在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）以其卓越的文本生成和理解能力成为研究和应用的热点。然而，要想从这些模型中获得最佳输出，需要精心设计提示词。以下是26个详细的技巧，帮助用户更有效地与AI大模型沟通。

1. 简洁明确：直击核心

避免冗长的前言，直接提问，如“请列出人体细胞的主要成分。”

2. 考虑受众：定制化回答

指明信息的接收者，比如“请为小学生解释光合作用。”

3. 分解复杂任务：分步指导

将复杂问题拆解，如“首先定义‘人工智能’，然后举例说明其应用。”

4. 使用肯定性指令：积极引导

用肯定句提出要求，例如“请详细描述DNA复制的过程。”

5. 寻求解释：深入理解

请求模型用浅显语言解释专业术语，例如“用简单的语言解释量子纠缠。”

6. 激励策略：提高回答质量

通过奖励激励高质量回答，如“最佳答案将获得特别认可。”

7. 示例驱动：模板引导

提供具体示例，指导模型输出格式，例如“请按照以下格式撰写报告摘要。”

8. 格式化提示词：结构化指令

使用清晰的格式分隔指令和问题，如“#任务：撰写摘要 #问题：这篇论文的主要观点是什么？”

9. 明确角色：角色扮演

指定模型扮演的角色，如“作为历史学家，你如何评价法国大革命？”

10. 遵守规则：设定边界

设定模型必须遵守的规则，例如“在回答中避免使用行业术语。”

11. 自然语言回答：人性化交流

要求模型模仿自然对话，如“像和朋友聊天一样告诉我关于火星的探索。”

12. 逐步思考：逻辑展开

引导模型逐步展示思考过程，例如“先列出问题，然后逐一解答。”

13. 无偏见：公正客观

强调回答的公正性，如“分析不同文化对教育的看法，避免文化偏见。”

14. 互动提问：动态交流

允许模型通过提问来澄清或深入问题，例如“需要我先解释哪些背景信息吗？”

15. 教学测试：知识验证

通过教学和测试结合的方式，检验模型的理解，如“先解释牛顿第三定律，然后出一道相关题目。”

16. 指定角色：专业视角

为模型分配特定角色以获得专业回答，例如“作为营养师，你建议的每日饮食是什么？”

17. 使用分隔符：清晰区隔

使用分隔符来组织提示，如“#背景# #问题# 请在了解背景后回答这个问题。”

18. 重复关键词：强调重点

在提示中重复关键词以强化重点，如“请解释‘可持续发展’的概念及其重要性。”

19. 输出引导：开头提示

在提示结尾给出回答的开头，如“请从历史角度分析工业革命的影响。原因包括…”

20. 详细说明：全面覆盖

要求模型提供详尽的回答，如“详细描述太阳能电池板的工作原理。”

21. 修改文本：优化表达

指导模型在不改变原意的情况下优化文本，例如“改进这段话的语法，但保持原意。”

22. 代码生成：自动化脚本

对于编程任务，要求模型生成自动化脚本，如“生成一个Python脚本，自动执行数据清洗。”

23. 继续文本：风格一致

要求模型根据给定文本继续写作，保持一致性，如“继续这个故事，保持原有的悬疑氛围。”

24. 明确要求：具体指令

在提示中明确具体要求，如“列出五种减少塑料污染的方法，并解释每种方法的效果。”

25. 模仿样本：风格借鉴

如果需要文本模仿特定风格，提供样本和模仿指令，如“模仿海明威的风格，写一篇关于战争的短文。”

26. 结合思维链：逻辑推理

使用思维链结合示例，指导模型进行逻辑推理，如“展示解决这个问题的步骤，就像解决示例中的问题一样。”

掌握这些技巧，用户可以更精准地引导AI大模型，无论是在学术研究、商业分析还是创意写作中，都能获得更准确、更深入、更个性化的回答。

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文章最后

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