AI产品入门知识!(建议收藏)

作为一名经常与AI打交道的人，构建Prompt的能力对于AIGC产品经理和人工智能训练师来说是核心竞争力之一。因为Prompt直接影响最终模型的输出，所以需要洞察当下产品需求，通过框架化、结构化的方式组建Prompt，这样能更好地完成任务。

网上有很多关于如何构建Prompt的体系和模板，但我个人针对文本类比较推荐“QCIPSPE框架”，大家可以根据不同需求进行修改。在构建时要注意，直接说要做什么，避免说不做什么，做到输入直接、具体、精确。这个框架具体包括：

- Q（Question type）：问题类型，比如建议、查询、比较等。

- C（Capacity and role ）：角色。

- I（Insight）：提供上下文。

- P（Priorty）：表明问题中的优先级。

- S（Statement）：需求澄清。

- P（Personality）：回答的风格。

- E（Experiment）：多个答案或者比较。

举个例子，如果我和同学们计划12月30日晚上在上海举办跨年活动，一共9个人，希望综合唱歌、剧本杀、吃饭等需求，让AI作为一名party方案设计师给出方案建议，并明确吃饭需求是最重要的，还要给出2个方案以便对比。按照“QCIPSPE框架”，就可以清晰地向AI提出需求，得到满意的方案。

在设计Prompt时，有些问题是需要特别注意避免的：

1. 信息过于精简

如果BOT能够根据缺失信息触发多轮问询那自然是好的，但如果BOT不支持，就可能导致回答过于宽泛或者不准确。所以，像使用框架时那样，附上背景描述或示例参考，能帮助模型更好地输出。

2. 词藻过于修饰

复杂的语义可能会扰乱模型的输出，保持Prompt简单、直接、完整，就能更高效地得到答复。

3. 前后语义互斥

要保证指令的准确性，不要把冲突信息放在一起。特别要注意，尽量明确要求模型做什么，而不是说不可以做什么。

对于生成类对话产品而言，Prompt决定了最后的输出。而在垂类场景中，Prompt是用户对BOT的指令，产品还需要考虑用户使用门槛是否过高，是否需要提供框架精简用户输入，以及每个场景是否都适合引入生成式等问题。