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十个技巧高效优化提示词prompt

在使用人工智能生成文本的过程中,我们经常需要编写prompt,也就是给模型一些关键词或者开头句,让它根据我们的意图生成合适的内容。但是,如何编写一个高效的prompt,让模型能够快…

在使用人工智能生成文本的过程中,我们经常需要编写prompt,也就是给模型一些关键词或者开头句,让它根据我们的意图生成合适的内容。但是,如何编写一个高效的prompt,让模型能够快速准确地理解我们的需求,并且生成高质量的文本呢?这里,分享十个技巧,帮助你优化prompt,提高生成效率和质量。

一. 明确目标

在编写prompt之前,你需要先明确你想要生成什么样的文本。

比如,假设你要写一篇关于健康饮食的文章,你的目标是提供一些有关健康饮食的建议和指导。那么,你可以明确以下目标:

主题关键词:健康饮食、饮食建议、营养均衡、食物选择

风格:科学性、易懂性

格式:段落式、逻辑结构清晰

长度:约500-800字

基于这些目标,你可以编写一个合适的prompt,如:

“请提供一篇关于健康饮食的文章,内容应涵盖健康饮食的重要性、食物选择的原则以及营养均衡的建议。请以科学性和易懂性为基础,采用段落式的格式,逻辑结构清晰。文章长度约500-800字。”

通过明确目标,你可以选择恰当的关键词和开头句,确保模型生成的文本与你期望的主题一致,避免混乱或偏离主题。这样,你就能更好地引导模型生成符合预期的文本内容。

二. 提示词权重

提示词的先后顺序不同,所代表的权重也不一样,在句子靠前位置的提示词权重大于后面。

要提高提示词中某个词的权重,以下是一些可能的方法:

  1. 突出格式:通过使用大写、斜体、加粗或其他特殊的格式来强调关键词,使其在提示中更加显眼。例子:在你的提示中,将关键词”重要”以加粗形式写成”重要“。
  2. 使用引号或括号:在提示词周围添加引号或括号,以将其与其他文字区分开来,提高它的重要性。例子:在提示中,使用括号将关键词括起来,如”(重要)”。
  3. 重复关键词:在提示中多次重复关键词,以增加其在上下文中的存在感。例子:在提示中多次使用关键词,如”在你的写作中,重要是重要的关键”。
  4. 上下文提示:在提示中提供更多与关键词相关的上下文信息,以帮助模型理解关键词的重要性。例子:在提示中给出关键词的具体背景或说明,如”重要(在这个项目中,我们特别关注这一点)”。
  5. 使用限制词语:在提示中使用一些限制性词语,如”只考虑”、”特别关注”、”必须包括”等,以强调关键词的必要性。例子:在提示中使用限制性词语,如”在你的回答中,只考虑重要的因素”。

当然,prompt应该尽可能地简洁明了,避免使用过多的修饰词或者复杂的句式。这样,可以减少模型的计算量,提高生成速度,也可以避免模型理解错误或者产生冗余的内容。

三. 适当引导

prompt不仅是给模型一个启动信号,也是给模型一个方向指示。你可以通过适当的引导词,比如“例如”、“请注意”、“请使用”等,来告诉模型你期望它做什么或者不做什么。这样,可以提高模型的准确性和一致性,也可以避免模型生成不相关或者不合适的内容。

以下是一个适当引导的例子:你是一个旅游作家,计划写一篇关于巴黎旅行的攻略。请注意,你希望提供一些建议和介绍关于巴黎最具魅力的景点和美食。

请使用”例如”来引导模型提供一些具体的景点和美食的例子,以丰富读者的旅行体验。同时,避免提及巴黎以外的地方或不相关的话题。准备好了吗?请开始写作!”通过使用适当的引导词和清晰的指示,你可以引导模型在生成文本时专注于特定的方向和内容。这样,可以增加生成文本的相关性和合适性,确保模型按照你的期望进行创作。

