学会提示-AI时代职场必修课

“ 上个时代要学会提问，这个时代要学会提示。”

引言

当你在写提数代码时，小张已经完成了数据分析；当你正在整理材料时，小王却在和对象逛环球影城；述职时，你发现小郑的汇报有了质的飞跃，但是他明明最近8点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几，为何他们突然开了挂，难道是在家偷偷卷？原因其实很简单，只因AI时代到了，你需要**【学会提示】**。

一、什么是提示

目前最热门的AI产品莫过于。提示（）是在与等AI产品交流时，向其提供的关键词或者描述，以引导其理解需求或问题，并给出相关的回答或建议。

在诸多中文译法中，“提示”更体现出人与AI的平等关系。这种翻译也带有一种人是AI的引导者、启蒙者的意味，通过不断地“提示”，最终激发AI的心智。再加上词义简单易懂等综合因素，使得“提示”成为了主流译法。

二、为什么提示技巧很重要

提示是有成本的，包括了你的时间成本和实际的金钱成本。如以接口方式应用，调用以token（可近似理解为单词）计价，以GPT4-API为例，当前的收费模式为：

提示：$0.03/1K-token，回答：$0.06/1K-token。

即每次接口调用的成本约为1元。昂贵费用的背后，是公司采购的上万张用于运算的顶级显卡。既然成本无法忽视，那么ROI（投资回报率）的重要性就不言而喻了。

如果说是AI时代重要的生产力“伙伴”，那么提示技巧无疑是提升ROI的关键所在：用10个提示才能问到点上，与用1个精准提示解决问题，ROI差距岂止10倍。不断提升提示技巧，就像上个时代高效应用EXCEL和PPT一样，能有效地提高我们的工作效率。

三、原理简介

为了让这位AI“伙伴”更好地帮助我们，我们需要了解它的原理，从而更好地“学会提示”。看似神奇，但它其实就像一个超级聪明的“**文字接龙”**高手。虽然它可以理解人类的语言，但与人类的思维方式有所不同。

的“聪明”可以简化为以下4个步骤：

把你的【提示】分解成一个个词汇或片段（称为token）。对这些token进行分析，找出其中的关键信息，传给一个庞大的预先训练好的模型。这个模型会预测在给定的【提示】后，最可能出现的下一个词汇或片段。将预测出的词汇或片段添加到【输入提示】中，继续进行预测，直到生成一个完整的回答。

通过以上步骤，能够根据你的提示生成有意义、相关的回答。

所以，在给发送提示后，它会根据概率逐个词汇生成回答。每次回答可能略有不同，因为生成过程本质上是个概率问题。那么，如何确定哪个词汇的概率最高？也是通过学习得来的，的学习过程主要包括以下三个阶段：

预训练（自监督学习）：通过学习互联网上的海量数据，掌握各种上下文之间的关联，建立一个庞大的知识库。监督学习：在这个阶段，人类专家参与引导，帮助在众多可能的生成方式中，挑选出符合人类喜好和期望的答案。强化学习：在这个阶段，根据用户反馈对输出质量进行评估和调整。通过用户的实际使用情况，持续优化和改进回答质量。

四、的优势与局限性

在了解了的原理之后，我们可以更清楚地认识到它的优势和局限性。

优势：

1.博学无垠

汲取了整个互联网的知识，具备极为广泛的知识覆盖范围。因此，在回答常识性问题时，它能够提供准确的解答。

2.归纳总结与文本生成能力

基于海量的互联网文章学习，能够很好地提炼文章的关键点，并有逻辑地扩展文本内容。也就是人们常说的由多到少与由少到多的能力。

3.学习能力：

经过训练，可以理解新的流程并按照习得的流程处理问题。

4.万物互联：

可以基于自身的认知，将本身模型与其他功能/领域专家联动，实现更强大和灵活的AI系统，应对各种任务。未来，它就会像大脑一样，收集多元信息作出判断，调动各领域AI模型分工完成任务，串联多个APP实现功能。

