作者：京東 何雨航

“ 上個時代要學會提問，這個時代要學會提示，”

引言

當你在寫提數代碼時，小張已經完成了資料分析；當你正在整理材料時，小王卻在和物件逛環球影城；述職時，你發現小鄭的匯報有了質的飛躍，但是他明明最近8點就去打羽毛球，之前大家作業效率相差無幾，為何他們突然開了掛，難道是在家偷偷卷？原因其實很簡單，只因AI時代到了，你需要【學會提示】，

一、什么是提示

目前最熱門的AI產品莫過于ChatGPT，提示（prompt）是在與ChatGPT等AI產品交流時，向其提供的關鍵詞或者描述，以引導其理解需求或問題，并給出相關的回答或建議，

在諸多中文譯法中，“提示”更體現出人與AI的平等關系，這種翻譯也帶有一種人是AI的引導者、啟蒙者的意味，通過不斷地“提示”，最終激發AI的心智，再加上詞義簡單易懂等綜合因素，使得“提示”成為了主流譯法，

二、為什么提示技巧很重要

提示是有成本的，包括了你的時間成本和實際的金錢成本，如以介面方式應用chatGPT，呼叫以token（可近似理解為單詞）計價，以GPT4-API為例，當前的收費模式為：

提示：$0.03/1K-token，回答：$0.06/1K-token，

即每次介面呼叫的成本約為1元，昂貴費用的背后，是OpenAI公司采購的上萬張用于運算的頂級顯卡，既然成本無法忽視，那么ROI（投資回報率）的重要性就不言而喻了，

如果說ChatGPT是AI時代重要的生產力“伙伴”，那么提示技巧無疑是提升ROI的關鍵所在：用10個提示才能問到點上，與用1個精準提示解決問題，ROI差距豈止10倍，不斷提升提示技巧，就像上個時代高效應用EXCEL和PPT一樣，能有效地提高我們的作業效率，

三、ChatGPT原理簡介

為了讓這位AI“伙伴”更好地幫助我們，我們需要了解它的原理，從而更好地“學會提示”，ChatGPT看似神奇，但它其實就像一個超級聰明的“文字接龍”高手，雖然它可以理解人類的語言，但與人類的思維方式有所不同，

ChatGPT的“聰明”可以簡化為以下4個步驟：

1. 把你的【提示】分解成一個個詞匯或片段（稱為token），
2. 對這些token進行分析，找出其中的關鍵資訊，傳給一個龐大的預先訓練好的模型，
3. 這個模型會預測在給定的【提示】后，最可能出現的下一個詞匯或片段，
4. 將預測出的詞匯或片段添加到【輸入提示】中，繼續進行預測，直到生成一個完整的回答，

通過以上步驟，ChatGPT能夠根據你的提示生成有意義、相關的回答，

所以，在給ChatGPT發送提示后，它會根據概率逐個詞匯生成回答，每次回答可能略有不同，因為生成程序本質上是個概率問題，那么，ChatGPT如何確定哪個詞匯的概率最高？也是通過學習得來的，ChatGPT的學習程序主要包括以下三個階段：

1. 預訓練（自監督學習）：ChatGPT通過學習互聯網上的海量資料，掌握各種背景關系之間的關聯，建立一個龐大的知識庫，
2. 監督學習：在這個階段，人類專家參與引導，幫助ChatGPT在眾多可能的生成方式中，挑選出符合人類喜好和期望的答案，
3. 強化學習：在這個階段，ChatGPT根據用戶反饋對輸出質量進行評估和調整，通過用戶的實際使用情況，持續優化和改進回答質量，

四、ChatGPT的優勢與局限性

在了解了ChatGPT的原理之后，我們可以更清楚地認識到它的優勢和局限性，

優勢：

1.博學無垠

ChatGPT汲取了整個互聯網的知識，具備極為廣泛的知識覆寫范圍，因此，在回答常識性問題時，它能夠提供準確的解答，

2.歸納總結與文本生成能力

基于海量的互聯網文章學習，ChatGPT能夠很好地提煉文章的關鍵點，并有邏輯地擴展文本內容，也就是人們常說的由多到少與由少到多的能力，

3.學習能力：

經過訓練，ChatGPT可以理解新的流程并按照習得的流程處理問題，

4.萬物互聯：

Chatgpt可以基于自身的認知，將本身模型與其他功能/領域專家聯動，實作更強大和靈活的AI系統，應對各種任務，未來，它就會像大腦一樣，收集多元資訊作出判斷，調動各領域AI模型分工完成任務，串聯多個APP實作功能，

局限性：

1.可能會編造內容，（幻覺現象）

因為其回答的本質是概率，一旦一個詞回答錯了，后面的回答就全錯了，也就是大家頻繁吐槽GPT3.5的胡說八道問題，

2.非聯網模型，

ChatGPT的知識來源于離線模型，因此不能直接提供實時的行業趨勢資訊，不過，可以通過尋找權威的行業報告，并借助ChatDoc等工具讓ChatGPT幫助提煉關鍵資訊，或使用插件實作聯網的資訊查詢，

