如何使用AI來提高效率？提示工程（Prompt Engineering）是指撰寫和最佳化提示（Prompt）以從大型語言模型（如 GPT-4 等）中獲得更好結果的技術。這篇教學將分享一些策略和技巧，這些技巧有時可以結合使用，以達到更好的效果，我們可以通過實驗來找到最適合自己的方法。（本文節錄自《AI職場超神助手》一書，作者：張可佳（Claire Chang），博碩文化出版，以下為摘文。）
撰寫清晰且具體的提示的小技巧
愈具體、明確的提示，愈能得到符合預期的回應。如果生成的內容過長，可以要求簡短回覆；如果內容過於簡單，可以請求專家級的寫作。
如果不喜歡回覆的格式，可以展示你期望的格式。模型需要猜測的愈少，你得到理想回應的可能性就愈高。
一個良好的提示可能包含下列這幾種資訊，可以視需求放入：
1. 能力與角色：讓 ChatGPT 扮演特定角色。你可以指定 ChatGPT 是一位程式設計師、語法專家或甚至是面試官。例如，當你要求 ChatGPT 擔任面試官時，回應將會更專業且針對性強。
2. 情境資訊：提供背景資訊和上下文，幫助 ChatGPT 更準確理解情境。例如，提供具體情境或問題描述、參考資料。
3. 具體任務：明確地描述你希望它完成的任務。指令應該簡潔且具體，例如：「幫我寫一篇簡短的市場分析報告」。
4. 回應格式：指定回應風格。可以要求 ChatGPT 用正式、幽默、簡潔等風格進行回應，或以 Json、Markdown、XML、或你指定的格式輸出，確保生成的內容符合你的需求。
5. 提供的答案數量：讓 ChatGPT 提供多個答案或選擇，以探索更多可能性。這樣可以幫助你從不同角度審視問題，並找到最合適的解決方案。
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以下是幾個實用的小技巧：
1. 在查詢中包含細節以獲得更相關的答案：提供具體的背景資訊和需求，讓模型能更精確地理解你的問題
2. 要求模型扮演某個角色：你可以請求模型扮演特定的角色或身份來回應。例如，讓模型扮演一位專家、老師或顧問，這樣生成的回應會更符合你對該角色的期待。
3. 使用分隔符來清楚標示輸入的不同部分：如果你的提示中包含多個部分或步驟，使用分隔符（如引號、括號或特殊符號）來清晰區分各部分。這能幫助模型更好地理解你的要求，並有條理地生成回應。
4. 明確指定完成任務所需的步驟：當你需要模型執行多步驟的任務時，逐步列出每個步驟，確保模型按照你設定的順序來處理問題。這可以避免模型跳過某些關鍵步驟或過於簡化處理過程。
5.提供範例：範例能有效引導模型生成符合你預期的內容。展示一個你期望的回應範例，能讓模型理解你所需的格式、語調或結構，從而更好地模仿生成你要的回應。
6.指定期望的回覆長度：明確說明你希望回覆的長度，例如「一段簡短回應」或「500 字的文章」。這可以幫助控制輸出的字數，避免生成過長或過短的內容。
提供參考資料
在使用大型語言模型時，有時會自信地編造出錯誤的答案，特別是在面對冷門話題或要求引用文獻和網址時。
就像學生在考試中參考書本作答可提高表現一樣，為模型提供參考資料可以幫助它們在回答問題時減少錯誤的產生。
1. 指示模型使用參考資料進行回答：在提出問題時，明確要求模型根據提供的參考資料進行回答。這樣可以限制模型的回應範圍，減少模型編造錯誤資訊的可能性。例如，你可以說：「根據以下提供的文章內容，回答我的問題。」
2. 要求模型引用參考資料中的內容：如果你希望模型在回答中包含具體的引用或資料，可以指示它從參考資料中提取相關資訊並進行引用。
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