理解提示词

提示词是与LLM沟通的关键，它们指导模型应该关注的话题或方向。就像给LLM一个起点，让它知道要讨论什么。

想象你告诉LLM：“我正在计划一次假期旅行。” 这个提示词立刻让模型聚焦于旅行规划的话题。模型可能会回应：“假期旅行是个不错的选择，你有什么特定的目的地吗？比如，你可能会喜欢去新疆探索那里的自然风光和文化。”

或者，假如你说：“我对学习编程感兴趣。” 这个提示词将模型引导至编程学习的主题。模型可能会回答：“学习编程是一个很好的决定，我可以帮助你入门。你更倾向于学习哪种编程语言，比如Python、JavaScript或Java？”

这些例子展示了如何通过提示词引导LLM进行特定话题的讨论。LLM能够根据给定的提示词，生成相关且有吸引力的对话内容。

如果我们将LLM想象成一个知识渊博的朋友，那么使用提示词就像是与这个朋友聊天。不同于人类的是，LLM不具备个人欲望或动机，它完全依赖于用户的输入来决定对话的方向。这使得LLM成为一个完全由用户控制的对话伙伴，可以用于从日常闲聊到专业咨询的多种场景。

在商业环境中，这种工作式的聊天提示词尤其有价值，它们正在逐渐演变成一种类似于编程的精确指令集。这种指令化的提示词能够使LLM在专业领域发挥更大的作用，比如市场分析、客户服务或技术支持。通过精心设计的提示词，LLM能够提供高度定制化的信息和服务，满足各种业务需求。

学习编写有效的提示词，成为了这种互动的关键。这不仅仅是关于如何下达指令，更是关于如何确保模型能够准确理解并执行我们交付的任务。掌握了这项技能，你将不再是单打独斗，而是有了一支强大的团队，它们随时准备协助你完成各项任务。因此，掌握提示词的编写技巧，变成了一种技术能力，更是适应未来工作环境的一把关键钥匙。

提示词的重要性

想象一下，你正在和一个朋友玩一个猜谜游戏。规则很简单：你的朋友会描述一个东西，你来猜它是什么。但是，如果你的朋友只说“它是一个圆形的”，你可能会很困惑，因为世界上圆形的东西太多了，比如篮球、盘子、硬币等等。但如果朋友说“它是一个圆形的，可以滚动，我们用它来玩篮球游戏”，那么答案就很明显了——是篮球。

在这个游戏中，提示词就像是你的朋友给出的描述。好的提示词可以帮助你更快、更准确地猜出答案。同样，在使用人工智能（AI）助手，比如ChatGPT时，良好的提示词也非常重要。它们帮助AI理解你想要什么，从而给出更好的答案。

案例1：做作业时的提示词

假设你在做数学作业，有一道题你不会做。如果你只问AI“这个怎么做？”，AI可能会很困惑，因为它不知道你在问什么。但如果你给出一个更具体的提示词，比如“请解释如何解一元一次方程”，AI就能明白你在问什么，并给出一个详细的解释来帮助你。

案例2：写文章时的提示词

想象你要写一篇关于恐龙的文章，但你不记得很多细节。如果你问AI“恐龙是什么？”，AI可能会告诉你恐龙是已经灭绝的巨型爬行动物。但如果你使用一个更好的提示词，比如“请列出五种最著名的恐龙，并简要描述它们的特点”，AI就能给出一个更有用的答案，比如“霸王龙是一种大型肉食性恐龙，有着强壮的后腿和锋利的牙齿”。

案例3：计划旅行时的提示词

假设你想去海边度假，但不知道去哪里好。如果你问AI“我应该去哪里旅行？”，AI可能会给出很多不同的地方。但如果你使用一个更具体的提示词，比如“我想去一个有美丽沙滩和清澈海水的热带岛屿，最好是亚洲的”，AI就能根据你的喜好推荐一个更合适的目的地，比如“马尔代夫或者泰国的普吉岛”。

通过这些例子，你可以看到，良好的提示词就像是给AI助手一个明确的任务，告诉它你想要什么。这样，AI就能更准确地理解你的需求，并给出更好的答案。就像在猜谜游戏中，一个好的描述可以帮助你更快地猜出答案。所以，下次你使用AI助手时，试着给出一些更具体、更详细的提示词，你会发现得到的答案会更有用了！

