✨这是我的第3篇面向0基本新手的AI教程。全文共约3600字,含仔细的教程和案例,阅读时间约12分钟。意见先保藏,后阅读✨
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开场
做为一名AI培训师,我经常在微X里面收到学员们的咨询:“为何我输入的提示词,AI给的答案总是答非所问?” 或 “一样的问题,我同事输入的提示词效果很好,为何我却不行?” ,以及“怎么让AI的回答不那样空泛,言之有物?”
这些问题看似繁杂,其实背面的原由很简单——提示词无设计好。在今天的文案中,我将带你找到答案。
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是人的问题还是AI的问题?
我亦会碰到非常多人在当AI输出结果不睬想时,会觉得AI亦无那样传说中的神乎其神吗!非常多人亦会好奇,我是怎么将AI变成生产力的,以及我为啥那样爱chatGPT。
那样我来展示一下我在运用AI的的真实案例中,AI给我的有些回复,大众瞧瞧这些回复的质量怎样。
01
AI帮我挖掘小学语文老师的智能体运用场景
02
AI帮我写诗
03
AI帮我设计文案框架
我承认此刻已然离不开AI了。它实在是太好用了。况且有一个很重要的原由是,我是会提问的。
至于怎么向AI提问,我在各样课堂、场合都提过非常多次,况且会教大众所说的万能公式。因此“怎么提问”这个专题在本篇文案里面就不太多赘述了。
今天分享的重点是,最好不要这么跟AI提问。
02
提示词为何重要?
非常多人认为当AI输出结果不睬想时问题出在AI本身,而不是她们自己的提示词设计,这其实是一个相当广泛的误解。实际上,AI的智能并不是单向的,它在很大程度上依赖于用户与它互动的方式,尤其是提示词的质量和精确度。
首要,AI依赖用户的指令。尽管AI看起来非常智能,但它的能力在很大程度上是基于用户输入的提示词。AI模型的设计决定了它能够处理海量信息,进行繁杂的推理和生成,但它并不是在真空中运行。提示词相当于与AI的沟通语言,好的提示词便是清晰、简洁、有指向性的指令。倘若指令模糊或不知道,AI可能就会“误解”用户的意图,生成不关联或不足精确的答案。
其次,提示词影响AI的输出质量。AI并不是主动“思考”问题,它是按照提示词的内容来“寻找”最符合的回答。倘若提示词过于模糊,AI会依赖广泛的背景信息生成答案,可能不符合用户预期。反之,精确的提示词能够引导AI生成更符合需要的答案。这就像搜索引擎同样,输入的关键词越精细,返回的搜索结果越贴合你需要的信息。
第三,需要认识咱们的期望与AI的局限性。有些用户的期望可能不切实质,认为AI应该完全理解所有繁杂的、隐含的需要。实质上,即使它是强大的工具,但它有必定的局限性。提示词设计欠妥时,AI可能会“迷失方向”,并给出不完全正确的答案。例如,倘若提示词中缺乏必要的背景信息或上下文,AI很难准确理解用户的意图。
最后亦是最关键的,提示词设计是一种思维能力技能。非常多人觉得自己提出的问题已然很清楚,但可能忽略了提示词设计的技巧性。提示词工程(Prompt Engineering)其实是一门新的技能,它帮忙用户经过正确的方式与AI进行互动。这包含知道的问题描述、适当的背景信息、对输出格式的期望等。随着AI技术的普及,越来越多的人会发掘有效的提示词设计能够极重提高AI的回答质量。
03
写提示词时8个平常的反面案例
提示词的质量直接决定了AI能否理解咱们的需要并给出精细的答案。为了帮忙你避开这些误区,接下来我将经过8个平常的反面案例,仔细解析写提示词时容易犯的错误,以及怎样改进的意见。大众亦能够排查一下,自己有无类似的状况。
01
提问不足知道
反例
提示词:"给我有些相关用户体验设计的意见。"
问题分析:提示词无知道详细是针对哪个方面的用户体验设计(如网页设计、移动应用,还是具体的功能模块),引起AI的回答可能过于宽泛。
改进意见:"给我有些关于提高电商网站用户体验的意见,尤其是针对制品搜索功能的优化。"
改进效果:供给了详细情境(电商网站)和功能模块(制品搜索),使AI的回答更加聚焦和实用。
反例
提示词:"怎样提高营销业绩?"
问题分析:无知道指明行业或营销模式(如B2B或B2C),AI可能会给出通常性意见而非详细策略。
改进意见:"在B2B软件营销行业,怎样经过内容营销策略来提高营销业绩?"
改进效果:知道了行业和策略类型,AI能够供给更具针对性的意见。
02
提问不足详细
反例
提示词:"讲讲用户增长策略。"
问题分析:用户增长策略涵盖多个层面,如获取新用户、加强留存率等,范围过于广泛。
改进意见:"分享三个关于提高移动应用用户留存率的策略,并附上详细实施案例。"
改进效果:详细化了目的,使AI回答更具深度和操作性。
反例
提示词:"怎样进行有效的时间管理?"
