅长处理简短清晰指令的特性，减少不必要的指导，从而优化用户体验。

o1-style结构要点

• 保持提示词简洁明了：o1模型能够理解并响应简短清晰的指令，无需复杂的指导。
• 避免链式思维提示：由于o1模型内部已经执行推理，因此不需要提示模型“一步步思考”或“解释推理过程”。
• 使用分隔符：使用三重引号、XML标签或章节标题等分隔符，以清晰地区分输入的不同部分，帮助模型正确解读和定位内容。
• 限制额外上下文：在提供额外上下文或文档时，只包含最相关的信息，以防止模型的响应过度复杂化。

o1-style适用场景：适用于需要高效推理和决策的场景

• 数据分析：在需要从大量数据中提取有用信息并做出决策的场景中，o1-style提示词可以帮助模型快速理解问题并提供解决方案。
• 问题解答：在需要模型提供直接答案的场景中，o1-style提示词可以确保模型给出简洁明了的回答。
• 自动化任务：在自动化流程中，o1-style提示词可以帮助模型理解任务要求，并执行相应的操作。

10.微软优化法

微软优化法是一种自动化的指令（Prompt）进化框架。这种方法旨在通过自动化的方式优化和提升指令数据集的质量，以增强大型语言模型（LLMs）的性能和输出的相关性。

微软优化法步骤

• 初始进化方法设计：设计一个通用的初始进化方法，引导模型进行指令重写。
• 进化轨迹分析：分析指令的进化过程，识别问题和失败案例。
• 进化方法优化：根据分析结果动态调整进化策略。
• 多重优化策略：执行多次并行优化和验证，选择最佳策略。
• 迭代改进：重复上述过程，直至达到预设的优化次数或进化失败率不再下降。

微软优化法适用场景

• 多模态数据训练：适用于图像、音频等多种数据类型的训练。
• 个性化AI助手训练：用于创建和优化特定领域或用户群的AI助手指令集。
• 教育领域应用：自动生成和优化教学指令，实现个性化的AI辅助教学。
• 自动化科研辅助：帮助研究人员自动生成和优化实验设计和数据分析指令。
• 创意写作与内容生成：用于优化广告文案、故事情节等内容生成指令。

11.OpenAI优化法

OpenAI优化法来源于OpenAI官方提供的Prompt Engineering Guide，包括明确指令、提供参考文本、分解复杂任务、给予模型“思考”时间、使用外部工具以及系统性地测试变化等，以优化模型的响应和提高任务执行的效率。

OpenAI优化法结构

• 写清晰的指令：确保模型不需要猜测用户的需求，以提高输出的相关性和准确性。
• 提供参考文本：通过提供上下文或示例来引导模型生成预期的响应。
• 将复杂任务分解为更简单的子任务：帮助模型逐步处理复杂问题。
• 给模型时间“思考”：允许模型处理和生成更深入的响应。
• 使用外部工具：利用外部资源来增强模型的能力。
• 系统性地测试变化：通过迭代测试来优化提示词的效果。

OpenAI优化法适用场景

• 自然语言处理任务：如文本分类、情感分析、机器翻译等，通过优化提示词来提高模型的性能。
• 对话系统和聊天机器人：通过优化提示词来提升对话的流畅性和相关性。
• 内容创作：在创意写作、广告文案生成等场景中使用优化的提示词来激发创意。
• 教育和研究：在教育科技和学术研究中使用优化的提示词来引导模型提供更准确的信息。
• 技术文档和支持：在技术写作和文档生成中使用优化的提示词来提高信息的准确性和可读性。

12.Claude优化法

Claude优化法旨在提高模型在特定任务上的表现，特别是在减少错误拒答率和提高模型的响应质量方面。通过精心设计的提示词，可以引导模型更负责任地回答问题，从而提升模型的交互能力和知识能力。

Claude优化法结构

• 明确具体的输入：提供明确和具体的指令，包括语言、格式、长度和风格等要求。
• 角色定义：将Claude视为一个具有特定角色的实体，如客服机器人，以提高针对性和适应性。
• 上下文关联：利用Claude的上下文记忆能力，无需重复预设的角色和情景设定。
• 行为预期：明确告知Claude你的输入和期望输出，减少误解和冗余。
• 反馈和评价：根据Claude的输出提供反馈，以改善其内容生成能力。
• 内容多样性和创造性：鼓励使用多样化和创造性的内容，激发Claude的创造力。
• 逻辑和语法构造：使用逻辑和语法结构来构造内容，确保输出的逻辑性和语法正确性。

Claude优化法适用场景

• 复杂问题解决：需要模型逐步推理和解答的问题。
• 内容创作：生成故事、诗歌、笑话等多种类型和风格的内容创作。
• 交互式对话：在需要模型记住角色、情景和行为预期的交互式对话中。
• 反馈学习：模型根据用户的反馈和评价进行学习和改进的场景。
• 多模态数据处理：处理包含图像、音频和视频等多模态数据的问题解决。

13.自定义提示词优化指令

若以上提示语结构都不无法满足需求，用户还可自定义提示词优化策略，备选结构的下拉框中选中“自定义”，点击“编辑提示词优化指令”，输入具体要求即可。

项目开源

为探索AI提示词的无限可能，我们的“AI提示词专家”工具现已开源！我们热忱邀请志同道合的伙伴加入社区，互相交流、提出问题（issue）、贡献代码（PR），在技术探讨中共同成长。

项目源代码：https://github.com/302ai/302_prompt_generator

如果能够帮助到你，别忘了为项目点个Star！

结语

在人工智能的世界里，提示词扮演着至关重要的角色，它们是提升AI交互质量和效率的关键。302.AI推出的“AI提示词专家”工具，以其强大的功能和简洁的操作界面，为用户提供了一个优化提示词的强大助手。诚邀您亲自体验“AI提示词专家”工具，亲身体验更精准、更高效的人机交互。

参考

[1] 万字长文总结提示词技巧！新加坡首届GPT-4提示工程大赛冠军最新分享https://mp.weixin.qq.com/s/AWnQL3forAP-gB7e2ZEXdQ

[2] Meta Prompting for AI Systems
https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.11482