职业前景

在这个数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶，从在线客服到内容创作，AI正以前所未有的速度改变着我们的世界。而在这一变革中，AI提示词工程师正成为一个炙手可热的职业。如果您对技术充满热情，渴望在AI领域大展身手，那么成为一名AI提示词工程师将是一个绝佳的选择。现在，让我们一起探索这个充满机遇的职业，并介绍一套专为您量身打造的AI提示词课程。

AI提示词工程师是专门负责设计、优化和测试AI模型中使用的提示词的专业人员。这些提示词用于引导AI模型生成特定类型的输出，如文本、图像、音频等。通过精心设计的提示词，AI模型能够更准确、更自然地完成任务，从而提升用户体验和业务效率。

技能要求

• 自然语言处理（NLP）：理解NLP的基本原理和技术，包括但不限于文本分类、命名实体识别、情感分析等。
• 机器学习与深度学习：熟悉常用的机器学习算法和框架，如TensorFlow、PyTorch等。
• 编程能力：掌握至少一种编程语言，如Python，用于实现和测试提示词。
• 创造力与逻辑思维：能够创造性地思考如何设计提示词，同时具备良好的逻辑分析能力，以评估提示词的效果。
• 用户体验设计：理解用户界面和用户体验设计原则，确保AI生成的内容能够满足用户的需求。
• 领域知识：根据工作的具体行业，可能需要具备一定的领域专业知识，比如医疗、法律、金融等。

职业发展路径

• 初级工程师：刚开始职业生涯时，主要负责基础的提示词设计和测试。
• 高级工程师：随着经验的积累，可以承担更复杂的项目，负责提示词的设计优化，以及解决模型生成内容的质量问题。
• 团队领导者：拥有丰富经验后，可以担任团队负责人，管理多个项目的提示词设计工作，协调团队成员之间的合作。
• 产品经理/项目负责人：深入了解业务需求，从更高层次规划AI产品的功能和发展方向。
• 研究者/顾问：深入研究AI领域的最新进展，为公司或客户提供专业的咨询和技术支持。

当前的市场需求

• 快速增长：随着AI技术的不断发展和应用场景的扩展，对AI提示词工程师的需求正在迅速增长。特别是在内容创作、客户服务、教育、医疗等多个领域，企业开始重视通过优化提示词来提升AI产品的性能和用户体验。
• 跨行业应用：AI提示词工程师不仅在科技公司有需求，在金融、医疗、教育、零售等行业也有广泛的应用，这为从业者提供了多样化的就业选择。

薪资水平

• 薪资区间：根据地区、公司规模和个人经验的不同，AI提示词工程师的薪资水平有所差异。在中国，该职位的月薪范围大致在20,000元至50,000元人民币之间。在美国，根据不同的报告，年薪范围大约在175,000美元至335,000美元。
• 影响因素：薪资水平受到多个因素的影响，包括个人的专业技能、工作经验、所在城市的生活成本、公司的规模和行业等因素。

招聘公司

• 互联网巨头：如阿里巴巴、腾讯、百度等，这些公司拥有强大的AI研发能力，需要大量的AI提示词工程师来优化其产品和服务。
• 初创公司：许多专注于AI领域的初创公司也在积极招募提示词工程师，以推动产品的创新和发展。
• 垂直领域公司：例如医疗健康领域的公司，如平安好医生；金融服务领域的公司，如蚂蚁金服；以及教育领域的公司，如好未来等，都在寻找能够为其特定领域设计提示词的人才。
• 咨询和技术服务公司：如IBM、埃森哲等，这些公司为其他企业提供AI解决方案，因此需要AI提示词工程师来支持项目实施。

下面是boss直聘上的岗位，可以了解一下目前的时长需求和薪资水平

AI提示词工程师是一个充满挑战和机遇的职业。随着AI技术的不断进步，这个职位的需求将持续增长，为从业者提供了广阔的职业发展空间和较高的薪资回报。无论是刚毕业的学生还是有经验的专业人士，都可以在这个领域找到适合自己的发展道路。

商业前景

AI提示词作为连接人类与AI的重要桥梁，正逐渐成为AI领域的一个重要分支。随着AI技术的快速发展和广泛应用，AI提示词领域展现出巨大的商业潜力和创业机会。以下是几个主要的商业前景和创业机会：

1. 内容创作与优化

• 自动化内容生成：通过优化提示词，AI可以自动生成高质量的文章、博客、社交媒体帖子等。这对于内容创作者、媒体公司和营销机构来说，可以显著提高生产效率和内容质量。
• 个性化推荐系统：在电商、新闻、娱乐等领域，通过设计个性化的提示词，AI可以为用户提供更精准的内容推荐，提高用户满意度和平台粘性。

