提问指南

提示词辅助工具:https://prompt.blueshirtai.com/

一个好的提示词是由:立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求,这四部分构成的!!

1:【立角色】指的是:引导AI进入具体场景,为 AI 赋予行家身份。

2:【述问题】指的是:告诉AI你的困惑,你的问题,以及为AI补充问题所需要的背景信息。

3:【定目标】指的是:告诉AI你的需求,你希望它为你做到什么。

4:【补要求】指的是:告诉AI,它的回答需要注意什么,或者你想让它以什么形式来回复你。

BRTR 原则:ChatGPT 任务指令模板

一、如何给ChatGPT布置任务?

“ChatGPT强大到什么程度?一个简单到极致的聊天框,闲聊一样唠会嗑,就让AI帮你把活给干了!”

这大概是很多人在没有真正用过ChatGPT之前,对ChatGPT的刻板印象,或者说是幻想。用多了自然就会明白,ChatGPT的聊天框是简单,使用门槛却不低。当你把ChatGPT当做生产力工具,想要一个高质量的、可控的任务结果时,其实对提问所用的Prompt提示词有着很高的要求。 ChatGPT只是一个通用AI,一个云共享的临时实习生助理。智商、学历确实很高,但他缺乏业务经验,既不了解你,也不了解什么才是符合你要求的好内容、好回答。受限于记忆字数,这次勉强了解,下次还是记不住……

所以想要让ChatGPT干好活,就得跟带“外包”实习生一样,基于不信任原则,每次都把话说得明明白白、把事交代得清清楚楚。

什么样的任务指令,才能让ChatGPT更好地理解和执行?

业内的同行专家们为了解决这一问题,也总结了很多的ChatGPT指令框架,基本都是从以下的任务要素中选择组合。

那么,什么样的任务指令框架,更贴近我们的自然沟通习惯,能让初学者更容易记住理解、并快速上手呢?

二、万能任务指令模板:“BRTR”原则

既然我们把ChatGPT视为“数字生命”一般的AI助理,那布置任务完全可以借鉴人类沟通的方法准则。 回想一下,在日常生活工作场景中,清晰且自然的任务话术,是不是比较类似以下这样的格式? 生活场景

(背景)今天天气真是太热了,我嗓子都要冒烟了!(身份角色)老公,(任务)你回来的时候买个西瓜吧。(要求)最好是无籽西瓜,不要买太大,3、4斤就行,让老板给你挑一个熟的、甜的。

工作场景

(背景)我们这个七夕促销活动马上要开始了,需要做新媒体推广来让更多用户知道和参与。(身份角色)小刘<注:运营人员>,(任务)麻烦你来写一篇公众号号活动推文吧。(要求)内容写短一点、五六百字就够了,突出我们的活动预约福利,风格要活泼一点,明天下午3点之前给我初稿。

从上述例子可以看出来,一个高质量的任务,应该包含讲述背景、指定对象、分配任务、明确要求4个部分。

参考生活工作场景中布置任务的高效话术,

“BRTR”原则能让ChatGPT更好理解和执行的任务指令框架。

任务指令=说背景(B)+定角色(R)+派任务(T)+提要求(R)

  • 说背景(B):说明布置任务的前提缘由、面临的问题等,提供必要的解释;

  • 定角色(R):设定ChatGPT扮演的专家角色身份,限定专业领域的回答范围;

  • 派任务(T):简单介绍任务的主题、概要和预期,明确ChatGPT的任务方向;

  • 提要求(R):具体的任务要求,如内容标准、参考示例、输出格式、流程规则。

以下是“BRTR”原则的图示。

其中“BRTR”原则里的背景、角色要素,属于任务的约束或补充辅助项

我们可以根据自己的需求和习惯,简化为“BTR模式”(背景-任务-要求)、或者“RTR模式”(角色-任务-要求)。

举个例子,运用“BRTR”原则让ChatGPT帮我制定“ChatGPT学习计划”,可以看到他针对我没有“技术知识基础”的背景,特意加上了“计算机科学基础”这一章节,内容输出的结构,也遵循了“先列出大纲后讲解章节”的要求。

提示词: 【背景】我在学习ChatGPT相关的技术原理,但我没有技术知识基础。 【角色】你是一个IT教育专家,精通ChatGPT技术。 【任务】请你帮我指定一份ChatGPT学习计划,让我快速掌握ChatGPT技术原理。 【要求】1、先从课程大纲开始,再分章节给我讲解;2、课程要设计的系统全面、简单易懂。

需要注意的是,GPT-3.5和GPT-4.0在理解能力和创作能力上均有区别,如果有较高要求,尽量使用GPT-4.0。

三、如何使用“BRTR”原则?

