要最大限度地提高与OpenAI等大型语言模型的交互效率，需要掌握ChatGPT提示编写的技巧。通过从基本查询发展到更结构化的技术，您可以显著提高AI的性能，将其转变为可执行简单和复杂任务的强大工具。本指南将引导您了解从基本请求到高级框架的各个提示级别，让您掌握优化AI交互的技能。

ChatGPT提示写作

级别1：基本请求——简单、直接的提示，无需过多思考，产生不可预测的结果。

第2级：格式和礼貌性——细微的格式变化和礼貌的措辞可提高ChatGPT的响应准确性。

级别3：重点请求——清晰、具体的指示可提高响应质量，减少歧义。

级别4：基于示例的提示-提供示例输入和期望输出来指导ChatGPT的响应。

第5级：自我反思——要求ChatGPT评估自己的回应以确保完整性。

第6级：系统提示——使用详细的说明来塑造ChatGPT如何处理和响应提示。

第7级：使用角色——为ChatGPT分配专家角色以提高响应准确性。

第8级：思路链——鼓励ChatGPT逐步阐明其推理过程。

第9级：自我提示——利用ChatGPT的功能生成自己的提示来解决复杂问题。

第10级：CO-STAR框架——一个全面的框架，包括背景、目标、风格、语气、受众和响应格式，以细致地指导ChatGPT的输出。

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1.从简单开始：基本请求

使用简单的提示开始您的ChatGPT之旅。诸如“今天天气如何?”之类的基本问题为AI设定了明确的任务。响应的细节和相关性可能会根据问题的措辞而有所不同。随着您对AI越来越熟悉，您可以开始改进提示以引出更准确和有用的响应。

通过直接提问为人工智能设定明确的任务

尝试不同的措辞，看看人工智能的回应有何不同

2.提高清晰度：格式和礼貌

改进提示的下一步是改进问题的措辞方式。礼貌且格式良好的提示，例如“您能告诉我今天的天气怎么样吗?”通常可以让ChatGPT给出更精确、更详细的答案。通过在提示中表现出尊重和清晰度，您可以鼓励AI以更高质量的回复进行回应。

在提示中使用礼貌的语言和完整的句子

清晰地格式化提示，使用适当的标点和空格

3.提高针对性：重点请求

为了从ChatGPT获得更相关、更有针对性的回复，明确说明您的需求非常重要。不要问“我如何烤蛋糕?”这样的宽泛问题，而是尝试提出更有针对性的提示，例如“请列出烤巧克力蛋糕的步骤”。这会引导人工智能提供详细而具体的信息，减少歧义，并确保您收到最符合您需求的有用回复。

描述你的请求时尽可能具体

将复杂的任务分解为更小、更有针对性的提示

4.指导性回应：基于示例的提示

当您需要特定格式或特定详细程度的响应时，请通过提供示例来指导ChatGPT。向AI展示您提供的输入和您期望的输出。例如，如果您要求提供文本摘要，请提供示例文本和相应的摘要，以展示您正在寻找的样式和格式。这有助于AI了解您的期望并相应地调整其响应。

提供输入和期望输出的清晰示例

使用示例来展示您所需的样式、格式和详细程度

5.提高准确性：自我反省

通过询问“您对所提供信息的准确性有多大信心?”等问题，鼓励ChatGPT评估自己的回答。这会促使人工智能考虑其数据来源的可靠性并改进其答案。通过在提示中加入自我反思，您可以帮助人工智能识别其回答中潜在的不确定性或不一致之处，从而提供更准确、更可靠的信息。

要求人工智能评估其回答的可信度或准确性

鼓励人工智能识别并解决任何不确定性或不一致之处

在YouTube上观看此视频。

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6.引导AI思考：系统提示

使用详细的说明(称为系统提示)来影响ChatGPT处理信息的方式。例如，指示人工智能“在提供建议之前考虑环境影响”可以显著提高其输出的相关性和深度。系统提示允许您为人工智能设置要遵循的特定参数或优先级，确保其响应与您的目标和价值观一致。

提供明确的指示来指导人工智能的思考过程

使用系统提示设置人工智能需要遵循的特定参数或优先级

7.定制响应：使用角色

为ChatGPT分配角色，例如财务顾问或健康专家，以使AI的响应反映专业知识。通过在提示中指定角色，例如“像认证营养师一样回答”，您可以提高所提供信息的准确性和相关性。这种技术在寻求特定领域的建议或信息时特别有用，因为它鼓励AI提供根据指定角色的专业知识量身定制的响应。