2. 智能客服与虚拟助手

• 客服系统优化：通过优化提示词，AI客服系统可以更准确地理解用户问题并提供及时、有效的解决方案，降低人工客服的成本，提高客户满意度。
• 虚拟助手开发：在智能家居、智能手机等场景中，通过设计高质量的提示词，虚拟助手可以更好地与用户交互，提供更自然、流畅的用户体验。

3. 教育与培训

• 智能教育平台：通过优化提示词，AI可以生成个性化的学习材料和教学方案，帮助学生更高效地学习。此外，AI还可以提供实时的作业批改和反馈，减轻教师的负担。
• 职业培训：在职业技能培训领域，通过设计特定的提示词，AI可以提供模拟练习和情景演练，帮助学员更好地掌握技能。

4. 医疗健康

• 智能诊断辅助：通过优化提示词，AI可以辅助医生进行初步诊断，提供参考意见和治疗建议，提高诊断的准确性和效率。
• 患者管理：在慢性病管理和康复领域，通过设计个性化的提示词，AI可以为患者提供定制化的健康建议和提醒，提高患者的自我管理能力。

5. 金融与保险

• 风险评估：通过优化提示词，AI可以更准确地评估信贷风险和保险风险，帮助金融机构和保险公司制定更合理的政策。
• 智能投顾：通过设计个性化的提示词，AI可以为投资者提供定制化的投资建议和资产配置方案，提高投资的回报率。

6. 市场营销与广告

• 广告创意生成：通过优化提示词，AI可以自动生成创意广告文案和视觉内容，帮助企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。
• 精准营销：通过设计个性化的提示词，AI可以实现更精准的用户画像和行为预测，帮助企业制定更有效的营销策略。

7. 法律与合规

• 合同审查：通过优化提示词，AI可以自动审查合同条款，识别潜在的法律风险，提高合同管理的效率和准确性。
• 合规监测：在金融、医疗等领域，通过设计特定的提示词，AI可以实时监测和预警合规风险，帮助企业避免违规行为。

在智能客服领域，很多公司都开始使用AI来进行替代

创业机会

AI提示词领域是一个充满机遇的新兴市场。作为创业者，您可以选择适合自己的方向，开发创新的产品和服务，抓住这个时代的机遇。

1. 提示词优化平台

• 平台搭建：开发一个集成了多种AI模型的提示词优化平台，提供一站式的提示词设计、测试和优化服务。
• 用户社区：建立一个用户社区，让提示词设计师和需求方能够互相交流和合作，形成良性循环。

2. 行业解决方案提供商

• 定制化服务：为特定行业（如医疗、金融、教育等）提供定制化的提示词设计和优化服务，解决行业特有的问题。
• 案例分享：通过成功案例的分享，展示解决方案的实际效果，吸引更多的客户。

3. AI提示词培训与认证

• 培训课程：开发针对不同层次的AI提示词培训课程，帮助学员掌握提示词设计和优化的技巧。
• 认证体系：建立一套专业的认证体系，为学员提供权威的资质认证，提高其在就业市场的竞争力。

4. 提示词市场

• 交易平台：建立一个提示词交易平台，让设计师可以出售自己设计的提示词，需求方可以购买现成的提示词解决方案。
• 质量评估：提供提示词的质量评估和评级服务，帮助用户选择高质量的提示词。

5. AI提示词工具

• 开发工具：开发一系列AI提示词设计和优化工具，提供给企业和个人使用，提高提示词设计的效率和质量。
• 插件与扩展：为现有的AI平台和工具开发提示词插件和扩展，增强其功能和适用性。

成功案例与启示

1. Anthropic

Anthropic是一家由谷歌投资的AI初创公司，专注于开发先进的AI对话系统。通过招聘AI提示词工程师，Anthropic优化了其AI模型的对话能力和理解力，使其能够更好地模拟人类对话，提供更加自然和流畅的交互体验。

2. Jasper AI

Jasper AI是一家提供AI内容生成工具的公司，通过招聘AI提示词工程师，Jasper AI优化了其内容生成算法，帮助用户快速生成高质量的文章、博客和社交媒体内容。

