隨著AI時代的來臨，利用AI工具精準製作答案已成為行業趨勢。在這個過程中，優質的Prompt提示詞顯得格外重要，不可或缺。您是否也曾遇到下不了正確的Prompt的困擾？又或者，無論怎樣詢問都難以得到滿意的回答呢？為了確保AI輸出的品質，關鍵在於您所提供的Prompt是否足夠完善。因此，如何給予具體的「指令」或「提示」成為了一個至關重要的問題。
1. 寫下清晰的指示
明定步驟來引導 GPT 完成你期待的任務。
- 明確定義任務：確定所需的輸入和輸出是什麼。這包括確定所需的信息類型、內容和格式。
- 指定角色或模型：明確告知GPT應該扮演的角色或模型。這有助於確保生成的內容符合特定的需求和預期。
- 使用清晰的語言：使用清晰、明確的語言描述任務要求，避免含糊不清或模棱兩可的表達，以確保GPT能夠準確理解並生成相應的內容。
- 使用分隔符號或標記：使用分隔符號或標記來區分不同部分的任務要求，例如使用特定符號或關鍵詞來標記不同的步驟或要求。
- 提供範例或說明：在需要時，提供相關的範例或說明，以幫助GPT更好地理解任務要求，並確保生成的內容符合預期。
- 指定輸出要求：明確指定所需的輸出內容類型、格式和長度，以確保生成的內容符合期望。
- 舉例來說，若要求GPT扮演市場分析師的角色並提供一份關於特定行業的市場報告，可以這樣寫下清晰的指示：
2.提供參考範例、參考文字
- 選擇相關的參考資料：確保所提供的參考範例或參考文字與任務相關，並且能夠提供必要的信息或靈感來幫助GPT更好地理解任務要求。
- 解釋參考內容：對於提供的參考範例或參考文字，解釋其與任務的關聯性以及如何應用到所需的內容生成中。這有助於GPT理解參考資料的目的和應用。
- 提供多個參考：如果可能，提供多個相關的參考範例或參考文字，以提供更多的靈感和參考點，幫助GPT在生成內容時有更多的選擇。
- 確保參考範例或參考文字的品質：選擇高品質和可靠的參考資料，以確保GPT能夠從中獲得有價值的信息和靈感，並生成符合期望的內容。
- 指定如何應用參考資料：明確指示GPT如何應用所提供的參考範例或參考文字到生成的內容中，以確保生成的內容符合預期並具有相應的風格和品質。
3. 將複雜的任務拆分成小任務
為了降低錯誤和提高品質，將你的Prompt拆解是非常必要的。將Prompt逐步細分為更小的任務或步驟可以幫助確保每個部分都得到正確處理，從而提高整體工作的效率。透過拆解Prompt，可以更清楚地了解每個步驟的重要性和先後順序，有助於確保任務按照正確的流程進行。
舉例來說，若要求GPT生成一篇關於太空探索的文章，可以將任務拆分成以下小任務：
- 確定太空探索的歷史和背景。
- 描述當前太空探索項目和任務。
- 探討太空探索對科學、技術和人類的影響。
- 分析未來太空探索的發展趨勢和挑戰。
- 總結太空探索的重要性和價值。
4. 讓 GPT 「有時間思考」
AI與人類相似之處在於，當要求迅速回應時，可能會因急於產出而牽一髮動全身，忽略了尋找正確答案所需的時間（或是忽略了驗證程序），進而降低了準確性。
- 建立間隔時間：在輸入一個新的提示後，給予GPT足夠的時間來處理和理解該提示，而不是立即要求生成內容。這樣可以確保GPT有充足的時間來思考並生成更高質量的回應。
- 使用「等待」功能：在給定提示後，利用「等待」功能來給予GPT更多的時間來處理提示。這可以通過將一個或多個空白提示（空行）添加到輸入中來實現。
- 提供更多上下文：在提示中提供更多的上下文信息，以幫助GPT更好地理解任務要求和期望的結果。這將有助於GPT更有效地利用時間來思考並生成相應的內容。
- 避免過多的提示：避免在一次輸入中提供過多的提示，這可能會使GPT感到混亂並減慢生成內容的速度。相反，將提示分解成更小的部分，以便GPT可以更有效地處理。
- 監控處理時間：在與GPT互動的過程中，注意觀察GPT處理提示所需的時間。根據需要調整等待時間，以確保GPT有足夠的時間來思考並生成準確的內容。
- 評估結果：定期評估生成的內容質量，以確保GPT有足夠的時間來思考並生成令人滿意的回應。根據需要進行調整，以優化生成內容的準確性和流暢度。
5. 善用外部工具
- 參考網站和線上資源：利用各種網站和線上資源來補充ChatGPT可能缺乏的知識。這些資源可以是百科全書、新聞文章、學術期刊、網絡論壇等，可提供關於特定主題的更深入的資訊。
- 圖片和圖表：使用圖片和圖表來幫助ChatGPT更好地理解特定概念或情境。例如，提供一張地理位置的地圖，或一個統計圖表來支持諮詢。
- 實例和案例：提供真實生活中的例子和案例，以幫助ChatGPT理解抽象概念並提供更具體的回答。這些實例可以是個人經歷、歷史事件、科學實驗等。
- 外部API和資料庫：整合外部API和資料庫，以向ChatGPT提供即時的、準確的資訊。例如，使用天氣API來獲取當地天氣資訊，或使用翻譯API來提供多種語言的支持。
- 問答平台：採用問答平台（如Quora、Reddit等）上的真實問題和答案，作為ChatGPT生成回答的參考。這可以提高ChatGPT對於特定主題的理解和語境的適應性。
- 自然語言處理工具：利用自然語言處理（NLP）工具和庫，以更好地處理和理解ChatGPT收到的文本輸入，並生成更準確和自然的回答。
6. 系統性測試實驗
- 定義測試指標：首先，確定評估ChatGPT回答質量的指標，如準確性、流暢度、相關性、合適性等。這些指標將幫助確定測試實驗的目標和評估標準。
- 設計測試用例：根據預期的使用場景和需求，設計一系列測試用例，覆蓋不同主題、情境和複雜度的問題。這些測試用例應該具有清晰的目標和標準化的輸入。
- 隨機測試：使用隨機生成的測試輸入來測試ChatGPT的回答。這有助於確保ChatGPT能夠在各種情況下都能夠產生準確和合適的回答。
- 對比實驗：與其他相關的自然語言處理模型進行對比實驗，以評估ChatGPT的性能和優勢。這可以幫助確定ChatGPT在不同情況下的優勢和劣勢。
- 收集反饋：在進行測試實驗的過程中，收集用戶和評估者的反饋，包括對回答質量的評價、建議和意見。這將有助於了解ChatGPT的強項和弱點，並指導進一步的改進和優化。
- 持續改進：根據測試實驗的結果和反饋，持續改進和優化ChatGPT的模型和算法。這包括調整模型參數、優化訓練數據、改進算法等。
