提示词在中文中意为“触发”，在 自然语言处理 （ NLP ）的领域，它更接近于一个“心领神会”的概念，而非具有明确定义的术语。

简而言之，提示词是用户对大型语言模型的输入，可以是完整的问题、对话片段，甚至仅是单词或句子。

模型会根据这个提示词产生相应的回应或输出。

你可以把它看作是与模型的“对话起点”，你设定了对话的背景和需求，模型基于这些信息为你生成回应。

如果你希望进一步了解，我们可以探讨一个问题：

我们已经知道提示词的概念，但如何在使用 ChatGPT 等应用时，能通过提示词得到的回应质量有显著提升？

我们需要对 Transformer模型 （例如 GPT ）的工作机制有所了解，这类模型训练的目的是，给定一个词序列（或称上下文），预测下一个词是什么。

它通过分析大量文本数据，掌握语义和语法规则，并利用这些规则预测下一个词。

提示词在此过程中起到上下文的作用，为模型提供了生成输出的基础。

你可以把它看作是在众多可能的输出中为模型指引方向。

高质量的提示词就像是对模型的明确指导，它帮助模型更好地理解用户意图并生成更精确的回应。

与其说它是一种命令，不如说它是对模型输出结果的“引导”。

下面，我将用一个例子来给大家举例。

比如，如果你不是和作者一样的单身贵族的话，那你大概率在和女朋友 相处的时候，会遇到以下情况：

当你们出去吃饭时，你询问你女朋友吃什么，然后她回答了一句“随便”。

结果你就真的傻乎乎地随便 点了点菜，然而当你坐下来笑嘻嘻地给你女朋友夹菜时，她却只让你滚。

面对这无情又残忍情况，你一时间不明白自己错在了哪里？

然后再让我们看一个成功的案例：

突然某一天，你女朋友逛完超市，一回来就看见你躺在沙发上，于是她也跟着走了过来。

坐在你旁边，自言自语道：

“ 好纠结到底要不要买xxx”

如果是一名新手，听到女生的话语可能没有任何反应甚至还无动于衷。< /p>

但是，如果是一名老手，听到女生的话语，可能就直接歪嘴一笑，

反手就掏出了自己钱包，拿给对象，说：“买！”

而这 时候，看见对方明白了自己的暗示。

那最后的结果.......懂得都懂。

看了上述的例子，我相信聪明的小伙伴应该能理解一些了。

不懂提示词的人与GPT交流时，就会像第一个例子一样。

明明GPT确实是按照了你的要求写出了对应的回答，但是你却一点也不满意。

因为这时候的它根本没有明白你的意思。

而且，让你更加无可奈何的是，你还没办法怪人家。

GPT：

而懂提示词的人，和GPT交流的时候，就会 让GPT自带高情商。

从而使其能够更好的回答自己的问题。

简而言之，提示词是用户对大型语言模型的输入，可以是完整的问题、对话片段，甚至仅是单词或句子。

模型会根据这个提示词产生相应的回应或输出。

你可以把它看作是与模型的“对话起点”，你设定了对话的背景和需求，模型基于这些信息为你生成回应。

AI提示词，即人工智能提示词，是一 种通过自然语言处理技术，让计算机理解并生成人类语言的技术。

它广泛应用于智能客服、智能助手、机器翻译、文本生成等场景。

AI提示词的学习 ，可以帮助我们更好地理解和掌握自然语言处理技术，提高与人工智能的交互效率。

具体来说有以下好处：

1. 提高工作效率：在日常生活和工作中，我们经常需要处理大量的文本信息，如阅读邮件、撰写报告、分析数据等。通过学习 AI提示词，我们可以快速地获取关键信息，提高工作效率。

2. 增强人工智能应用能力：随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景需要使用AI提示词。

掌握AI提示词，可以帮助我们更好地利用人工智能技术，提高应用能力。

3. 促进跨学科学习：AI提示词涉及到自然语言处理、计算机科学、语言学等多个学科。

学习AI提示词，可以促进跨学科的知识融合，提高综合素质。

4. 拓宽职业发展道路：随着人工智能在各行业的广泛应用，掌握AI提示词的专业人才需求日益增加。

学习AI提示词，可以为我们的职业发展拓宽道路，提高竞争力。

1、学习提示词基础概念，熟练使用各类国内外 大模型 对话（可以直接在公号右下角查询使用）。

2、熟读 openAI 官方文档中的提示词技巧部分

3、 找到到自己需要的 prompt 进行引用和问答，并能找出模板 prompt 不能满足需求的点，进行一定的优化。

4、至少掌握一两个经典提示词框架并能根据框架原则编写自己所需要的 prompt。

1、熟读 《快速工程指南》 对其中的大部分概念做到熟悉、能在需要的时候调用相关的编写技巧。

2、关注 github 上的各类高赞prompt相关教程、论文和专题，做到随时掌握新的编写框架和方法，并能引入自己的需求场景。

3、掌握基本的轻代码或类代码（自然语言编码）Prompt 设计技巧，在复杂情景中能够实现逻辑的连贯设计、定位、回溯和整合输出（类似数据库操作）。

4、深入理解：Prompt 设计的核心能力包括系统思维、同理心、构建框架的惯例以及写作技巧。

在Prompt 设计过程中能够识别自己的瓶颈，并能够回溯性地构建提升自身核心能力的方法（例如，重新审视和加强自己的逻辑思 维和书面表达技能）。

3.3 提示词产品/商业化（高级）

1、了解 prompt tuning 方法和框架

2、熟悉小模型的部署和搭建，对数据集训练有自己的方法论和工具

3、熟悉对抗性提示相关知识

4、能通过 prompt leaking 测试竞品和自己的 prompt 防御能力

5、紧跟 prompt attack 相关前沿知识并随时修补自己的 prompt 产品城墙。

6、了解 prompt 鲁棒性 相关知识，有高频测试 prompt 的方法和工具，

7、熟悉客户服务模式，能用良好的沟通方法把握用户的需求和对实现效果的预期。

8、把 prompt 编写能力扩展成产品和服务能力，包括但不限于产品包装、支付通道、合规性、 知识产权 约定、合同法、运营模式、推广思路、客户维护、售前咨询、售后服务等

1. 学习自然语言处理基础知识：了解自然语言处理的基本概念、技术和方法，为学习AI提示词打下基础。

2. 掌握编程语言：学习Python等编程语言，掌握数据处理和模型训练的基本技能。

3. 学习AI提示词相关技术：了解常见的AI提示词模型和算法，如BERT、GPT等，掌握其原理和应用方法。

4. 实践项目：参与实际项目，运用所学知识解决实际问题，提高实战能力。

5. 关注行业动态：关注人工智能领域的发展动态，了解最新的AI提示词技术和应用场景。

6. 加入社群：加入AI提示词相关的学习社群，与同行交流学习经验，共同进步。

7. 持续学习：人工智能技术不断更新迭代，学习AI提示词需要持续跟进新技术、新方法。

以下是一个简洁明了的表格目录，供读者按顺序阅读【AI 入门指南】系列文章：

读者可以按照表格中的顺序，逐一点击链接地址，阅读每篇文章，以便更好地理解AI技术的相关知识和应用。