3.難以解決特定領域的復雜問題

ChatGPT在通用知識方面訓練得較多，因此，面對特定專業領域非標準化問題時，ChatGPT提供的解決方案的參考價值較低，

在了解了ChatGPT的優勢與局限性之后，我們可以更有針對性地利用它來解決實際問題，在下一部分，我們將探討如何通過有效的提示技巧，充分發揮ChatGPT的潛能，第五章的技巧均為我實際驗證有效的，可以放心使用，

五、提示技巧

基礎篇

1.表達清晰

清晰的提示是獲得高質量回答的基礎，在這里，我將與大家分享一種常用的結構，掌握這個結構后，就擁有了一個私人參謀，能夠為你在生活和作業中遇到的困難問題提供建設性的思路，當然，并非所有提示都需要包含以下全部資訊，這取決于你對答案的詳細程度的要求，

在背景中，可以包含以下資訊：

1. 角色(WHO)——包括你的角色以及相關的角色，
2. 地點(WHERE)——如果希望得到針對性的解決方案，建議至少說明地點在中國，否則可能得到適用于美國的方案，
3. 事件(WHAT)——具體發生的事情，
4. 時間(WHEN)——事件發生的時間，

實際上，這些內容就是5W法則中去掉"WHY"的其他部分，

在描述清楚背景之后，需要明確“目標”，即希望從ChatGPT的回答中獲得什么資訊，

在特定背景下實作某個目標時，現實生活中通常會有一些約束條件，如時間、金錢和人力等，

最后，需要對達成目標的期望回答進行要求，這是對ChatGPT回答形式的規范，例如：

1. 要求“如不知道，請回復不知道，不要編造”，這個要求可以有效減少其“幻覺”現象，
2. 要求按照某種格式回復，
3. 要求給出多種解決方案，
4. 要求給出解決方案及原因，
5. 要求回復的字數等，

舉例來說，如果我想學習維修技術，下方的提示2比提示1的結果質量好很多，大家可以實際操作看看，

提示詞1：

如何學維修

提示詞2：

我是一名電工（角色），作業時長兩年半（時間），最近發現自己的作業能力陷入瓶頸（事件），我應該如何在3個月內提升自己的實力（約束），我在北京市（地點），請基于以上背景資訊，請給出我五種操作性強的提升維修能力的方法（期望回答），

2.追問技巧

由于ChatGPT擅長框架性回答問題，用戶需要自行識別答案中的關鍵資訊，在發現有用的資訊后，可以通過追問技巧持續挖掘，

提示：

我是一名24屆應屆畢業生，應當如何準備找互聯網方向的作業，距離秋招還有3個月，我在中國，

追問提示：

應當如何提升自己獲取行業資訊的能力？

繼續追問：

應當如何提升獲取行業新聞和咨詢的篩選能力？

繼續追問：

有沒有詳細的資訊整理的技巧？

通過逐層追問，可以抽絲剝繭，直至找到具有參考價值的具體行動方案，

需要注意，像人一樣，ChatGPT有時會忘記你曾經告訴過它的部分資訊，因此，在實際應用中，追問建議帶上初始問題的關鍵資訊，以防止關鍵背景或約束丟失，

如果它的回答出現錯誤，你也可以在追問中指出錯誤并要求給出正確的回答，

進階篇

掌握了基礎篇的能力，對于日常作業已經可以起到很大的幫助了，進階篇可以幫助大家處理更復雜的問題，

1.示例法

示例法是一種描述【期望回答】的方法，當您希望ChatGPT以某種風格輸出結果時，可以向其提供一個示例，它會參考示例進行輸出，例如，提供一份示例周報，ChatGPT將生成與示例風格、格式都一致的周報，

2.為ChatGPT指定角色

這是一種有趣的擬人化用法，在網上的各種提示寶典中經常出現，如果不指定角色，ChatGPT的回答通常是中性的分條輸出，讓其扮演某個角色，可以獲得更口語化的回答，但這并不會本質上提高回答內容的質量，以下是兩種問法，大家可以自行嘗試：

提示案例1：

為一臺筆記本電腦撰寫產品評論

提示案例2：

你是一名技術專家，請撰寫一篇客觀而且資訊豐富的產品評論，強調新筆記本電腦的強大特點，

3.思維鏈（CoT）-處理多步問題，

當需要ChatGPT完成多步操作或嚴密邏輯推理的問題時，思維鏈是一種極為有效的技術，它可以增強背景關系之間的聯系，幫助ChatGPT更好地理解背景關系之間的依賴關系，

提示案例1：

1. 評估團隊現狀：請介紹如何識別和分析團隊在協作方面存在的問題，例如溝通不暢、缺乏明確的目標或責任不清晰，
2. 設定明確的團隊目標和角色：在評估了團隊現狀之后，請提供一些建議，如何設定明確的團隊目標并為每個成員分配明確的角色和責任，
3. 建立高效的團隊溝通與協作：在設定了目標和角色之后，請分享一些策略和工具，以提高團隊成員之間的溝通效果，加強協作，從而解決之前識別出的團隊協作問題，

