如何微调 AI 提示以在工作中获得竞争优势

你正赶着完成一个截止日期，于是决定使用 ChatGPT 创作一封营销邮件。你输入 AI 提示：“撰写一封专业的 100 字营销电子邮件。”结果得到的是一份充斥着陈词滥调和专业术语、缺乏你所期望的语气和结构的泛泛之作。这提醒我们，有效的 AI 提示能决定 AI 输出的水平，从平庸到卓越，而掌握这一点归根到底就是一个关键技能——提示工程。

根据 DigitalOcean 每半年一次的 Currents 调查，尽管 45% 的受访者认为 AI 工具让他们的工作变得更轻松，但有 43% 的人觉得这些工具被过度宣传。随着 AI 驱动工作场所的快速变革，这种满意度的差距通常源于无效的 AI 提示，而非技术本身的局限性。制定正确的提示可能意味着获得能够简化工作流程的有价值输出；反之，则可能得到让你心烦意乱的不足回应。

通过理解并应用有效提示工程的原则，你可以显著提升 AI 生成内容的质量。下面让我们一起探讨如何掌握微调 AI 提示的技巧，以获得更佳的效果和更高的生产力。

理解有效 AI 提示的构成

在深入细节之前，理解提示工程的基础是有益的。高效能者认识到，以下四个组成部分构成了任何有效 AI 提示的基石：

　　Persona：提供有关你自己的信息或你希望 AI 扮演的角色，为回应创造了一个背景。例如，“我是一名营销总监，正在为产品发布做准备”会立即为对话定下基调。

　　Task：明确定义你希望 AI 执行的任务能够消除歧义。指令要具体，同时保持清晰和简洁。

　　Context：添加相关的背景信息能够引导 AI 得到更具针对性的结果。这可能包括项目细节、目标受众信息或特定的约束条件。

　　Format：说明你希望信息以何种形式呈现——无论是电子邮件、报告还是演示文稿——这有助于确保输出符合你的要求。

改善 AI 提示的成熟策略

明确且详细

使用高度具体的 AI 提示可以获得更准确、更相关的响应。

例如，不要只是问：“给出改善客户服务的建议。”

而是试试：“为一家拥有跨三个时区分布支援团队的 B2B 软件公司生成五种缩短客户支援响应时间的策略。每种策略应在 30 天内可实施，并且只需极少的额外预算。”

第二个提示通过明确的参数指导 AI，生成针对你具体情况的解决方案。

提供示例

当你需要 AI 遵循特定格式或风格时，“示范胜于言教”。这种技术有时被称为“few-shot learning”，可显著提高 AI 达成你期望的能力。例如，如果你需要生成多个产品描述，请提供一个你偏爱的风格范例，并要求 AI 遵循这一模式。这种方法减少了修改次数，并创造出更一致的输出。

提供相关数据

AI 系统擅长分析信息，但仅能处理你所提供的数据。在适当情况下，在你的 AI 提示中加入特定的数据点、统计数字或背景信息。对于分析、报告生成和数据驱动决策来说，这一方法尤其有价值。

明确你期望的输出

在编写 AI 提示时，清晰表达你希望最终产品呈现的样子，包括长度、语气、风格以及任何你希望包含或排除的特定元素。例如：“撰写一封面向企业客户、宣布我们新网络安全功能的专业电子邮件。电子邮件大约 250 字，保持自信但不过分技术化的语气，强调商业利益而非技术规格，并包含一个明确的行动号召，邀请预约演示。”

以积极方式构建指令

认知心理学研究表明，相较于消极指令，积极的指令处理效率更高。这一原则同样适用于 AI 提示。

例如，不要说：“不要使用专业术语。”

而应说：“使用简洁、易懂、适合非技术受众的语言。”

积极的表达减少了歧义，帮助 AI 着眼于应该做什么而不是避免什么。

赋予角色定位

赋予 AI 一个特定的角色或视角，可以显著提升其回答的相关性和深度。这种方法利用了 AI 根据上下文线索调整输出的能力。

例如，一个 AI 提示可以这样写：“作为一名在新兴市场拥有丰富经验的资深金融分析师，请评估我们将业务扩展至东南亚的潜在风险与机遇。”

当你需要专业知识或对某主题的特定视角时，这种方法尤其有效。

采用链式思考提示

对于复杂问题，要求 AI 展示其推理过程往往能获得更准确、深思熟虑的回答。研究一再表明，与直接提问相比，请求 AI 进行逐步推理的提示能显著提高问题解决的准确性。

例如：“逐步分析我们季度销售数据，依次识别主要趋势，并解释每个观察结果背后的推理过程。”

这种技术不仅提升了回答质量，还让你看清 AI 得出结论的过程。通过鼓励 AI 有条不紊地解决问题，你可以发现逻辑上的潜在错误，并获得更深入的见解。

将复杂任务拆分为小步骤

在处理复杂项目时，将其拆解成顺序性的 AI 提示往往比试图一条提示搞定所有内容获得更好的结果。例如，与其在一个提示中请求完整的营销计划，你可以先：

　　首先，请求一个包含关键部分的提纲；

　　然后，分别请求对每个部分的详细内容；

　　最后，再请求一个将所有内容串联起来的执行摘要。

这种迭代的方法允许你在每个阶段进行审查和调整，从而得到一个更连贯的最终产品。

常见的 AI 提示陷阱

即便具备扎实的提示工程知识，经验丰富的 AI 专业人士有时也会落入以下陷阱：

　　信息过载

尽管细节很重要，但若向 AI 提供过多信息可能会使请求失去焦点。目标是提供最低限度且有效的上下文。

　　指令不够明确

例如“让这个更好”或“改善这个”这样的短语给了 AI 过多的解释空间。始终要具体说明“更好”在你的语境中意味着什么。

　　忽视模型局限性

不同的 AI 模型有不同的能力和知识截止时间。了解这些局限性有助于你制定在系统约束内能运行的提示，而不是与之作对。

　　忽略迭代改进

首次给出的 AI 提示很少能完美无缺。根据初步结果，做好进一步改进的准备。

掌握提示工程的艺术

请记住，提示工程既是一门艺术，也是一门科学。虽然上述准则为制定有效 AI 提示奠定了坚实基础，但你不应害怕尝试不同的方法。掌握这一技能后，你将把 AI 从一个偶尔有用的工具，转变为一个能够持续交付卓越成果的强大助手。最重要的是，你还将获得显著影响你在这个日益以 AI 驱动的职业环境中的竞争优势。