掌握GPT提示词工程：快速入门与高级策略

本资源是一份名为《简明prompt提示词工程快速上手》的文档，作者为郝铠锋，更新日期为2024年1月28日。该文档详细介绍了如何有效地利用prompt提示词来与GPT等人工智能模型进行高效交互，帮助用户在不同场景下获得所需信息和解决问题。主要涵盖了以下几个核心部分： 1. BORE分析法：这是一种系统性方法，用于设计GPT提示，包括背景(B)的阐述、目标(O)的定义、关键结果(R)的设定以及通过改进输入、答案和生成过程进行优化的试验调整步骤。 2. CRISPE提示5步法：这是一种五步流程，包括角色与能力(Capacity and Role)的设定，提供背景洞察(Insight)，明确任务陈述(Statement)，指定个性(Personality)，确保GPT能够准确理解和执行任务。 - 在角色与能力阶段，需要设定GPT的角色和相应的专业技能； - 背景洞察帮助提供上下文，使问题更具针对性； - 任务陈述清晰定义任务目标和限制条件； - 个性或风格设定则影响回答的语气和风格。 3. One-shot和Few-shot提示词方法：这两种方法分别针对单次提示和少量提示的情况，如何更有效地引导模型学习和适应新的任务。 4. COT方法：链式思考(COT)方法鼓励复杂的推理过程，通过提示词引导GPT进行逻辑连贯的思考。 5. Langgpt方法 - MetaPrompt：MetaPrompt是一种针对Meta模型的提示策略，可能涉及跨模型的交互和优化提示结构。 附录部分列出了关于prompt提示词的26项原则，这些原则为用户提供了一套完整的指导方针，帮助他们在实际应用中编写出更有效的提示。 整个文档旨在帮助读者掌握prompt工程的技巧，以便更好地利用AI技术解决工作和生活中的各种问题。通过深入理解并应用这些方法，用户可以提高与GPT或其他AI工具的沟通效率和结果质量。