四. 提供示例

如果你想要生成某个特定领域或者类型的文本,你可以利用已有的资源,比如相关的网站、文章、书籍等,来为模型提供一些参考或者示例。这样,可以帮助模型学习到更多的知识和语言规律,提高生成质量和多样性。也可以直接把示例发给模型。

以下是一个提供示例的例子:请根据以下要求,为一篇科技新闻报道编写一个开头段落。你可以参考已有的科技新闻网站,如科技媒体、科技部门的官方网站等,以获取相关的信息和示例。要求:你希望报道一项关于人工智能在医疗领域的应用的新闻。请参考相关的科技新闻文章,了解人工智能在医疗方面的最新进展和成功案例。

五. 调整参数

不同的模型和不同的任务可能需要不同的参数设置,比如温度、重复率、最大长度等。你可以根据你的需求和喜好,调整这些参数,来影响模型的生成结果。一般来说,温度越高,模型越有创造性,但也越容易产生错误或者离题;重复率越低,模型越避免重复内容,但也越容易断章取义;最大长度越长,模型越能生成完整的文本,但也越容易失去焦点或者陷入死循环。

例如:

将温度设为0.5,模型将会生成相对保守和可预测的文本,更接近常见的表达方式。

例如,生成的句子可能是:’人工智能是一种使用计算机算法来模拟人类智能的技术。

‘ 如果将温度提高到1.5,模型会更加自由和创造性,可能会产生更加独特和有趣的文本。

例如,生成的句子可能是:’人工智能是一场引领未来的革命,它超越了我们的想象,为人类带来了无尽的可能性。

六. 反馈评价

在使用模型生成文本后,你可以对模型的结果进行反馈评价,比如给出评分、评论、修改建议等。这样,可以帮助模型学习到你的喜好和标准,提高生成质量和满意度。比较简单的就是点点赞!

七. 迭代改进

prompt不是一次性的工具,而是一个可以不断改进的过程。你可以根据模型的反馈和评价,以及自己的需求变化,对prompt进行迭代改进,比如增加、删除、修改关键词或者开头句等。这样,可以让prompt更加贴合你的目标和场景,提高生成效果和效率。

假设我们使用GPT模型来生成旅游推荐的文本。初始的prompt可能是这样的:

“请为我推荐一个适合家庭度假的目的地。”

在使用模型生成文本后,我们可能得到以下的回答:

“你可以选择去海滨城市度假,享受阳光沙滩和海边的活动。”

然而,我们希望生成更加具体和多样化的推荐。通过迭代改进prompt,我们可以针对具体需求进行调整。例如,我们想要获得适合家庭度假的目的地,并且关注儿童友好的活动和设施。我们可以改进prompt如下:

“请为我推荐一个适合家庭度假的目的地,要求拥有儿童友好的活动和设施,比如主题公园、水上乐园或者动物园。”

这样的改进可以帮助模型更好地理解我们的需求,并生成更贴合家庭度假的推荐。通过不断地调整和改进prompt,我们可以提高生成效果,使得模型输出更加符合我们的期望和场景要求。

八. 多样尝试

prompt不是唯一的答案,而是一个有多种可能性的问题。你可以尝试多种不同的prompt组合,比如使用不同的关键词、开头句、引导词、参数等,来观察模型的不同反应和结果。这样,可以让你发现更多有趣和有用的内容和规律,提高生成多样性和创造性。

假设我们正在使用GPT模型来生成关于健康饮食的文本。我们可以尝试多种不同的prompt组合,以获得更多有用的信息和多样性的生成结果。

首先,我们可以尝试不同的关键词组合来引导模型生成特定类型的饮食建议。例如:

– “请提供一份适合素食者的健康早餐食谱。”

– “请给出减肥期间早餐的高蛋白选项。”

通过调整关键词,我们可以获得针对不同特定需求的饮食建议,例如适合素食者或减肥者的食谱。

其次,我们可以尝试不同的开头句来引导模型生成不同类型的饮食知识或建议。例如:

– “请解释一下碳水化合物在饮食中的作用和摄入建议。”

– “请提供一些关于饮食多样性的重要性和实践方法。”

通过改变开头句,我们可以引导模型生成关于特定话题的详细解释或实践建议。

此外,我们还可以尝试使用不同的引导词或参数来调整模型的生成结果。例如:

– “请详细描述一种美味且健康的沙拉配方(具体列举食材和步骤)。

– “请提供一些关于减少饮食中糖分摄入的实用技巧和替代品建议。”

通过使用具体的引导词和调整参数,如详细列举食材和步骤,或要求提供实用技巧和替代品建议,我们可以获得更具体和实用的饮食信息。

通过多样尝试不同的prompt组合,我们可以发现更多有趣和有用的内容,并提高生成多样性和创造性。这样的尝试可以帮助我们探索模型的潜力,并为特定领域或需求下的文本生成提供更多可能性。

九. 分步进行

如果你想要生成一个较长或者较复杂的文本,你可以分步进行prompt编写和文本生成。比如,你可以先用一个简单的prompt来生成一个大纲或者标题,然后再用一个详细的prompt来生成正文或者段落。这样,可以让你更好地控制文本的结构和逻辑,提高生成质量和可读性。

假设我们正在使用GPT模型来生成一篇关于环保的长文本。为了保证文本的结构和逻辑性,我们可以采用分步进行的策略,逐步生成文本的大纲和正文。

首先,我们可以使用一个简单的prompt生成大纲或标题,为整篇文本提供一个整体框架。例如:

Prompt: “请生成一个关于环保的文章大纲,包括环境问题、可持续发展和个人行动三个主要部分。”

这个简单的prompt将引导模型生成一个简要的大纲,涵盖了环境问题、可持续发展和个人行动三个主要主题。通过这样的步骤,我们可以先确定文章的整体结构。

接下来,我们可以使用一个详细的prompt来生成每个部分的正文或段落。例如:

Prompt 1: “请详细描述当前全球面临的环境问题,包括气候变化、资源消耗和生态破坏等方面的情况和影响。”

Prompt 2: “请阐述可持续发展的概念和原则,并提供一些具体的可持续发展实践例子,如可再生能源和循环经济等。”

Prompt 3: “请列举一些个人行动,如节约能源、减少废物和支持环保组织等,来促进环保和可持续生活方式。”

通过逐步生成每个部分的正文或段落,我们可以更好地控制文本的详细内容和逻辑关系,确保文章的连贯性和可读性。

通过分步进行prompt编写和文本生成,我们可以有效地管理较长或较复杂文本的生成过程。这种方法允许我们逐步构建文本的结构,提高生成质量,并确保整篇文本的逻辑性和连贯性。

十. 参考借鉴

如果你觉得自己写不出好的prompt,或者想要获取更多的灵感和建议,你可以参考一些已经存在的优秀的prompt,或者借鉴一些专业人士或社区成员的经验和技巧。

当然,也有很多的工具可以帮你更高效的写出优质Prompt。

  • promptomania:提供midjourney、stable diffusion等智能AI绘画工具的文本描述模板,可以选择调整细节和展示效果。
  • prompthero:根据图片查询prompt,可以文字检索,界面也挺美观。kalos.art:直观展示利用哪些提示词可以生成的图像风格,可以一键复制prompt。
  • lexica.art:可以基于 prompt 或者图片搜索到相关的 AI 绘画作品集,可以通过 prompt 进行 AI 绘画。
  • prompt翻译网站:网站支持将中文prompt翻译成英文,玩midjourney时有用。
  • prompt perfect:帮助优化提示词的网站,比如输入一个简短的描述,可以生成更详细的prompt,免费使用20次。

最后但并非最不重要的一点是,在使用人工智能生成文本时,请享受过程,并保持开放和好奇心。人工智能是一个不断发展和进步的领域,并且有着无限可能性。通过与人工智能交流和合作,并且优化prompt编写技艺,请相信它会给你带来更多惊喜和收获!

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