【AIGC】ChatGPT提示词Prompt精确控制指南:Scott Guthrie的建议详解与普通用户实践解析
文章目录
- 💯前言
- 💯斯科特·古斯里(Scott Guthrie)的建议解读
- 人机交互设计的重要性
- 减轻用户认知负担
- 提高Prompt的易用性
- 结论
- 💯普通用户视角的分析
- 普通用户在构建Prompt时的常见问题
- 如何通过用户体验提高Prompt设计的质量
- 结论
- 💯小结
💯前言
- 在使用ChatGPT等生成式AI时,==如何通过精准控制提示词(Prompt)==来提升生成结果的质量,是当前AIGC领域的重要议题。Scott Guthrie作为技术专家,提出了关于
Prompt设计
的独到见解,帮助我们更好地优化与AI的互动体验。他的建议不仅强调了Prompt的精准性,还注重提高用户的整体使用体验。而对于普通用户来说,如何有效地应用这些技术建议,同样是一个需要深入探讨的话题。本文将详细解读Scott Guthrie的洞见,并结合普通用户的实践需求,解析如何在实际操作中精准控制Prompt
,以最大化地发挥AI生成工具的潜力。
Prompt engineering
Best practices for prompt engineering with the OpenAI API
💯斯科特·古斯里(Scott Guthrie)的建议解读
- 斯科特·古斯里(Scott Guthrie)的建议对于提示词(Prompt)工程的优化,不仅聚焦于简化用户与AI的交互流程,还特别重视通过提供直观反馈和用户教育支持,帮助用户更好地理解和使用Prompt。这些建议有助于减少用户在使用Prompt时的困惑,提升Prompt编写的效率,使得非技术背景的用户也能轻松上手。无论是通过图形界面、
自然语言交互
,还是通过完善的用户支持系统
,这些工具都在极大程度上提高了AI与用户之间的互动体验。
Microsoft Build 2024会议内容
人机交互设计的重要性
-
1. 用户体验优化:
- Guthrie特别强调,在与AI交互时,良好的用户体验是关键。
- 为了减少用户在使用Prompt过程中可能遇到的困惑和错误,Prompt的设计应尽量做到直观易懂、用户友好。这意味着用户无需具备深厚的技术背景,也能顺畅地使用和理解这些提示词,从而提高AI交互的效率。
-
2. 界面设计的简洁性:
- 界面的简洁性对提升用户使用体验至关重要。Guthrie建议,通过简洁直观的用户界面,可以让Prompt的编写和调整变得更加轻松。
- 例如,使用图形化界面和
拖放功能
,能够简化Prompt创建的步骤,使用户更容易上手操作,不管他们的技术水平如何。简化后的设计能有效降低学习曲线,让用户专注于他们的任务,而不是为复杂的操作所困扰。
减轻用户认知负担
-
1. 简化交互流程:
- Guthrie建议通过简化用户与AI交互的流程,让用户能够更轻松地理解如何使用Prompt。
- 通过减少不必要的步骤,提供清晰的指示与反馈,用户在使用过程中会更加高效和自信。减少操作步骤的复杂性,让用户在构建Prompt时不再感到困惑或有过多的操作负担。
-
2. 直观的反馈和指导:
- 在Prompt的使用过程中,提供直观的反馈与指导,能够帮助用户理解他们的输入是如何影响输出的。
- 通过即时的预览和实时反馈,用户可以及时调整自己的Prompt,确保结果符合预期。这种即时的指导和反馈机制不仅能提升工作效率,还能让用户更好地掌控生成内容。例如,系统可以在用户输入Prompt后立即提供预览建议,帮助用户迅速优化输入。
提高Prompt的易用性
-
1. 交互式工具开发:
- 开发交互式工具和编辑器,可以让用户通过更加自然的方式编写和修改Prompt。
- 例如,提供一个基于对话的界面,用户可以通过
自然语言
与系统进行互动,生成相应的Prompt。这种方式使得Prompt创建过程更加流畅、直观
。
-
2. 用户教育和支持:
- 为了帮助用户更好地理解Prompt的工作原理,提供全面的教育资源至关重要。这些资源可以包括教程、FAQs(常见问题解答)以及在线帮助,旨在让用户学会如何高效使用Prompt。
- 此外,建立完善的
用户支持系统
,确保用户在遇到问题时能够快速获得帮助,这将进一步提升用户的整体体验与满意度。
结论
-
斯科特·古斯里(Scott Guthrie)的观点集中在改善Prompt工程中的人机交互设计上,旨在使Prompt的使用更加直观、简单和高效。通过简化交互流程,提供直观反馈和用户教育资源,我们可以显著减轻用户的认知负担,并提高整体的用户体验。
-
这些洞见对于设计更易于用户使用的Prompt系统至关重要,有助于使广泛的用户群体更加高效地利用
AI技术
。
💯普通用户视角的分析
- 在普通用户构建Prompt时,常见的挑战主要体现在理解Prompt机制的困难和语言表达的障碍。许多用户对如何明确表达自己的需求或如何格式化问题以获得最佳结果感到困惑。这种情况下,提供清晰的教育资源、简单的Prompt模板以及
交互式工具
显得尤为重要。通过优化用户界面并结合即时反馈机制,可以帮助用户更好地掌握Prompt的创建流程。最后,通过社区分享和定期更新工具,用户能够持续提高自己的技能,快速适应新变化,从而提高AI交互的效果与效率。
Automaed Prompt Testing
For Enhanced SecurityReduce CostPrecise ResponsesLower Latency
普通用户在构建Prompt时的常见问题
-
1. 理解Prompt机制的困难:
- 许多用户可能不清楚Prompt的工作原理,不确定如何有效地提问。
- 例如,他们可能不知道如何精确表达自己的需求,或者如何格式化问题以获得最佳结果。这通常会导致生成结果与预期不符,增加了用户的困惑感。
-
2. 语言和表达的障碍:
- 用户可能在如何清晰、精准地表达自己的询问上遇到困难。这包括使用专业术语的挑战,以及构建结构化和具体的Prompt。
这种障碍
让普通用户在与AI互动时,容易因为表达不当而得到不满意的结果。 - 因此,为普通用户提供简单易懂的Prompt模板或引导,能够显著提升他们的使用体验。
- 用户可能在如何清晰、精准地表达自己的询问上遇到困难。这包括使用专业术语的挑战,以及构建结构化和具体的Prompt。
如何通过用户体验提高Prompt设计的质量
-
1. 教育和资源:
- 提供用户教育资源,如在线教程、示例Prompt和最佳实践指南。