在處理復雜推理時，闡釋推理邏輯，對ChatGPT正確推理非常重要，能夠幫助他做到舉一反三，否則就可能推理失敗，

提示案例2：

哪種方法是更快的回家方式？選項1：乘坐10分鐘的公共汽車，然后40分鐘的公共汽車，最后10分鐘的火車，選項2：乘坐90分鐘的火車，然后騎行45分鐘，最后10分鐘的公共汽車，

選項1需要60分鐘，即10+40+10 = 60分鐘，選項2需要145分鐘，即90+45+10=145分鐘，由于選項1需要60分鐘，選項2需要145分鐘，因此選項1更快，（闡釋問題1的推理邏輯的部分，要求其解答問題2）

哪種方法是更快的上班方式？選項1：乘坐1000分鐘的公共汽車，然后半小時的火車，最后10分鐘的自行車騎行，選項2：乘坐800分鐘的公共汽車，然后1小時的火車，最后30分鐘的自行車騎行，

簡言之，對人來說比較容易理解的多步推理，對ChatGPT來說有些困難，使用思維鏈技術可以降低ChatGPT的理解成本，從而提升輸出的質量，

一些其他型別的應用案例

1.潤色文章

ChatGPT擅長潤色文章，你可以將自己的文章發給它并要求潤色，以消除錯別字和優化文案，

然而，ChatGPT僅適用于初步潤色，因為它的潤色能力只能確保下限，譬如本文，我在交給ChatGPT潤色后，至少又改了3遍，文章的內核是作者的思想，使用ChatGPT輔助寫作，作者可以將更多精力投入到構思中，

2.總結文章

由于ChatGPT非常擅長總結文章要點，你可以將文章發送給它并要求提煉文中的主要論點和論據，輸出質量通常很高，目前已經出現了一些利用ChatGPT能力分析文章的產品，比較推薦的相關產品是ChatDOC，預計國內類似產品將在不久后迅速涌現，以前叫PDF閱讀器的產品，可能很快都要升級為PDF分析器，

3.EXCEL應用

Excel公式學習****不存在了，只需要描述想要對EXCEL中資料進行的分析維度，ChatGPT會在簡單場景下提供公式，而在復雜場景下告知您每一步應如何操作，因此，可以做到在沒有任何資料泄露風險的前提下，顛覆了已有的Excel使用流程，

提示案例1：

使用透視表對產品銷售進行匯總：假設在一個資料表中，A列包含產品名稱，B列包含銷售日期，C列包含銷售額，請指導如何創建一個透視表，以展示每個產品的累計銷售額，

提示案例2：

圖表中“列”代表每天銷量，“行”代表省區，現在需要迷你圖，應該如何操作，以展示出各個省區每天的銷量曲線，

4.提數

同樣的，ChatGPT也精通提數陳述句，準確的描述想要提數和鏈表的方式，就可以輸出代碼，如果公式沒有跑通，還可以咨詢錯誤的原因，chatGPT還可以根據提供的錯誤原因修改陳述句，

提示案例：

計算每個產品類別的月度銷售額：有兩個表格，一個名為sales（包含銷售記錄），另一個名為products（包含產品資訊），sales表中有sale_id（銷售ID）、product_id（產品ID）、sale_date（銷售日期）和sale_amount（銷售額）列，products表中有product_id（產品ID）、product_name（產品名稱）和product_category（產品類別）列，請給出一個SQL陳述句，按產品類別和月份匯總銷售額，

六、如何在作業中高效運用“提示”

現在我們已經知道了ChatGPT在多場景應用技巧，那么如何將其運用于日常作業以提高效率呢？

從宏觀上看，主要分為兩個階段：

①基于作業流程的AI提效，

②基于AI的流程優化，第2個階段需要以第1個階段為基石，

第一個階段已經可以有效的幫助大家提升作業效率，建議采用如下方法進行實際操作：

1.確定作業場景：

使用WBS作業分解技術技術，對自己的作業內容進行分解，

2.梳理作業流程：

基于分解后的子模塊，梳理出SOP，

3.確定問題型別：

定義SOP中各個環節的主要問題，判斷主要解決問題的重復勞動占比，理論上，只要是依靠電腦的重復勞動，ChatGPT都能提效，

4.沉淀提示模板：

不斷積累針對某類特定問題的提示模板，后續再解決同類問題時，替換關鍵詞即可，

七、總結

總的來看，ChatGPT具備很好的解決重復性、規律性問題的能力，它解放了人們在電腦上進行重復勞動的生產力，使得人們可以將更多精力投入到發揮“主觀能動性”的作業中，譬如面對復雜業務場景的分析和拆解，人類最為寶貴的“思想”，變得更值錢了，

八、一點隨想

上周末參加微軟CTO韋青先生的分享，他也在不斷學習人工智能的最新知識，然而，他表示如果授課者聲稱已經掌握了ChatGPT的應用，他將不會參加這樣的課程，因為他認為目前還沒有人能夠完全理解這一技術的潛在價值，

我對此深感認同，我所分享的內容僅僅是我對ChatGPT的一些初步理解，如果能對大家有一些啟發，那是我的萬幸，我只希望能與大家一起不斷學習、持續進步，共同迎接AI新時代的到來，

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