在使用 ChatGPT 的过程中，很多人可能会发现，提示词的质量直接影响我们得到的输出结果。优秀的提示词就像是一把钥匙，引导 ChatGPT 利用其海量信息来满足我们的需求。因此，学习如何编写高效的提示词非常重要。本文将首先介绍 CLAR 原则和 LACES 问题模型，然后深入探讨写好 ChatGPT 提示词的关键原则和实用技巧。
CLAR 原则与 LACES 问题模型
为了提升提问质量，了解 CLAR 原则和 LACES 问题模型是非常有帮助的。这两个方法不仅能帮助我们构建高质量的提问 prompts，还能提升与 AI 交互的效率和效果。
什么是 CLAR 原则？
CLAR 原则是一个简单易懂的提示词撰写指南，其字母分别代表：
- Clear（明确）：确保问题或指令清晰明了，避免模糊不清的表述。
- Logical（合乎逻辑）：确保问题或指令符合逻辑，易于 AI 理解和回答。
- Accurate（准确）：使用准确的术语和信息，以提高答案的质量。
- Relevant（相关）：确保问题或指令与所需结果密切相关，避免无关内容。
什么是 LACES 问题模型
LACES 问题模型则是更为具体的提问构建方法，包括以下要素：
- Limitation（限定条件）：增加特定条件，以获得更具针对性的答案。
- Assignment（分配角色）：为 AI 指定角色，以帮助其更好地理解预期的回答。
- Context（背景信息）：提供问题的背景信息，以便 AI 理解问题。
- Example（示例）：提供示例以供 AI 参考，从而生成类似的答案。
- Step by Step（拆分任务）：将问题拆分为小部分，帮助 AI 更容易处理。
AI 提示词编写的关键原则与技巧
1. 清晰明确的目标和指令
明确目标是撰写有效提示词的第一步。在动手写提示词之前，我们需要思考希望 ChatGPT 完成什么任务。是生成一段文字、翻译一段外文，还是分析复杂的数据？就像确定旅行的目的地，明确目标才能更好地规划路线。
接下来，提示词中应包含具体的指令。比如，若希望 ChatGPT 生成一段文字，我们需要明确这段文字的主题、风格和长度。例如，主题是浪漫的爱情故事还是严肃的商业分析？风格是轻松幽默还是正式严肃？长度是简短的几句话还是较长的段落？这些细节将大大提高输出的相关性。
避免歧义也是撰写提示词的关键。使用清晰简洁的语言非常重要。举个例子，与其说“告诉我一些关于狗的事情”，不如说“请详细描述家犬的特征、行为和所需的照顾”。这样的表达能够帮助 ChatGPT 更准确地理解需求。
2. 提供充足的上下文信息
设定角色是提高 ChatGPT 输出质量的有效方法之一。告诉 ChatGPT 希望它扮演的数据分析师、历史学家或职业教练等角色，可以让其以特定视角和语气进行回应，从而提高回答的专业性和相关性。
背景信息的提供同样重要。要想让 ChatGPT 更好地理解需求，提供必要的背景信息是关键。例如，在请求翻译时，需告知其原文的语言及目标语言。如果缺少这些信息，ChatGPT 可能会感到困惑。
此外，要求 ChatGPT 参考之前的回答，有助于保持对话的连贯性，就像在日常交流中保持主题一致性。
3. 技巧与策略
使用示例是另一个有效的技巧。我们可以向 ChatGPT 提供想要的输出示例，这样它能更清晰地理解我们的偏好。类似于设计师在设计过程中参考客户喜欢的风格和元素，提供的示例有助于更好地满足需求。
在特定情况下，如果希望 ChatGPT 参考特定来源的信息，可以直接粘贴文本或上传相关文档，这样也能确保输出更符合预期。
明确指定输出格式也是必不可少的。我们可以告诉 ChatGPT 希望它以何种形式输出，比如整齐的列表、清晰的表格或规范的代码块。这样能更好地满足实际使用需求。
如果 ChatGPT 的输出不符合预期，不妨尝试调试提示词。调整提示的语气、细节或长度，或许能带来意想不到的结果。同时，不要害怕尝试不同的提示词结构和指令，通过每次的输出学习经验，不断改进提示词，以提升效果。
实际应用场景
ChatGPT 在许多领域都有应用潜力。在数据科学方面，它能协助进行数据清洗、模型解释和可视化分析；在内容创作中，ChatGPT 能帮助生成文章、标题、脚本和社交媒体内容；在市场营销领域，ChatGPT 也能助力市场调研、竞争分析、内容日历规划和广告文案创作。此外，ChatGPT 还可以在客户服务、销售、教育、人力资源等多个领域展现其能力。
其他建议
对于付费的 ChatGPT 计划用户，可以创建自定义 GPT，这样便能专门执行特定任务，类似于拥有一个私人助手。此外，利用 PromptPerfect 插件，可以帮助优化提示词，使其更加清晰、详细和结构化，帮助我们实现更好的输出。
总结
在与 AI 进行对话时，运用 CLAR 原则和 LACES 问题模型可以有效地构建高质量的提问 prompts，进而获取更佳的结果。这两种方法确保了问题或指令的明确性、逻辑性、准确性和相关性，同时也关注了限定条件、角色分配、背景信息、示例以及任务拆分等要素。通过结合这些原则和技巧，我们能够与 AI 进行更高效的交互。