(一)说背景(Background) 背景信息一般聚焦于讲述我们自己要完成的任务,任务的前提缘由、目标或面临的问题,以及自身的情况等。这样ChatGPT作为“外包”,就能够基于背景信息更好地提出针对性的解决方案。

比如,当你想让ChatGPT写一份产品经理招聘JD,那么对应的隐含背景信息是:你作为一个HR要帮公司招到一个符合岗位条件和要求的产品经理。

提示词: 我是一家年营收3000万的电商公司的HR,我们希望招一个3年经验左右的产品经理,来负责我们电商APP的产品策划,要求有电商产品背景,20万年薪。

我在写关于“BRTR原则”文章时,希望在文章结构、写作模型方面得到ChatGPT的建议,并让他按照给出的结构模型试写文章,那么我得把“BRTR原则”告诉他,不然他会对这个概念一脸蒙逼。

背景:我正在写一篇文章“ChatGPT任务指令万能模板:人人都能学会的BRTR原则”,主要目标是教别人快速掌握给chatgpt布置高质量的任务的方法。BRTR原则由四个要素组成:背景(B)、角色(R)、任务(T)、要求(R)。

提示词: 这篇文章的主要目标是教育和启发读者理解和使用BRTR原则,以实现与ChatGPT更高质量的交互。所以我们的写作应该主要聚焦于教育、说明和实用性。我会推荐使用问题解决(Problem-Solution)的文章结构和AREC写作模型来完成这篇文章。

背景信息也可以是介绍性的材料,比如希望和ChatGPT针对某个现象、事件、观点立场、概念进行讨论创作,那么可以把这样的材料放到背景(Background) 里。

讲述背景这一环节,本质是在帮助我们梳理清楚自己任务诉求、出发点,我们搞清楚了自己的情况、需求、问题,才能把任务更好地传达给ChatGPT。

(二)定角色(Role) ChatGPT是一个通用AI,就像你问一个万事通,他确实可以回答你的任何问题,但只能泛泛而谈,毕竟他不是所有领域的专家。

这是因为ChatGPT在缺乏有效引导或约束的情况下,需要在庞大的数据库里搜索合理的答案,那么命中效果就会变得一般,语言风格也将是偏机械的。

角色设定指令是ChatGPT官方支持的能力,起到“调度”行业专家模型的作用,通过身份来约束ChatGPT的回答领域范围,一定程度上能让回答更有针对性。

不同的任务场景,可以设定ChatGPT扮演不同的角色身份,也可以设定知识经验水平、精通领域、语言风格等细化的要求。

一般来说,我们倾向于给ChatGPT赋予专家身份,来让回答显得更专业。

写小红书:

你是一名资深的小红书博主,精通编写小红书爆款文案。

商业顾问:

你是一名世界顶级的商业顾问,擅长给企业诊断问题并给出解决方案。

需要注意的是,简单的角色扮演主要起到收窄ChatGPT的回答领域范围的作用,和回答质量不是绝对正相关的关系。

虽然“角色派”是主流方法之一,但它在ChatGPT商用内容创作领域中,质量权重影响占比不算太高。

(三)派任务(Task)

这一环节主要是让ChatGPT明确自己是在处理一个特定的任务,帮助他了解任务的主题、关键内容、预期等。

我们可以多使用一些特定具体、限定约束的词汇,让任务主题更加聚焦。比如写文章场景,限定是“公众号”平台、点明要“爆款文章”、重点突出文章主题等。

任务属于概括性、总结性的说明,所以一般会写得相对简洁。

任务:请帮我写一篇能让用户主动点赞收藏的爆款公众号文章,围绕主题“ChatGPT任务指令万能模板:人人都能学会的BRTR原则”进行原创编写,让不熟悉ChatGPT的小白也能轻松理解和掌握。

