我自己的业务中,能用到的 Prompt 的场合其实挺有限的。
基本第一次写好一个版本之后,将其沉淀到 SOP 流程手册中去,后续便可以在实操中不断去优化这个 Prompt 了。
优化的方法主要有两种,一是根据实操的反馈进行针对性调整,二是学习那些优秀的 Prompt 案例。
从实操中进行针对性调整的做法也挺简单的,比如有次我的 Prompt 里有写到“write desc about xxx in one single paragraph”,也就是就某某某写一段话的描述。
但是输出效果一直不理想,AI 老是输出好几个小段,且上下文不连贯。后面试了很多种模型,依旧是存在这种情况。
后面干脆在 Prompt 中换了种表达,直接强制要求“write desc about xxx in one single paragraph, only one period allowed”,如此便都正常了。
除了这种在实操中不断 Prompt 的方法之外,还有一种方式我觉得也挺有用,那就是学习别人的优秀案例。
一般 AI 模型的官网上都有相应的使用案例介绍,在我们刚刚接触 Prompt 的时候完全可以参考上面的案例。
但是想要更进一步的时候,官网提供的实操案例我觉得是远远不够的,有必要去找一个更高效的资源。

比如这个库,便收集了很多在实操中用起来不错的 Prompt,且分门别类整理得挺好。
那便可以在写一个具体的 Prompt 之前,去这个仓库看看有没有现成的案例供我们参考,如果有这样的素材便可以直接拿来用到我们的业务中去了。
另外还有一点,就是我发现同一段 Prompt 在不同 AI 模型上的表现是不一样的。有的模型非常擅长写文案内容,有的模型则非常适合推理。
那我们可以参考这样的 Prompt 库,去利用其中的数据做对比测试,找到适合自己业务的 AI 工具。

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