- 这些资源不仅帮助用户理解Prompt的工作原理,还能提高他们的使用技巧和自信。系统化的学习能帮助用户更快速地掌握如何生成高效的Prompt,减少使用中的试错成本。
-
2. 交互式设计和反馈:
- 开发交互式Prompt工具,让用户在编写过程中获得实时反馈,从而不断改进自己的输入。
- 例如,系统可以即时提示用户是否需要添加更多的细节,或修改特定的部分以便生成更符合预期的结果。这样,用户可以通过不断调整,直到Prompt符合他们的需求。
-
3. 用户友好的界面:
- 界面的简洁和直观设计对提升用户体验至关重要。
- 通过拖放功能和可定制的Prompt模板,用户可以轻松快速地构建自己的Prompt,甚至无需深厚的技术背景。这种设计降低了学习曲线,让更多的普通用户能够轻松上手,并快速产生有价值的结果。
-
4. 社区支持和分享:
- 建立一个开放的用户社区,鼓励用户分享他们的Prompt和使用经验。
- 用户可以通过互相反馈和建议,共同优化各自的Prompt设计。这种协作与学习的氛围能加速用户的学习曲线,同时激发更多创意和优化思路。
-
5. 定期更新和改进:
- 根据用户反馈和需求定期更新Prompt工具和相关资源,确保它们能够跟上用户的实际使用场景。
- 持续的优化和更新不仅提升了工具的实用性,还能增强用户的信任感,让他们感受到工具和平台的不断进步。
结论
-
从普通用户的视角来看,理解和改进Prompt设计至关重要。通过提供教育资源、交互式工具和用户友好的界面,可以大幅提升普通用户在构建和使用Prompt时的体验。
-
建立支持和分享的社区,也有助于促进用户之间的学习与交流,分享各自的经验,帮助彼此进步。
-
总的来说,关注用户体验并持续优化工具和资源,能够显著提升Prompt的整体质量和有效性。这是使用户在使用AI工具时获得最大价值的关键途径。
💯小结
本文探讨了如何通过优化提示词(Prompt)的设计,提高用户与生成式AI的交互体验。借助Scott Guthrie的专业建议,分析了在提升Prompt精确度的同时,如何简化用户操作、减少学习门槛,特别是为非技术背景用户提供更直观的使用体验。文章重点介绍了人机交互设计在Prompt工程中的作用,强调简洁直观的界面设计、及时的用户反馈和教育资源对于提升用户理解与操作的关键性。此外,还从普通用户的实际需求出发,提出了通过交互式工具、用户支持系统以及社区交流等方式来减轻认知负担、提高Prompt编写效率的方法。总的来说,优化Prompt设计不仅能提升AI工具的效能,也能让更多用户轻松上手,从中受益。- 展望未来,ChatGPT将不仅仅是一个智能工具,它将演变为用户创意和生产力的加速器,通过不断优化的人机交互体验,实现更自然、更高效的交流方式。随着Prompt设计的逐步精细化和交互工具的迭代,普通用户将更容易地掌握AI的潜力,无需深厚的技术背景即可精准表达需求,获得理想的生成结果。这种发展将推动AI技术的普及化,让更多人能够以更加便捷、个性化的方式融入智能化时代,释放创造力,并在各行各业中发挥更广泛的影响力。
import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY"); def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3): try: for attempt in range(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}"); return response["choices"][0]["text"].strip(); except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1, 3)); return "Error: Unable to process request"; class AgentThread(threading.Thread): def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue(); def run(self): try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": result}); except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt, "response": "Error in processing"}); if __name__ == "__main__": prompts = ["Discuss the future of artificial general intelligence.", "What are the potential risks of autonomous weapons?", "Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.", "How will AI affect global economies in the next 20 years?", "What is the role of AI in combating climate change?"]; threads = []; results = []; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time(); for idx, prompt in enumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5, 1.0); max_tokens = random.randint(1500, 2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t); for t in threads: t.join(); while not output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result); for r in results: print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time = round(end_time - start_time, 2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")
相关文章:

【AIGC】ChatGPT提示词Prompt精确控制指南:Scott Guthrie的建议详解与普通用户实践解析
博客主页: [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | ChatGPT 文章目录 💯前言💯斯科特古斯里(Scott Guthrie)的建议解读人机交互设计的重要性减轻用户认知负担提高Prompt的易用性结论 💯普通用户视角的分析普通用户…...
2024年10月24日随笔
1024程序员节啊,现在已经是晚上的十点半了,我还在实验室里没走,刚把力扣的每日一题写完,好忙啊,好忙啊,好忙啊,为什么都大三了我还不能做自己的事情,今天老师开会说要给互联网加大赛…...
怎么做系统性能优化
对于软件或系统的性能优化,可以采取多种措施来提高效率和响应速度。这里为您列举一些常见的方法: 1. 代码优化:检查并优化算法复杂度,减少不必要的计算。使用更高效的数据结构和算法。 2. 数据库优化: •索引优化&…...
负载均衡:四层与七层
负载均衡建立在现在网络基础之上,提供一种廉价透明有效的方式扩展网络设备和服务器带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。负载均衡可分为七层负载与四层负载。 四层负载(目标地址与端口交换) 主要通过报文中…...

【Ubuntu】服务器系统重装SSHxrdpcuda
本文作者: slience_me Ubuntu系统重装操作合集 文章目录 Ubuntu系统重装操作合集1.1 系统安装:1.2 安装openssh-server更新系统包安装OpenSSH服务器检查SSH服务的状态配置防火墙以允许SSH测试SSH连接配置SSH(可选) 1.3 安装远程连…...
ChatGPT的模型训练入门级使用教程
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种自然语言生成模型,基于 Transformer 架构的深度学习技术,能够流畅地进行对话并生成有意义的文本内容。它被广泛应用于聊天机器人、客户服务、内容创作、编程助手等多个领域。很多人对如何训练一个类似 ChatGPT 的语言模型…...

【OS】2.1.2 进程的状态与转换_进程的组织
✨ Blog’s 主页: 白乐天_ξ( ✿>◡❛) 🌈 个人Motto:他强任他强,清风拂山冈! 🔥 所属专栏:C深入学习笔记 💫 欢迎来到我的学习笔记! 一、进程的状态 1.1.创建态 ……的…...
和为 n 的完全平方数的最少数量
给你一个整数 n ,返回 和为 n 的完全平方数的最少数量 。 完全平方数 是一个整数,其值等于另一个整数的平方;换句话说,其值等于一个整数自乘的积。例如,1、4、9 和 16 都是完全平方数,而 3 和 11 不是。 示…...

Hallo2 长视频和高分辨率的音频驱动的肖像图像动画 (数字人技术)
HALLO2: LONG-DURATION AND HIGH-RESOLUTION AUDIO-DRIVEN PORTRAIT IMAGE ANIMATION 论文:https://arxiv.org/abs/2410.07718 代码:https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2 模型:https://huggingface.co/fudan-generative-ai/h…...
如何在Debian 8上使用Let‘s Encrypt保护Apache
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 简介 本教程将向您展示如何在运行 Apache 作为 Web 服务器的 Debian 8 服务器上设置来自 Let’s Encrypt 的 TLS/SSL 证书。我们还将介…...