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内容处理场景

AI技术在多个领域都有广泛的应用，尤其是在内容生成、格式转化、信息总结等方面。以下是这些领域的具体使用场景及其案例：

1. 内容生成

场景描述： AI在内容生成领域的应用主要集中在自动化生成文本、图像、音频等内容，提高生产效率和内容多样性。

案例：

• 自动化新闻报道：新华社与阿里云合作，利用AI生成新闻报道。例如，AI可以根据实时数据自动生成体育赛事报道、财经新闻等，大大缩短了新闻发布的周期。
• 创意内容生成：Jasper AI是一款内容生成工具，可以帮助用户快速生成高质量的博客文章、社交媒体帖子等。通过优化提示词，AI可以生成符合特定风格和要求的内容。

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2. 格式转化

场景描述： AI在格式转化领域的应用主要集中在文档转换、数据格式转换、多媒体格式转换等方面，提高数据处理的效率和准确性。

案例：

• 文档转换：Google Docs的AI功能可以自动将扫描的PDF文档转换为可编辑的Word文档。用户只需上传PDF文件，AI会自动识别文本并进行格式转换。
• 数据格式转换：Pandas库结合AI技术，可以自动将不同格式的数据（如CSV、Excel、JSON）转换为统一的格式，方便数据处理和分析。

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3. 信息总结

场景描述： AI在信息总结领域的应用主要集中在自动摘要生成、关键信息提取、报告生成等方面，帮助用户快速获取重要信息。

案例：

• 新闻摘要：Bloomberg News使用AI技术自动生成新闻摘要，帮助读者快速了解新闻要点。AI可以自动提取文章的关键信息，生成简短的摘要。
• 会议纪要：Microsoft Teams和Zoom等会议软件集成了AI功能，可以自动生成会议纪要。AI会记录会议中的重要发言和决策，生成结构化的会议纪要，方便会后回顾。

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4. 翻译与多语言处理

场景描述： AI在翻译和多语言处理领域的应用主要集中在自动翻译、语言识别、多语言内容生成等方面，提高跨语言沟通的效率和准确性。

案例：

• 自动翻译：Google Translate使用深度学习技术，提供高质量的自动翻译服务。用户可以输入文本或上传文档，AI会自动将其翻译成目标语言。
• 多语言内容生成：DeepL Writer是一款多语言内容生成工具，可以帮助用户生成多种语言的文本内容。通过优化提示词，AI可以生成符合不同语言风格和语法要求的内容。

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5. 数据分析与报告

场景描述： AI在数据分析和报告领域的应用主要集中在数据挖掘、可视化、报告生成等方面，帮助用户快速获取和理解数据。

案例：

• 数据可视化：Tableau结合AI技术，可以自动分析数据并生成可视化图表。用户只需上传数据文件，AI会自动选择合适的图表类型，生成直观的可视化报告。
• 财务报告：Workday的AI功能可以自动生成财务报告，帮助企业管理层快速了解公司的财务状况。AI会自动提取关键财务指标，生成结构化的报告。

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6. 图像与视频处理

场景描述： AI在图像和视频处理领域的应用主要集中在图像识别、视频编辑、内容生成等方面，提高多媒体处理的效率和质量。

案例：

• 图像识别：Google Photos使用AI技术，可以自动识别照片中的物体、人物和场景，帮助用户快速查找和分类照片。
• 视频编辑：Adobe Premiere Pro结合AI技术，可以自动剪辑视频，生成高质量的视频内容。AI会自动识别视频中的关键片段，生成剪辑后的视频。

提示词设计原则

为了系统化地向 LLM 提供明确背景和目标，这里推荐您使用 Prompt 框架规范化您的 Prompt。该框架用于帮助您方便、快速地设计 Prompt 结构。该模板充分考虑了会影响 LLM 输出有效性和相关性的各个方面，能显著提升模型表现。

其内容组成为：

背景：介绍与任务紧密相关的背景信息。这一环节有助于LLM深入理解讨论的具体环境，从而保证其生成内容与话题高度相关。

目标：明确指出您期望LLM完成的具体任务。通过设定清晰、精确的目标指令，可引导LLM聚焦于实现既定任务，提升输出的有效性。

风格：指定您希望 LLM 输出的写作风格，可以是某个具体名人、具体流派或者某类专家的写作风格。这里可以看 写作风格

语气：定义输出内容应有的语气，比如正式、诙谐、温馨关怀等，以便适应不同的使用场景和使用目的。

受众：明确指出内容面向的读者群体，无论是专业人士、入门学习者还是儿童等，这样LLM就能调整语言和内容深度，使之更加贴合受众需求。这里就是短视频运营里面常用的 用户画像

输出：规定输出内容的具体形式，确保LLM提供的成果能直接满足后续应用的需求，比如列表、JSON数据格式、专业分析报告等形式。也可以指定文章结构