(注意:该例子仅为简单演示,没做具体要求优化)

(四)提要求(Request)

告知ChatGPT任务主题之后,接下来进一步提出更详细的任务要求。

用来处理复杂任务的指令,质量差异主要是体现在要求设定上。如果想让结果可控,那么要求就需要写得更全面。

在内容写作、咨询评测、咨询讨论等不同的任务场景中,要求也应该是针对性定制的。

比较常用的任务要求类型有4个:内容标准、参考对象、输出格式、流程规则。请按需选择或组合。

(1)内容标准

不同的内容类型元素组合千变万化,即使小红书文案看起来格式都差不多,但因为行业、人设或转化需求不同,那写法风格也是不一样的。

我们可以参考以下问题,来思考自己需要提出哪些要求细项。

  • 内容要包含哪些模块?

  • 要引入写作或思维模型规范内容结构吗?类似“开头、中间、结尾”的结构是否需要分别定义?

  • 文章文体、写法、表达手法有没有要求?语气风格希望是严谨还是轻松幽默的?

  • 那段落、句式、词汇、字数更细化的层面呢?需要举例吗?要添加表情图标吗?……

比如像写小红书,为了让结果更可控,对小红书文案风格作出详细的定义(注意:不涉及特定需求优化)。 【要求】你的文案应该有以下特点:

  1. 表达要口语化,标题吸引人,要多使用emoji表情图标;

  2. 内容观点尽量分点罗列,适当描述自己的使用体验和评价;

  3. 文案最后生成相关的标签;

  4. 文案不得超过500字。

针对想要的内容类型,你也可以向ChatGPT请教以获得建议。 (2)参考示例 我们提出的标准,大多数时候都是偏抽象的,ChatGPT理解起来会有些偏差。 ChatGPT擅长模仿,那么给出参考的示例、资料、最佳模板,就可以显著提高结果的可控度。 如果某种风格是比较大众、知名、通行的,我们可以直接指定风格让他仿写,比如小红书文案风格、鲁迅风格等。 像爆款标题,市面上已经有很多成熟的方法论模板,那么我们可以把爆款标题的方法和例子告诉他。

你需要为上面的文案内容创作3个爆款标题。请学习以下小红书爆款标题方法,选择合适的方法进行创作。

  1. 使用挑战或实验的标题:"挑战一周不吃糖,你猜我瘦了几斤? "

  2. 提供解决方案:" 控油又保湿,告别油皮的5款神器 "

  3. 利用趋势或热点:" 2023夏季最火的10款连衣裙,你入手了几款? "

  4. 对比和比较:" 家居大PK!IKEA vs MUJI,究竟谁更适合你的品味? "

  5. 利用挖掘性标题:"这可能是你还没发现的最好用的护肤品 "

要是你不太了解某个领域的方法论、模型等,问ChatGPT让他告诉你。

我们也可以直接引用文章片段,让他进行参考。当然如果是要模仿整篇文章的话,最好还是分拆多个任务让他先学习总结风格,再布置创作任务。 (3)输出格式

常见的格式如大纲、摘要、表格、图表展示、markdown、json、代码块等。

markdown格式,输出的内容比较适用于和PPT、思维导图、流程图等办公工具进行二次结合。

如果对于输出内容有特定的格式要求,例如让他帮忙出题目,包含题目、答案、分析等多个字段,最好是给他进行格式举例。

请你帮我把BRTR原则整理成表格,两列展示原则、用法。

(4)流程规则

当我们希望设计分步骤处理内容或进行互动的场景指令,就会涉及到流程规则的描述。

每个流程步骤,需要描述清楚ChatGPT在什么情景条件处理什么事务、遵循什么规则、要作出什么反馈等。 创作、咨询、学习、评测、游戏等互动场景,可以按需添加流程规则,流程任务指令通用性和引导性都会更好。

比如小红书创作流程,让ChatGPT先引导用户提供主题,ChatGPT根据主题拟好相应的5个标题,用户选择1个标题后,ChatGPT再开始正式创作。

四、如何编写任务指令?

