AI內(nèi)容創(chuàng)作的核心：提示詞Prompt

在AI內(nèi)容創(chuàng)作中，提示詞（Prompt）是關(guān)鍵因素，能有效引導(dǎo)AI生成高質(zhì)量、符合預(yù)期的內(nèi)容。通過合理組織提示詞，創(chuàng)作者可以大幅提升AI輸出的準確性和專業(yè)度。掌握提示詞的編寫技巧，是探索AI創(chuàng)作潛力的重要途徑。

1. 什么是提示詞工程？

提示詞工程指的是通過組織關(guān)鍵詞和抽取有用信息，幫助AI理解創(chuàng)作需求，從而生成精準內(nèi)容。提示詞對AI輸出的影響深遠，精準提示詞能幫助AI更好理解背景和需求，模糊提示詞則容易讓AI偏離主題。因此，提示詞編寫的質(zhì)量直接決定了AI輸出結(jié)果的優(yōu)劣。

1.1 提示詞原理

在大語言模型（如GPT）中，提示詞是一種技術(shù)或方法，用于指導(dǎo)AI生成指定類型的文本或回答。通過向模型提供關(guān)鍵詞或指令，提示詞能夠引導(dǎo)AI按照創(chuàng)作者的意圖生成內(nèi)容。

1.2 提示詞工程師的前景

提示詞工程師是一個新興崗位，其薪資在一些地區(qū)相當(dāng)可觀，尤其是在人工智能相關(guān)領(lǐng)域。例如，國外提示詞工程師的年薪已經(jīng)接近六萬美元，而在國內(nèi)，提示詞工程師的崗位也開始逐漸增加。

2. 提示詞的書寫技巧

為了讓AI理解創(chuàng)作者的意圖，提示詞的書寫需要遵循一定的原則。以下是一些常用的提示詞編寫技巧：

• 提供重要詞語定義：尤其是模糊或不明確的詞語需要特別說明。
• 提供詳細背景信息：這有助于AI理解上下文，確保生成內(nèi)容準確。
• 指定輸出格式：例如要求AI生成列表、段落或對話形式的輸出。

3. 常見的提示詞框架

3.1 CO-STAR框架

CO-STAR框架是一種常用的提示詞構(gòu)建模板，確保AI能生成有效、相關(guān)的回復(fù)：

• C：上下文（Context）——提供任務(wù)的背景信息。
• O：目標（Objective）——明確希望AI執(zhí)行的任務(wù)。
• S：風(fēng)格（Style）——指定希望AI使用的寫作風(fēng)格。
• T：語氣（Tone）——設(shè)定回復(fù)的態(tài)度，如正式或幽默。
• A：受眾（Audience）——指明內(nèi)容的受眾類型。
• R：回復(fù)格式（Response）——指定輸出的格式，如列表或報告。

3.2 BORKE框架

BORKE框架進一步細化了提示詞的構(gòu)建思路：

• B：背景（Background）——提供足夠背景信息，幫助AI理解情境。
• R：角色（Role）——指定AI在對話中的角色，如“產(chǎn)品經(jīng)理”或“數(shù)據(jù)分析師”。
• O：目標（Objective）——明確任務(wù)的具體目標。
• K：關(guān)鍵結(jié)果（Key Results）——定義衡量任務(wù)完成的關(guān)鍵指標。
• E：演變（Evolve）——在互動過程中優(yōu)化提示詞，以獲取更好的結(jié)果。

4. 提示詞優(yōu)化工具

為了進一步簡化提示詞的構(gòu)建，現(xiàn)有的AI工具可以幫助用戶自動生成提示詞。例如：

• Coze 是一款用于結(jié)構(gòu)化提示詞生成的工具，幫助用戶創(chuàng)建更清晰的提示詞結(jié)構(gòu)。
• AI Short 提供現(xiàn)成的提示詞模板，涵蓋多個領(lǐng)域，從職業(yè)規(guī)劃到銷售話術(shù)。
• 提示精靈 是另一款聚合了海量提示詞資源的網(wǎng)站，便于用戶直接參考和使用。

5. AIGC的應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能生成內(nèi)容（AIGC）不僅限于文字創(chuàng)作，它還廣泛應(yīng)用于圖像、音頻、視頻等多個領(lǐng)域。通過生成式AI技術(shù)，創(chuàng)作者能夠在影視制作、廣告、游戲等多個行業(yè)輕松應(yīng)用AI生成的內(nèi)容。

一些代表性產(chǎn)品包括：

• 文字創(chuàng)作：ChatGPT等大語言模型。
• 圖像生成：Midjourney、StableDiffusion等圖像生成工具。

6. 生成式AI的Prompt實驗

通過簡單的Python代碼，用戶可以直接與AI互動，生成所需內(nèi)容。例如：

import openaiopenai.api_key = 'your-api-key'prompt = "Write a short story about an AI that learns to create art."response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",prompt=prompt,max_tokens=150
)print(response.choices[0].text.strip())