在探索如何从ChatGPT获得高质量答案的旅程中，我们发现了一份珍贵的秘籍——《向ChatGPT寻求高质量答案的艺术：提示工程技术的完整指南》。这份秘籍由Ibrahim John所著，他不仅是一位在科技界和商业界有着丰富经验的大佬，也是多家公司的创始人。他将他在技术领域的深厚背景，融入了这本指南中，为我们揭示了如何通过巧妙的提示工程技术，来引导ChatGPT生成令人满意的文本。

什么是提示工程Prompt？

提示工程Prompt是一门艺术，也是一门科学，它涉及到创建一系列指令来引导ChatGPT这样的语言模型，以产出符合我们需求的文本。就像是一位宝藏猎人，在语言模型的迷宫中，通过提示这张藏宝图，来寻找到那一个个装满宝藏的宝箱。

核心要素：任务、指令和角色

任务：你希望模型完成的具体内容。

指令：你希望模型在生成文本时遵循的规则。

角色：模型在生成文本时所扮演的身份。

这三者结合起来，就能形成一个强大的提示公式。

指令提示技术（Instructions Prompt Technique）

通过提供清晰的任务和指令来指导ChatGPT。例如，如果你需要生成一个客户服务响应，你的任务可能是“生成对客户咨询的响应”，而你的指令可能是“回答应当专业并提供准确信息”。将这些结合起来，你的提示公式可能看起来像这样：“按照以下指令生成对客户咨询的响应：回答应当专业并提供准确信息。”

角色提示（Role Prompting）

通过指定模型在生成文本时应该扮演的角色，来引导文本的风格和语调。例如，如果你需要生成一个产品描述，你可以让ChatGPT扮演营销代表的角色，并给出指令：“描述应提供信息、具有说服力并突出智能手机的独特功能”。这样，你的提示公式可能看起来像这样：“作为营销代表，生成内容丰富、有说服力的产品描述，突出新智能手机的创新功能。”

标准提示（Standard Prompts）

提供了一个基本的任务，让ChatGPT生成文本。例如，如果你想要生成一篇新闻文章的摘要，你的任务就是“总结这篇新闻文章”。你的提示公式可能很简单：“生成这篇新闻文章的摘要。”

零样本、单样本、小样本提示（Zero, One and Few Shot Prompting）

这些技术在没有示例、只有一个示例或只有几个示例的情况下使用。例如，如果你没有一个用于生成文本的示例，你可以使用零样本提示技术，提供一个通用的任务，如“生成一篇关于气候变化的议论文”。

“让我们想一下”提示（"Let’s think about this” Prompt）

这种提示鼓励ChatGPT进行深入思考和反思。例如，如果你想写一篇关于个人成长的反思性文章，你的提示可能是：“让我们想一下：个人成长”。

自洽提示（Self-Consistency Prompt）

确保输出与提供的信息一致。例如，如果你需要生成产品评论，你可以提供产品信息，并指示ChatGPT：“生成与以下产品信息一致的产品评论”。

种子词提示（Seed-word Prompt）

通过提供特定的关键词或短语来引导文本的生成。例如，如果你想写一个关于龙的故事，你可以提供种子词“龙”并指示ChatGPT：“请根据以下种子词生成文本：龙”。

知识生成提示（Knowledge Generation Prompt）

用于从ChatGPT中获取新的和原始的信息。例如，如果你想要了解关于可持续农业的新信息，你的提示可能是：“生成关于可持续农业的新的准确信息”。

多项选择提示（Multiple Choice Prompts）

提供了一个问题和一组预定义的选项。例如，如果你要回答一个多项选择题，你的提示可能是：“通过选择以下选项之一回答以下问题：什么颜色的花吸收最多的热量？红色，白色，还是蓝色？”

对抗性提示（Adversarial Prompts）

用于生成能够抵抗某些类型攻击或偏见的文本。例如，如果你想要生成难以归类为特定情绪的文本，你的提示可能是：“生成难以归类为具有某种情感的文本”。

通过这些提示技术Prompt，我们可以更精确地控制ChatGPT的输出，无论是生成文章、故事、诗歌，还是进行情感分析、文本分类等任务。这些提示技术Prompt就像是我们与ChatGPT之间的桥梁，帮助我们以最有效的方式传达我们的需求。