(一)指令编写格式 指令的表达格式并没有什么要求,只要模块清晰即可,ChatGPT理解能力还是不错的。 如果任务比较复杂、或者发现ChatGPT误解指令,建议还是标明、划分每个指令模块,也方便扩展。 1、自然表达

我在学习ChatGPT相关的技术原理,但我没有技术知识基础。你是一个IT教育专家,精通ChatGPT技术。请你帮我制定相应的学习计划,让我快速掌握ChatGPT技术原理。1、先从课程大纲开始,再分章节给我讲解;2、课程要设计得系统全面、简单易懂。 2、添加标识

背景:我在学习ChatGPT相关的技术原理,但我没有技术知识基础。角色:你是一个IT教育专家,精通ChatGPT技术。任务:请你帮我制定一份ChatGPT学习计划,让我快速掌握ChatGPT技术原理。要求:1、先从课程大纲开始,再分章节给我讲解;2、课程要设计得系统全面、简单易懂。

3、划分模块

【背景】我在学习ChatGPT相关的技术原理,但我没有技术知识基础。

【角色】你是一个IT教育专家,精通ChatGPT技术。

【任务】请你帮我制定一份ChatGPT学习计划,让我快速掌握ChatGPT技术原理。

【要求】请遵循以下要求:

  1. 先从课程大纲开始,再分章节给我讲解;

  2. 课程要设计得系统全面、简单易懂。

(二)指令要素选择

“BRTR”原则包含背景(B)、角色(R)、任务(T)、要求(R) 四个要素。

写指令的时候是否要描述全部要素,取决于任务的通用程度、复杂程度和可控性需求。

我们可以根据自己的需求和习惯,简化为“BTR模式”(背景-任务-要求)、或者“RTR模式”(角色-任务-要求)。这两种模式组合,足以应对大多数任务场景。

当任务足够通用和简单,完全可以只描述“任务-要求”,甚至只有“任务”。比如:请帮我详细讲解下ChatGPT技术中的词嵌入模型相关的原理。

(三)任务指令固化

一条或一套优质的任务指令,应该是能够稳定有效地解决某类特定任务的。

比如我做的ChatGPT小红书生成器,支持一键生成文案;比如在自媒体场景下,针对某个细分领域进行主题文章仿写的创作流程指令。

我们需要根据效果测试不断地调整指令,直到它能稳定地输出可控的结果。

任务指令固化为模板后,支持直接使用或者只需要微调,就可以大大提高沟通、创作效率。

(四)对话持续优化

在日常使用中,我们通常不是单轮问答就能完成任务。

和ChatGPT交流、共创,这是一个持续沟通优化的过程,需要通过追问、补充、纠正等方式,来逐步完善ChatGPT交付的结果。

如果任务比较复杂,我们有时需要拆解成一整套的多条任务指令。

五、总结

“BRTR”原则是一个基础框架,你可以基于这个任务指令模板,快速创作出明确具体的ChatGPT沟通话术,减少不必要的返工和追问,提高交流效率。

在应对复杂任务时,“BRTR”原则也有着很好的延展性,可以灵活扩充,让结果更加可控。

“BRTR”原则亦是一种思维模型,核心价值在于启发我们自己对任务需求的思考。

“BRTR”原则并非我独创,它更像是无数人深度使用ChatGPT之后,越来越趋同的思想认同和方法选择。

结构化提示词

你可能看到过这样的指令:

️大家看完是不是有点好奇?是不是感觉有点像代码?以及想它是如何生成的?毕竟以前我们见到更多的是这种文字型的指令:

其实这种类型的指令叫:结构化prompts。

一、什么是结构化prompts

1.什么是结构化?

