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
當你在寫提數程式碼時，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，你發現小鄭的彙報有了質的飛躍，但是他明明最近8點就去打羽毛球。之前大家工作效率相差無幾，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、什麼是提示
目前最熱門的AI產品莫過於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，並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的平等關係。這種翻譯也帶有一種人是AI的引導者、啟蒙者的意味，透過不斷地“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、為什麼提示技巧很重要
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。昂貴費用的背後，是OpenAI公司採購的上萬張用於運算的頂級顯示卡。既然成本無法忽視，那麼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“夥伴”，那麼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工作效率。
三、ChatGPT原理簡介
為了讓這位AI“夥伴”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：
- 把你的【提示】分解成一個個詞彙或片段（稱為token）。
- 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。
- 這個模型會預測在給定的【提示】後，最可能出現的下一個詞彙或片段。
- 將預測出的詞彙或片段新增到【輸入提示】中，繼續進行預測，直到生成一個完整的回答。
透過以上步驟，ChatGPT能夠根據你的提示生成有意義、相關的回答。
所以，在給ChatGPT傳送提示後，它會根據機率逐個詞彙生成回答。每次回答可能略有不同，因為生成過程本質上是個機率問題。那麼，ChatGPT如何確定哪個詞彙的機率最高？也是透過學習得來的，ChatGPT的學習過程主要包括以下三個階段：
- 預訓練（自監督學習）：ChatGPT透過學習網際網路上的海量資料，掌握各種上下文之間的關聯，建立一個龐大的知識庫。
- 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。
- 強化學習：在這個階段，ChatGPT根據使用者反饋對輸出質量進行評估和調整。透過使用者的實際使用情況，持續最佳化和改進回答質量。
四、ChatGPT的優勢與侷限性
在瞭解了ChatGPT的原理之後，我們可以更清楚地認識到它的優勢和侷限性。
優勢：
1.博學無垠
ChatGPT汲取了整個網際網路的知識，具備極為廣泛的知識覆蓋範圍。因此，在回答常識性問題時，它能夠提供準確的解答。
2.歸納總結與文字生成能力
基於海量的網際網路文章學習，ChatGPT能夠很好地提煉文章的關鍵點，並有邏輯地擴充套件文字內容。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可以理解新的流程並按照習得的流程處理問題。
4.萬物互聯：
Chatgpt可以基於自身的認知，將本身模型與其他功能/領域專家聯動，實現更強大和靈活的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實現功能。
侷限性：
1.可能會編造內容。（幻覺現象）
因為其回答的本質是機率，一旦一個詞回答錯了，後面的回答就全錯了。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的知識來源於離線模型，因此不能直接提供實時的行業趨勢資訊。不過，可以透過尋找權威的行業報告，並藉助ChatDoc等工具讓ChatGPT幫助提煉關鍵資訊。或使用外掛實現聯網的資訊查詢。
3.難以解決特定領域的複雜問題
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。
在瞭解了ChatGPT的優勢與侷限性之後，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，我們將探討如何透過有效的提示技巧，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。在這裡，我將與大家分享一種常用的結構。掌握這個結構後，就擁有了一個私人參謀，能夠為你在生活和工作中遇到的困難問題提供建設性的思路。當然，並非所有提示都需要包含以下全部資訊，這取決於你對答案的詳細程度的要求。
在背景中，可以包含以下資訊：
- 角色(WHO)——包括你的角色以及相關的角色。
- 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，否則可能得到適用於美國的方案。
- 事件(WHAT)——具體發生的事情。
- 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。
在描述清楚背景之後，需要明確“目標”，即希望從ChatGPT的回答中獲得什麼資訊。
在特定背景下實現某個目標時，現實生活中通常會有一些約束條件，如時間、金錢和人力等。
最後，需要對達成目標的期望回答進行要求，這是對ChatGPT回答形式的規範，例如：
- 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。
- 要求按照某種格式回覆。
- 要求給出多種解決方案。
- 要求給出解決方案及原因。
- 要求回覆的字數等。
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），工作時長兩年半（時間），最近發現自己的工作能力陷入瓶頸（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）。請基於以上背景資訊，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
由於ChatGPT擅長框架性回答問題，使用者需要自行識別答案中的關鍵資訊。在發現有用的資訊後，可以透過追問技巧持續挖掘。
提示：
我是一名24屆應屆畢業生，應當如何準備找網際網路方向的工作，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諮詢的篩選能力？
繼續追問：
有沒有詳細的資訊整理的技巧？
透過逐層追問，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並要求給出正確的回答。
進階篇
掌握了基礎篇的能力，對於日常工作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，提供一份示例週報，ChatGPT將生成與示例風格、格式都一致的週報。
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，但這並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：
為一臺膝上型電腦撰寫產品評論
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，強調新膝上型電腦的強大特點。
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。它可以增強上下文之間的聯絡，幫助ChatGPT更好地理解上下文之間的依賴關係。
提示案例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。
- 設定明確的團隊目標和角色：在評估了團隊現狀之後，請提供一些建議，如何設定明確的團隊目標併為每個成員分配明確的角色和責任。
- 建立高效的團隊溝通與協作：在設定了目標和角色之後，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。
在處理複雜推理時，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，然後40分鐘的公共汽車，最後10分鐘的火車。選項2：乘坐90分鐘的火車，然後騎行45分鐘，最後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。由於選項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，然後半小時的火車，最後10分鐘的腳踏車騎行。選項2：乘坐800分鐘的公共汽車，然後1小時的火車，最後30分鐘的腳踏車騎行。
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並要求潤色，以消除錯別字和最佳化文案。
然而，ChatGPT僅適用於初步潤色，因為它的潤色能力只能確保下限。譬如本文，我在交給ChatGPT潤色後，至少又改了3遍。文章的核心是作者的思想，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
由於ChatGPT非常擅長總結文章要點，你可以將文章傳送給它並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後迅速湧現。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，而在複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洩露風險的前提下，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彙總：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。請指導如何建立一個透視表，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也精通提數語句，準確的描述想要提數和連結串列的方式，就可以輸出程式碼。如果公式沒有跑通，還可以諮詢錯誤的原因，chatGPT還可以根據提供的錯誤原因修改語句。
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語句，按產品類別和月份彙總銷售額。
六、如何在工作中高效運用“提示”
現在我們已經知道了ChatGPT在多場景應用技巧，那麼如何將其運用於日常工作以提高效率呢？
從宏觀上看，主要分為兩個階段：
①基於工作流程的AI提效。
②基於AI的流程最佳化。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工作效率，建議採用如下方法進行實際操作：
1.確定工作場景：
使用WBS工作分解技術技術，對自己的工作內容進行分解。
2.梳理工作流程：
基於分解後的子模組，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複勞動佔比。理論上，只要是依靠電腦的重複勞動，ChatGPT都能提效。
4.沉澱提示模板：
不斷積累針對某類特定問題的提示模板。後續再解決同類問題時，替換關鍵詞即可。
七、總結
總的來看，ChatGPT具備很好的解決重複性、規律性問題的能力。它解放了人們在電腦上進行重複勞動的生產力，使得人們可以將更多精力投入到發揮“主觀能動性”的工作中，譬如面對複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
上週末參加微軟CTO韋青先生的分享，他也在不斷學習人工智慧的最新知識。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。