为AI指定其响应中采用的角色

选择与你的任务所需的领域或专业知识相符的角色

8.解释推理：思维链

鼓励ChatGPT采用“思路链”方法，逐步解释其推理过程。这不仅使人工智能的响应更加透明，还可以帮助您了解答案背后的逻辑。通过提示人工智能演练其思维过程，您可以更好地评估其结论的合理性，并识别其推理中可能存在的差距或缺陷。

让人工智能逐步解释其推理

使用思路链方法评估人工智能响应背后的逻辑

9.提高自主性：自我激励

在更高级的级别，允许ChatGPT生成自己的提示。这允许人工智能通过向自己提出澄清问题或将问题分解为更简单的部分来自主处理复杂场景。通过鼓励人工智能自我提示，您可以帮助它将复杂任务分解为可管理的步骤，从而获得更全面、结构更合理的响应。

鼓励人工智能为复杂任务生成自己的提示

允许人工智能提出澄清问题或将问题分解为更简单的部分

10.完善提示：CO-STAR框架

CO-STAR框架是一种结构化提示制作方法，可最大限度地提高AI响应的清晰度、特异性和相关性。通过解决六个关键组成部分(背景、目标、风格、语气、受众和响应格式)，您可以创建更有效地指导AI的提示。以下是每个组成部分的详细说明和示例：

语境

上下文为人工智能理解提示提供了必要的背景信息。它为手头的任务奠定了基础。

提示示例：

背景：“鉴于人们对气候变化的担忧日益加剧，你能解释一下碳排放对全球变暖的影响吗?”

没有上下文：“解释碳排放的影响。”

客观的

目标指定了你想通过提示实现什么。它明确定义了目标或期望的结果。

提示示例：

目的：“总结巴黎气候变化协定的要点，突出其主要目标和战略。”

没有目标：“请讲讲《巴黎协定》。”

风格

风格决定了回应的方式。这可能包括正式、非正式、技术性或简单语言。

提示示例：

正式语气：“您能否用专业的语气分析一下新税收政策的经济影响?”

非正式风格：“您能简要介绍一下新税收政策将如何影响我们的经济吗?”

语气

语气会影响回应的情绪或态度方面。语气可以是乐观的、中立的、批判的等等。

提示示例：

乐观的语气：“描述可再生能源为当地社区带来的潜在好处。”

中性语气：“讨论可再生能源的采用对当地社区的影响。”

观众

受众指定回答的对象。这有助于定制答案的语言和复杂性。

提示示例：

对于专家：“对量子计算的最新进展进行详细分析，包括技术规格和潜在应用。”

对于初学者：“你能用简单的术语解释一下量子计算以及它将来会如何应用吗?”

响应格式

响应格式定义了信息的呈现方式，例如以列表、摘要、报告或文章的形式。

提示示例：

列表格式：“列出新款智能手机的主要特点及其优点。”

摘要格式：“总结新款智能手机的主要特点并解释其优点。”

组合CO-STAR组件

结合所有这些组件可确保您的提示清晰、具体且适合您的需求。以下是一些全面的例子：

示例1：

背景：“鉴于人工智能伦理的最新发展，”

目标：“讨论人工智能决策在医疗保健领域的影响。”

风格：“采用正式且专业的风格。”

语气：“带有批评的语气”

受众：“针对政策制定者”

回答格式：“并以报告形式展示您的发现。”

提示：“鉴于人工智能伦理方面的最新发展，讨论人工智能决策对医疗保健的影响。使用正式、技术性、批判性语气的风格，针对政策制定者，并以报告形式呈现您的研究结果。”

示例2：

背景：“考虑到电动汽车越来越受欢迎，”

目标：“解释它们与传统车辆在环境影响方面的差异。”

风格：“采用信息丰富的风格。”

语气：“语气中性”

受众：“针对普通消费者。”

答复格式：“并以汇总列表的形式提供信息。”

提示：“考虑到电动汽车越来越受欢迎，请解释一下电动汽车与传统汽车在环境影响方面的比较。使用中性语气的信息风格，针对一般消费者，并以汇总列表的形式提供信息。”

通过系统地解决CO-STAR框架的各个方面，您可以确保您的提示是精心制作的，从而获得AI的高质量和相关的响应。

通过这些提示级别的进步，不仅可以增强您与ChatGPT的交互，还可以加深您对提示工程的理解。通过掌握这些技术，您可以优化一系列任务中的AI交互，确保您收到最相关、最准确和最有用的响应。无论您是初学者还是经验丰富的用户，本指南都是导航和掌握与ChatGPT等AI系统进行有效沟通的宝贵工具。

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