百科知识|选购指南
百科知识||选购指南 百科知识选购指南茶叶分类茶叶的味道来源茶叶制作步骤名茶其他一些茶叶的知识 百科知识 选购指南 茶叶 分类 茶叶种类: 六大茶类完美分析介绍!茶友推荐收藏 (aboxtik.com) 1.绿茶(发酵率0%) 2.白茶(发酵率…...

Go 语言基础教程:4.常量的使用
在这篇教程中,我们将通过一个简单的 Go 语言程序来学习常量的声明和使用。以下是我们要分析的代码: package mainimport ("fmt""math" )const s string "constant"func main() {fmt.Println(s)const n 500000000const …...
centos服务器重启后,jar包自启动
第一种方法: systemctl服务自启动 在/usr/lib/systemd/system目录下,创建service:start_jar.servie [Unit] DescriptionYour Java Application as a Service Afternetwork.target[Service] Userroot Typesimple ExecStart/usr/bin/java -j…...

华为云实战杂记
配置nginx服务器 首先我们拿到一台服务器时,并不知道系统是否存在Nginx我们可以在Linux命令行执行如下命令查看 find / -name nginx* find / -name nginx* 查找所有名字以nginx开头的文件或者目录,我们看看系统里面都有哪些文件先,这样可以快…...

Lesson10---list
Lesson10—list 第10章 c的list的使用和实现 文章目录 Lesson10---list前言一、list的初始化二、list的遍历1.迭代器2.范围for 三、list常用的内置函数1.sort(慎用)2.unique3.reverse4.merge5.splice 四、模拟实现1.基本框架2.构造函数3.push_back4. 遍…...

ASP.NET Core 8.0 中使用 Hangfire 调度 API
在这篇博文中,我们将引导您完成将 Hangfire 集成到 ASP.NET Core NET Core 项目中以安排 API 每天运行的步骤。Hangfire 是一个功能强大的库,可简化 .NET 应用程序中的后台作业处理,使其成为调度任务的绝佳选择。继续阅读以了解如何设置 Hang…...
查看linux的版本
在 Linux 系统中,有多种方法可以查看当前系统的版本信息。以下是一些常用的方法: 1. 使用 uname 命令 uname 命令可以显示系统的内核版本和其他相关信息。 uname -a这个命令会输出类似如下的信息: Linux hostname 5.4.0-88-generic #99-U…...

Mysql补充
单例 双重检查锁 class Singleton {private static volatile Singleton instance ;private Singleton() {}public static Singleton getInstance(){if(instance null) {synchronized (Singleto.class) {if(instance null){instance new Singleton() ;}} return instance;} …...
com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService用法详解及使用例子
IService 是 MyBatis-Plus 中的一个接口,提供了通用的 CRUD 操作,简化了数据库操作的代码。下面是 IService 的用法详解及示例代码。 1. 引入依赖 确保在你的 pom.xml 中添加了 MyBatis-Plus 的依赖: <dependency><groupId>co…...

植物健康,Spring Boot来保障
5系统详细实现 5.1 系统首页 植物健康系统需要登录才可以看到首页。具体界面的展示如图5.1所示。 图5.1 系统首页界面 5.2 咨询专家 可以在咨询专家栏目发布消息。具体界面如图5.2所示。 图5.2 咨询专家界面 5.3 普通植物检查登记 普通员工可以对普通植物检查登记信息进行添…...

龙虎榜——20250610
上证指数放量收阴线,个股多数下跌,盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型,指数短线有调整的需求,大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的:御银股份、雄帝科技 驱动…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统
要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景
高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件,如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档,在企业协同办公环境中(如Teams、Google Workspace)尤为重要。结合大模型技术&…...
爬虫基础学习day2
# 爬虫设计领域 工商:企查查、天眼查短视频:抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商:京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空:抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体:采集自媒体数据进…...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容
目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理
1.前言 📝 在上一篇文章中,我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源,方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 🎯 Go 1.16 引入了革命性的 embed 包,彻底改变了静态资源管理的…...
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数
高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...

算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...

AirSim/Cosys-AirSim 游戏开发(四)外部固定位置监控相机
这个博客介绍了如何通过 settings.json 文件添加一个无人机外的 固定位置监控相机,因为在使用过程中发现 Airsim 对外部监控相机的描述模糊,而 Cosys-Airsim 在官方文档中没有提供外部监控相机设置,最后在源码示例中找到了,所以感…...