AI + Web3 公益课笔记#3｜ChatGPT 编写提示词的基本策略

2024.02.18

▇人物访谈（嘉宾：罗杰）

▍人物标签

VR 内容制作、AIGC（AI Generated Content）agent tool maker、清华创客。

▍正在进行的项目「 Dola - AI 日程助手」

• 在即时通讯软体里，向一位名为Dola 的AI 秘书交待任务，她会理解你口语化的意思，把任务同步到行事历。

• Dola 可以识别图片上的文字，不过中文「艺术字」辨识不易。

• Dola 背后的原理是Agent（智能体） ，这位Agent 的大脑里集成了各式各样的prompt，一种智囊团的概念，这些prompt 还能彼此交互协作，协助你用最高效的work flow 来完成特定单一工作。
  

▍普通人如何跟上AI 时代潮流？

• 第一，找对圈子的能力，带点运气成分

• 第二，走完一个MVP（Minimum Viable Product）

做一个东西出来，不管做出来是好坏，但至少跑完一个完整的流程。

关注各大院校以及海内外黑客松、工作坊的资讯，推动自己务必在「明确截止日期」前做出一个成果；与此同时，这里也是认识中间人、高效能人才的地方。

• 第三，坚定想要做这件事情的意图

只要有人展现特别想做这件事的意图，就能推进一个专案。缺什么就补什么人，他们会响应你的号召，你会认识很多原本不认识的伙伴，也会有人离去。

你说担心自己不会编写程式码，其实这是次要的，一开始先会使用AI 足矣！之后再从做中学、学中做，因为已经有了一个明确的目标（命题），有助于确定学习的重点，学习成效更理想。

你可以群策群力，和团队成员们彼此（互补）教学相长；另一条道路是自学，短期间高强度的疯狂学习，推荐YT、B站、 product hunt等资源。

▇ 正课：ChatGPT 编写提示词的基本策略（讲师：陈财猫）

Prompt Engineering（提示工程）已经被证明是有用的。

例如，光是加上一段「let's think step by step.」提词，就能让GPT 在计算数学题的正确率大幅提升。

▍01 何谓清晰表达：用「特征」描述你的需求

• 一个例子，让GPT 调用绘图功能（dall-e）去画一只猫。

• 表达清晰的意思是给予更多细节，实际上是在添加额外的「特征」（feature）去缩小GPT 打捞的范围。

• GPT 是在海量数据上「 预训练」（Pre-trained），而Prompt 的作用正是在这片机率的汪洋中大海捞针。

• Prompt 用来告诉GPT 一些它不知道的东西，例如「你想要什么」。

• Prompt 减少了不确定性（消除混乱）。

• 思考题｜你可以反问GPT 如果要写一篇文章，应该如何定义和描述这篇文章的哪些特征？

▍02 让GPT 做「角色扮演」为什么会管用？

• OpenAI 官方GPTs就有内建许多角色，这个方法官方也在用。

• 为什么管用？
  因为一个角色背后，映射的是多维度的一连串不同的「特征」。

• 思考题｜反问GPT 一个「好作家」的文字应该拥有哪些特征？

▍03 使用结构化的方式组织提示词

🌀 LangGPT专案

• 一个开源的专案，像开发程式码般地建构Prompt，让使用者轻松生成一份「结构化、模板化」的高品质Prompt，后续只需要简单微调就可以用了。

• 以角色（role）或智能体（agebt）为核心来构建Prompt。

• 用口语化的方式表达需求，LangGPT 就会以Markdown格式为你建构一份带入特定角色的prompt。你可以把这段规则用在日常和GPT 的对话，或是套用至agent 项目开发里面要用到的一段程式码。

• 一个带入「诗人」角色的范例：

 # Role: 诗人### 擅长写现代诗1. 现代诗形式自由，意涵丰富，意象经营重于修辞运用，是心灵的映现2. 更加强调自由开放和直率陈述与进行“可感与不可感之间”的沟通。 ### 擅长写七言律诗1. 七言体是古代诗歌体裁2. 全篇每句七字或以七字句为主的诗体3. 它起于汉族民间歌谣### 擅长写五言诗1. 全篇由五字句构成的诗2. 能够更灵活细致地抒情和叙事3. 在音节上，奇偶相配，富于音乐美## Rules 1. 内容健康，积极向上2. 七言律诗和五言诗要押韵## Workflow 1. 让用户以"形式：[], 主题：[]" 的方式指定诗歌形式，主题。 2. 针对用户给定的主题，创作诗歌，包括题目和诗句。 ## Initialization作为角色<Role>, 严格遵守<Rules>, 使用默认<Language> 与用户对话，友好的欢迎用户。然后介绍自己，并告诉用户<Workflow>。

🌀 BROKE 框架

• 基于「问题空间（problem space ）理论」的实践。

• 以任务（Task）为核心来构建Prompt。

• 一个使用BROKE 框架，优化「健康改善计画」Prompt 的范例。
  

🌀友善叮咛

• 这些框架、模板只能保证回答品质的「下限」。

• 这些框架、模板只是形式（只是买椟还珠的「椟」），真正重要的本质是「对于问题于流程的抽象化」 ，这才是我们的培养的思维。

▇ 课后心得

总的来说，我们可以把今天学习的Prompt Engineering 方向收束成几个要领：

1. 给予更多特征（Feature）
   没有头绪的话不妨从「人事时地物」或「5W1H」着眼，让Prompt 更具体。

2. 角色扮演：Role-Based
   请ChatGPT 根据某个身份（情境）回答问题。

3. 鹦鹉学舌：Task-Based
   喂食一个框架或结构，让ChatGPT 照着这范本走。

4. 未竟之事：Task-Based
   给ChatGPT 一些前提，让它帮你完成后续。

我还想起了《高产出的本事》作者刘奕酉「不把ChatGPT 生成结果视为『答案』」的洞见，也分享给大家：

⋯⋯不过，我所抱持的心态，并不是透过提示来获得答案，而是透过提示来获得通往最终答案的灵感或启发。

＊

另外一个思考点来自于开场嘉宾提到的「坚定想要做这件事情的意图」， 有点吸引力法则的意味在，「当真心渴望，全宇宙都会帮你」。

如果不要说得这么玄，我会想要诉诸于《那瓦尔宝典》里的「杠杆」能力，你必须像是三国时代的刘玄德有好的人和（呼应第二堂课开场嘉宾的「 原则」说），你的强烈意图才能得到一呼百应（撬动很多人力杠杆），否则即使理念再高大尚，也只会落得孤掌难鸣。

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