问题分析:时间管理办法有非常多种,用户可能想要某种详细的办法。
改进意见:"怎样在远程工作环境下,利用时间块办法进行有效时间管理?"
改进效果:针对详细场景,供给了更精确的提示。
03
提问过于封闭或泛泛而谈
反例
提示词:"为何机构应该运用社交媒介进行营销?"
问题分析:提示词假设了一个片面的结论,可能忽略其他有效的营销途径。
改进意见:"讨论机构运用社交媒介营销的优缺点,并比较其他营销途径的效果。"
改进效果:开放讨论,使AI能够给出更全面的回答。
反例
提示词:"谈谈人工智能的将来。"
问题分析:范围过于广泛,难以给出详细的回答。
改进意见:"探讨将来十年人工智能在医疗行业中的应用趋势和挑战。"
改进效果:限定了主题和时间范围,使回答更有针对性。
04
问题中的目的过大
反例
提示词:"我需要帮忙。"
问题分析:无知道说明需要哪方面的帮忙,AI没法生成有用的内容。
改进意见:"我需要关于提高数据分析能力的学习资源举荐。"
改进效果:知道了帮忙的详细方向,使AI能够给出有效意见。
反例
提示词:"写个文案。"
问题分析:无指定文案的类型、风格或目的受众。
改进意见:"写一篇针对青年消费者的新品发布社交媒介宣传文案,明显环保和可连续性。"
改进效果:供给了清晰的方向,AI生成的内容更符合用户需要。
05
提问中缺少许据与事实
反例
提示词:"告诉我有些关于人工智能的案例。"
问题分析:无限定AI行业的详细信息点,亦无知道需求事实支持。
改进意见:"请用实质案例说明人工智能在金融危害管理中的应用。"
改进效果:需求实质案例,使回答更详细和可信。
反例
提示词:"解释一下为何电动车更环保。"
问题分析:缺乏详细的数据和事实,可能引起回答泛泛而谈。
改进意见:"供给数据对比,解释电动车与传统燃油车在碳排放和能源消耗上的差异。"
改进效果:需求数据对比,使回答更加靠谱。
06
提问时无交代清楚假设前提
反例
提示词:"倘若我有一家机构,怎么做市场营销?"
问题分析:无知道说明机构的类型、规模或市场,AI的回答可能不足精细。
改进意见:"倘若我有一家小型技术初创机构,怎样有效进行低预算的数字营销?"
改进效果:供给了机构类型和预算范围,使AI的回答更拥有针对性。
反例
提示词:"给我有些投资意见。"
问题分析:无知道投资的对象、时间范围或危害承受能力,引起回答可能不具针对性。
改进意见:"针对一名中等危害承受能力的青年投资者,当前的股市情况下有那些投资意见?"
改进效果:知道了投资者类型和市场情况,使AI能够给出更精细的意见。
07
问题本身过于宽泛
反例
提示词:"怎样在机构内部推动创新?"
问题分析:问题过于宽泛,缺乏详细场景。
改进意见:"在一个保守的金融公司中,怎样经过员工激励措施推动创新?"
改进效果:聚焦到详细情境和办法,使回答更有参考价值。
反例
提示词:"写一个新的市场推广计划。"
问题分析:问题宽泛,缺乏详细的目的市场和制品信息。
改进意见:"为一款新型健身设备编写一个市场推广计划,重点在于在线宣传和社交媒介营销。"
改进效果:更聚焦的目的,使AI的生成内容更有用。
反例
提示词:"教我怎样编程。"
问题分析:问题过于宽泛,无指定编程语言或目的应用行业。
改进意见:"教我怎样运用Python编写一个简单的爬虫程序。"
改进效果:知道了编程语言和详细任务,AI的指点更有针对性。
08
超显现实的不足实质的问题
反例
提示词:"请给我一月赚100万的办法。"
问题分析:过于理想化,缺乏实质可操作性。
改进意见:"请给我有些关于怎样经过线上教育课程增多收入的可行意见。"
改进效果:提出更现实的目的,使AI的意见更具操作性。
反例
提示词:"怎么能让全机构都用上最新的AI工具?"
问题分析:缺乏过程性和操作指南,问题不具实操性。
改进意见:"怎样在一家机构内部推动AI工具的采用?请供给详细的培训和推广策略。"
改进效果:针对执行过程,AI能够供给更实质的过程和办法。
反例
提示词:"怎样快速作为行业专家?"
问题分析:缺乏详细过程和实践路径。
改进意见:"怎样经过系统学习和实战经验,快速提高在数字营销行业的专业水平?"
改进效果:知道了学习和实战的路径,使回答更具可操作性。
经过这些平常的提示词反面案例,相信你已然对怎样更有效地与AI互动有了更深入的理解。AI的强大不仅在于它的技术本身,还在于咱们怎样与它沟通。
学会写出清晰、详细、有目的的提示词,不仅能让AI更好地为你服务,还能帮忙你加强工作效率,得到更准确的结果。期盼这篇文案能让你在运用AI时少走弯路,多收获精彩。别忘了,AI是工具,而咱们才是引导它发挥功效的关键!
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