你们看完立马实践,这才是我真正写下去的动力。
先总结一下,会说到的提示词种类,后面的分数是跟心里预期,相比所得的分数:1、随口一问流 0~40分2、细节描述流 60~75分3、案例投喂流 75~85分4、模型赋能流 85~90分在这里先讲一个事实,想用ChatGPT賺钱,如果你啥也不会,那你只能被割韭菜;但如果你找到了,在你会的事情上,运用ChatGPT的办法,那么你接下来的路就走宽了。因此,有两件事首当其冲:1、开眼2、实践至于为什么要多在我们星球里遨游、交流,而不是闭着门自己搞,OpenAI创始人山姆,推特里写道:洋哥:"你这是什么意思?"阿国:"没什么意思,您意思意思。"洋哥:"你这就不够意思了。"阿国:"这也就算个小意思。"洋哥:"咱们自己不能有意思。"阿国:"其实也没有别的意思。"洋哥:"我不能意思。"阿国:"理解意思,是该让我们更有意思。"
看了这么多意思,不知道大家明白,背景的意思了吗?在我的观点中,这是最为关键的部分,它为我们即将设定的提示词打下了基础。如果你没有提供相关的背景信息,那么你将无法得到具体和有针对性的答案。比如,当我们在和朋友聊天的时候,你可能会突然问:你认为我们应该去哪里嗨?但如果你没有提供任何背景信息,你的朋友可能不理解你的问题或者不知道你的真实意图。你可能是在问哪里吃饭,或者是询问适合我们去哪里消遣娱乐?结论讲人话:不要有歧义,我把你不知道的,都告诉你。在与GPT对话的时候,会有三种级别:1、system (系统) 2、User (用户) 3、Assistant (助理)只有对话的第一句,是 system级,且行且珍惜。因此,提供背景信息或上下文非常关键。当你在提问前加入一些背景信息,那么你的朋友们就会更容易理解你的问题,并给出相关的答案,ChatGPT也是如此。背景信息,一般有哪些:当前情况、历史过往科技进展、文化背景社会问题、经济状况
关于背景描述,拿ZelinAI举个例子:我是一家在AI领域创业公司的产品经理,我们想开发一款软件产品,面向需要做零代码构建自己的AI应用的人群,这些人群的需求是可以根据自己的业务建立AI角色展开对话,因此,需要在构建时可以定义角色,同时可以规定输出的风格与要求的功能,且能便捷的导出对话。该产品做成手机应用和web应用,不做传统的桌面客户端。最终用户自建的产品,可进入应用市场,可供其他用户选择,有免费试用和付费使用,付费的需要用户充值才可以使用。请你根据这个需求,生成产品设计文档。案例解析,背景含有这些描述部分:身份角色、产品领域、产品类型、用户群体、核心需求、核心功能、目标平台、设计约束、任务结果。思考:分析一下案例中,关键词都对应具体哪些部分?结合自己的场景,写一次完整的背景描述。2、定角色关于角色,有时候会融入到背景描述里面,而定义好角色,也是帮助你在ZelinAI建立自己的应用基础。
先盘一下逻辑:我是谁?我要干什么?需要GPT做什么?GPT做的标准是什么,不要做什么?用户的第一句提问会是什么?讲人话:请根据问题倒推角色核心:以[角色]身份生成[任务]举例:生成法律文件 VS 以律师的身份生成法律文件建立角色有什么用?拿一个公司来举例,只要是一个岗位,几乎都背后都可以是一个AI。比如:人事、财务、行政、法务、公关,那谁还在?安装电脑那个人还在(开个玩笑);讲人话:不论是人,还是AI角色,核心是:谁能简单、直接的解决客户的需求,就选择谁。看下面的表格之前,一定要明白,如何刻意练习?明确所需掌握的核心技能找到高水平的案例或教材分解技能模块制定训练计划反馈和修正
在没有使用ZelinAI之前,我一直停留在前4步,但是现在可以充分去进行反馈与修正,而且我每天都看应用市场里看同类产品并进行体验,不断优化自己没有考虑到的地方,这是非常有效的进步方式。这里有误区,ZelinAI之父——强总,在直播中也进行了讲解:Lets work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.
这样的小技巧,在于多看论文,多总结,平时积累那些指令性强的短语。4、要求与输出用过ZenlinAI的基本都知道,里面的Output,强哥基本描述清楚了。要求(我想要什么结果),是设定口吻、风格、结构、字数、步骤、形式、样本等等。结构化的表达方式也有很多模型,比如:SCQA、STAR、认知圈模型、PRM模型、流程模型、黄金圈等。