AI提示词和提示词工程的有什么区别、以及案例展示
一、什么是提示词?
提示词的英文解释是:Prompt。
提示词是直接输入到A大I模型中的问题、请求或指示,它用来引导模型的输出。而且它可以是一个非常简单的指令,比如“请帮我总结这篇文章的主要观点”,或者更复杂的任务,比如“请帮我设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务”。提示词是与AI系统交互的具体指令,用来触发模型的回应并影响输出结果。
二、提示词和提示词工程的区别
提示词工程的英文解释是:Prompt Engineering
提示词工程是一门较新的学科,它比较关注提示词的开发和优化,能够帮助用户将大语言模型(LLM)用于各场景和研究领域。它不仅仅是关于设计和研发提示词,还包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示词工程涉及选择、编写和组织提示,以便能够获得所需要的输出,主要包括以下方面:
- Prompt 格式:确定 prompt 的结构和格式,例如,问题形式、描述形式、关键词形式等。
- Prompt 内容:选择合适的词语、短语或问题,以确保模型理解用户的意图。
- Prompt 上下文:考虑前文或上下文信息,以确保模型的回应与先前的对话或情境相关。
- Prompt 编写技巧:使用清晰、简洁和明了的语言编写 prompt,以准确传达用户的需求。
- Prompt 优化:在尝试不同 prompt 后,根据结果对 prompt 进行调整和优化,以获得更满意的回应。
总的来说,提示词是与AI系统交互的具体指令,而提示词工程则是围绕如何能够更有效地与AI系统交互、提升AI系统性能的一系列技术和方法。提示词工程包含了提示词的设计和使用,但范围更广,深度更深。
三、撰写提示词的平台工具
其实编写提示词的工具有很多,就像飞书文档就能直接编写,还有PromptPort也非常好用,它是一个专门为 ChatGPT 服务而设计的创意 AI 提示词工具库,允许用户创建、优化和分享提示词,能帮助用户更高效地与大模型进行交互。里面还有用户写好的提示词可以给大家做参考,用提起来也很方便。
四、案例–电商类提示词应用和落地
1. 跨境电商(爆款文案优化)
需求:跨境电商运营人员需将中文产品描述转化为英文,目标用户为北美中产阶级,需规避文化禁忌并植入SEO关键词,同时符合平台A+页面规范。
提示词参考:
你是有5年经验的跨境文案专家,请优化以下产品描述;
[输入原文]
要求:
1.埋入关键词:eco-friendly packaging, lifetime warranty, FDA-certified
2.避免直译中文修辞(如”火爆热销”改为“5000+ satisfied customers”)
3.使用FAB结构:
– feature:陶瓷内胆技术 → 转化为 “12hr heat retention proven in lab tests”
– Advantage:省时50% → 转化为 “save 2hrs weekly for family time”
4.生成A+页面模块:
– comparison Chart(与竞品参数对比)
– Lifestyle Image Caption(突出使用场景)
2. 电商运营(直播话术)
需求:生成美妆产品直播带货剧本,设计憋单话术+ 价格锚点+ 互动留人策略
提示词参考:
##新品[玻色因抗老面霜]
直播需求:
– 客单价:298元(赠价值198元小样)
– 竞品:欧莱雅同类产品售价460元
– 目标人群:30+职场女性
##请构建:
1.价格心理战:设计3级价格锚点
a)对比锚点:医美热玛吉单词9800元
b)时间锚点:前100名加赠精华正装(价值298元)
c)套装锚点:2瓶装立减150元(需备注暗号[抗老CP]
2.憋单话术结构(15分钟倒计时):
00:00-03:00[痛点轰炸]:
“姐妹们看到我眼角的细纹了吗?这是上周联系加班…(展示素颜特写)”
03:01-07:00[成分解密]:
“实验室数据证明,我们的玻色因浓度达到____%(出示检测报告局部)”
07:01-15:00[终极逼单]:
“还剩最后37单!运营快把已下单ID打公屏!(展示实时下单ID滚动)”
3.互动留人三板斧:
a)停留机制:每5分钟抽免单(需评论 [抗老打卡+城市] )
b)好奇陷阱:“3分钟后揭秘被大主播下架的版本有什么不同”
c)社群导流:“截屏当前在线人数,下播后凭截图找客服领防晒小样”
##输出要求:
– 用标注每个环节的转化目标(拉新/促单/留存)
– 添加主播动作指令:如【此时举起检测报告】、【切换摄像头到实验室场景】
– 生成3条强引导性购物车文案(含emoji和行动动词)
最后,提示词工程对于发挥语言模型的最佳性能至关重要,通过精心设计的提示词,用户可以引导模型生成更准确、更有针对性且符合需求的回答,无论是获取特定领域的专业知识、创作特定风格的文本,还是进行高效的学习和研究,都能极大地提升效率和质量,充分发挥语言模型在各种应用场景中的巨大潜力。
本文由 @贝琳_belin 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载
题图来自Unsplash,基于CC0协议
该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
- 目前还没评论,等你发挥!