局限性：

1.可能会编造内容。（幻觉现象）

因为其回答的本质是概率，一旦一个词回答错了，后面的回答就全错了。也就是大家频繁吐槽GPT3.5的胡说八道问题。

2.非联网模型。

的知识来源于离线模型，因此不能直接提供实时的行业趋势信息。不过，可以通过寻找权威的行业报告，并借助等工具让帮助提炼关键信息。或使用插件实现联网的信息查询。

3.难以解决特定领域的复杂问题

在通用知识方面训练得较多。因此，面对特定专业领域非标准化问题时，提供的解决方案的参考价值较低。

在了解了的优势与局限性之后，我们可以更有针对性地利用它来解决实际问题。在下一部分，我们将探讨如何通过有效的提示技巧，充分发挥的潜能。第五章的技巧均为我实际验证有效的，可以放心使用。

五、提示技巧 基础篇 1.表达清晰

清晰的提示是获得高质量回答的基础。在这里，我将与大家分享一种常用的结构。掌握这个结构后，就拥有了一个私人参谋，能够为你在生活和工作中遇到的困难问题提供建设性的思路。当然，并非所有提示都需要包含以下全部信息，这取决于你对答案的详细程度的要求。

在背景中，可以包含以下信息：

角色(WHO)——包括你的角色以及相关的角色。地点(WHERE)——如果希望得到针对性的解决方案，建议至少说明地点在中国，否则可能得到适用于美国的方案。事件(WHAT)——具体发生的事情。时间(WHEN)——事件发生的时间。

实际上，这些内容就是5W法则中去掉"WHY"的其他部分。

在描述清楚背景之后，需要明确“目标”，即希望从的回答中获得什么信息。

在特定背景下实现某个目标时，现实生活中通常会有一些约束条件，如时间、金钱和人力等。

最后，需要对达成目标的期望回答进行要求，这是对回答形式的规范，例如：

要求“如不知道，请回复不知道，不要编造”。这个要求可以有效减少其“幻觉”现象。要求按照某种格式回复。要求给出多种解决方案。要求给出解决方案及原因。要求回复的字数等。

举例来说，如果我想学习维修技术，下方的提示2比提示1的结果质量好很多。大家可以实际操作看看。

提示词1：

如何学维修

提示词2：

我是一名电工（角色），工作时长两年半（时间），最近发现自己的工作能力陷入瓶颈（事件），我应该如何在3个月内提升自己的实力（约束）。我在北京市（地点）。请基于以上背景信息，请给出我五种操作性强的提升维修能力的方法（期望回答）。

2.追问技巧

由于擅长框架性回答问题，用户需要自行识别答案中的关键信息。在发现有用的信息后，可以通过追问技巧持续挖掘。

提示：

我是一名24届应届毕业生，应当如何准备找互联网方向的工作，距离秋招还有3个月。我在中国。

追问提示：

应当如何提升自己获取行业资讯的能力？

继续追问：

应当如何提升获取行业新闻和咨询的筛选能力？

继续追问：

有没有详细的信息整理的技巧？

通过逐层追问，可以抽丝剥茧，直至找到具有参考价值的具体行动方案。

需要注意，像人一样，有时会忘记你曾经告诉过它的部分信息。因此，在实际应用中，追问建议带上初始问题的关键信息，以防止关键背景或约束丢失。

如果它的回答出现错误，你也可以在追问中指出错误并要求给出正确的回答。

进阶篇

掌握了基础篇的能力，对于日常工作已经可以起到很大的帮助了。进阶篇可以帮助大家处理更复杂的问题。

1.示例法

示例法是一种描述【期望回答】的方法。当您希望以某种风格输出结果时，可以向其提供一个示例，它会参考示例进行输出。例如，提供一份示例周报，将生成与示例风格、格式都一致的周报。

2.为指定角色

这是一种有趣的拟人化用法，在网上的各种提示宝典中经常出现。如果不指定角色，的回答通常是中性的分条输出。让其扮演某个角色，可以获得更口语化的回答，但这并不会本质上提高回答内容的质量。以下是两种问法，大家可以自行尝试：

提示案例1：