按照GPT4.0的说法:结构化通常指的是:按照某种预定的格式/模式组织数据或信息,以便更容易被理解、分析和处理。

其实说白了,结构化prompts就是用AI更为熟悉的编程语言,填上我们想要➕不想要的信息,方便AI快速理解并且输出更为聚焦符合的内容。

2. 结构化prompts的通用格式及注解

一般结构化prompts的通用格式有:角色、目标、约束条件、掌握技能、工作流程等维度。

详情的维度和注解请看下表:

# Role:
角色(定位角色,方便后续输出的内容更专业➕聚焦)

## Profile:
- author: 作者名称(保护创作者权益)
- version: 版本(设置 Prompt 版本号,记录迭代版本)
- language: 语言(设置语言信息,一般是中文/英文)
- description: 角色描述(一句话简要介绍角色设定,技能等)

## Goals:
- 目标(设置该指令想要实现的目标,建议一开始就确定好,确保后续的指令是围绕着目标进行,不会偏离原目标)

## Constrains:
-约束条件,建议分点描述(把不想要/禁止做的信息内容填写在该处,确保输出的质量符合预期)

## Rules:
-规则,建议分点描述(可理解为:我们想要AI做的事情,也是确保输出的质量符合预期)

## Skills:
-技能,建议分点描述(重要‼️描述技能项,强化对应领域的信息权重)

##Example:
-参考例子(这个建议设置,方便AI借鉴输出符合内容)

## Workflows:
工作流程
1.流程a
2.流程b
3.流程c

## Initialization: 
-冷启动时的对白(强调需注意重点的机会+告诉用户关于该指令的信息)

补充点:

1.设置参考例子<Example>很重要!!!

像我们想要AI输出符合的相关内容,我们就需要给AI一些参考案例。

这个举措理解起来应该很简单:比如我们给下属分配一项任务时,此时我们能给下属一个参考的案例或方向,你会发现他会很高效完成,人如此,AI亦然。 2.工作流程<Workflows>的通用模型

【工作流程】的设定会指引AI按照我们预定的步骤去工作,总结出来,通用的框架有三点:

  1. 接受用户信息,分析和提取内容

  2. 运用<Skills>,参考<Example>、开始输出内容

  3. 输出内容,并让用户提供建议,以便优化内容

注:后续根据实际情况进行调整

大家有没有发现,经过我们这样一整理,我们会发现【输出指令】这个动作就变成了填空题,我们只需要在相关处,填写对应的内容即可,这样对语言的要求会大大降低。

二、为什么建议使用结构化prompts

使用结构化prompts,对AI和使用者都有明显的好处。

✅对于 AI 来说:结构化prompts的好处在于能够定向唤醒大模型的深度能力,通过结构化的方式,让大模型输出符合的效果。 ✅对于使用者来说,结构化prompts的好处在于:

  1. 让我们表达更清晰,结构化prompts按照一定的规则和格式来输出问题,这使得我们的意图更加明确,降低输出指令的难度;

  2. 提高我们的效率,当我们使用结构化prompts,AI可以更快地理解我们的需求,并迅速给出响应,可以节省我们的时间;

  3. 方便迭代管理,后续我们需要迭代prompts,我们只需要在相关处直接修改即可。 注:迭代的版本也要记得要修改下版本信息,看着自己的作品不断的迭代优化,变得越来越好用,真的会有成就感

目前很多大厂,如字节、网易等也已经开始使用这种结构化 Prompt,建议小伙伴都可以来了解下结构化prompts。

三、怎么高效使用结构化prompts

1.如何输出结构化prompts

很简单,像我前文说的一样,类似做填空题,把对应的内容填进去。

这里给大家分享一个空白指令模版,大家可复制在自己文档,然后按照里面的提示一个个去完善即可。

# Role:


## Profile:
- author: 
- version: 
- language: 
- description: 

## Goals:
- 

## Constrains:
- 

## Rules:
-

## Skills:
-

## Example:
-

## Workflows:
1.
2.
3.

## Initialization: 

✅复制操作:

把鼠标移到到模板右侧,点击【复制】:

2.填写结构化prompts会遇到的问题

当然大家在填写的时候,可能会遇到的问题是:有些项我不知道怎么填?

举个例子:【设置技能】:有些小伙伴可能不了解某领域,但是要输出某领域的指令,这个问题该怎么解决?

直接问ChatGPT就好啦

结构化prompts VS 文字型prompts

️那结构化prompts这样厉害,我是不是只学习结构化prompts就可以了? 这里借用伟人的一句话,来表达我的观点:不管是黑猫白猫,只要抓住老鼠的就是好猫~

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