高級 GPT 提示語技術指南（Prompt Technique）：如何利用 9 種技巧提升工作效能
在人工智能的迅猛發展中，GPT 模型的應用場景越來越廣泛，其強大的語言生成能力使其成為各領域專業人士的得力助手。
然而，要充分發揮 GPT 模型的潛力，掌握先進的提示語技術（Prompt Techniques）至關重要。這些技術不僅能提升生成內容的準確性和相關性，還能顯著提高工作效率，解決那些我們甚至無法預見的複雜問題。
在這篇文章中，我們將深入探討 9 種高級提示語技術，包括
- 零樣本提示(Zero-shot Prompting)
- 少樣本提示 (Few-shot Prompting)
- 思維鏈提示 (Chain-of-Thought Prompting)
- 自我一致性(Self-Consistency)
- 知識生成提示 (Generate Knowledge Prompting)
- 提示鏈接 (Prompt Chaining)
- 思維樹 (Tree of Thoughts)
- 定向刺激提示 (Directional Stimulus Prompting)
- 反思 (Reflexion)
這些技術可以幫助您應對各種挑戰。無論是提升內容創作的質量，還是處理需要多步推理的複雜問題，這些提示技術都能提供有效的解決方案。這些技術不僅僅是對模型進行調整的工具，更是解決問題、提升效率的關鍵。
透過實際範例和應用案例，我們將展示如何利用這些提示技術來提升您的工作效能，從而實現更高效的任務執行和更精準的結果生成。無論您是 AI 研究人員、內容創作者還是市場營銷專家，掌握這些高級提示語技術將能夠幫助您在面對各種複雜挑戰時取得更好的成果。
1. 零樣本提示 (Zero-shot Prompting)
介紹
零樣本提示是指在沒有提供任何具體範例或上下文的情況下，直接要求模型執行任務。模型完全依賴其預訓練的知識來生成回應。
為什麼我們需要零樣本提示 (Zero-shot Prompting)？
當沒有範例可用，或者希望評估模型對任務的通用理解時，零樣本提示是至關重要的。
解決的問題
它解決了在沒有範例或上下文的情況下處理任務的問題，使模型能夠根據其訓練內容進行泛化和推斷。
使用案例
- 語言翻譯: 在沒有提供具體翻譯範例的情況下將文本從一種語言翻譯成另一種語言。
- 情感分析: 在沒有先前範例或上下文的情況下判斷句子的情感。
範例
- 語言翻譯:
提示: “將以下句子翻譯成法語：’The weather is nice today.’”
預期輸出: “Le temps est agréable aujourd’hui.”
- 情感分析:
提示: “這句話的情感是什麼：’I love spending time with my family.’”
預期輸出: “Positive”
2. 少樣本提示 (Few-shot Prompting)
介紹
少樣本提示涉及向模型提供幾個範例，幫助模型理解和執行任務。這些範例能提高模型的準確性。
為什麼我們需要少樣本提示 (Few-shot Prompting)？
當任務較為複雜，或者模型在沒有指導的情況下可能難以執行時，少樣本提示是非常有用的。
解決的問題
它通過提供範例來解決模型在需要特定模式或邏輯的任務中準確度不足的問題。
使用案例
- 文本生成: 在需要模型生成特定格式或風格的文本時提供示例。
- 問答: 展示如何回答相似問題的範例，指導模型準確回答問題。
範例
- 文本生成
提示: “以下是兩個示例：1. ‘他喜歡打籃球。’ 2. ‘她每天都閱讀書籍。’ 請寫出第三個類似的句子。”
預期輸出: “他經常去健身房鍛煉身體。”
2. 問答
提示: “回答以下問題。範例：’Q: 法國的首都是哪裡？A: 巴黎。’ 現在回答：’Q: 日本的首都是哪裡？’”
預期輸出: “東京”
3. 思路鏈提示 (Chain-of-Thought Prompting)
介紹
思路鏈提示鼓勵模型將複雜任務分解為更小的步驟，從而產生更有條理且準確的最終輸出。
為什麼我們需要思路鏈提示 (Chain-of-Thought Prompting)？
思路鏈提示對於需要邏輯推理或多步計算的任務至關重要。它幫助模型「大聲思考」，提高回應的準確性和連貫性。
解決的問題
它通過引導模型採取分步方法來解決模型在複雜任務中容易出現混淆或不準確的問題。
使用案例
- 數學問題解決: 將複雜的數學問題分解為更小的步驟。
- 邏輯推理: 步步引導模型解開邏輯謎題或謎語，直至得到正確答案。
範例
- 數學問題
提示: “計算 7 x 8，首先計算 7 x 5，然後再加上 7 x 3。”
預期輸出: “7 x 5 = 35，7 x 3 = 21，所以 7 x 8 = 35 + 21 = 56。”
2. 邏輯推理
提示: “解決這個邏輯問題：如果所有 A 是 B，而所有 B 是 C，那麼所有 A 是 C。”
預期輸出: “這個邏輯推理是正確的，因為 A 是 B 且 B 是 C，因此 A 必然是 C。”
4. 自我一致性 (Self-Consistency)
介紹
自我一致性技術通過生成多條推理路徑，並從中選擇最一致或最常見的答案來提高模型的可靠性。
為什麼我們需要自我一致性 (Self-Consistency)？
自我一致性對於在不確定性或模糊性較大的任務中提高模型輸出的可靠性至關重要。
解決的問題
它通過平均多條推理路徑以找到最一致的解決方案，解決了輸出不一致或不可靠的問題。
使用案例
- 資料驗證: 確認從模型中獲取的信息是否準確和一致。
- 決策支持: 在需要模型提供建議或決策時，通過一致的回答來加強信心。
範例
- 資料驗證::
提示: “請生成三個關於如何提升生產力的建議，並選擇最一致的建議。”
預期輸出: “建議一：制定明確的工作計劃。建議二：使用時間管理工具。建議三：定期休息以提高效率。最一致的建議是制定明確的工作計劃。”
2. 決策支持:
提示: “解釋如何正確使用這款軟件，生成三個說明並選擇最一致的。”
預期輸出: “說明一：安裝並打開軟件。說明二：設置用戶賬戶。說明三：開始使用基本功能。最一致的說明是安裝並打開軟件。”
5. 知識生成提示 (Generate Knowledge Prompting)
介紹
知識生成提示是指在回答具體問題之前，提示模型生成或檢索相關背景知識，以提高其回答的深度和準確性。
為什麼我們需要知識生成提示 (Generate Knowledge Prompting)？
當任務需要比當前可用信息更多的上下文或知識時，這項技術是必不可少的，能幫助模型產生更具資訊性和準確的答案。
解決的問題
它通過生成或檢索必要的背景知識，解決了模型在資訊不足的情況下提供準確答案的挑戰。
使用案例
- 歷史分析: 在回答特定事件的問題之前，生成相關的歷史背景。
- 科學解釋: 在解釋一個現象之前提供背景科學知識。
範例
- 歷史分析:
提示: “在討論第一次世界大戰的起因之前，請概述20世紀初歐洲的政治格局。”
預期輸出: “20世紀初，歐洲的特點是複雜的聯盟體系、日益高漲的民族主義和軍國主義，這些都助長了第一次世界大戰的爆發。”
- 科學解釋:
提示: “在解釋酸雨的形成之前，請描述工業污染物的種類及其與大氣的相互作用。”
預期輸出: “工業污染物如二氧化硫和氮氧化物排放到大氣中，與水蒸氣結合形成酸性物質，這導致了酸雨的形成。”
6. 提示鏈接 (Prompt Chaining)
介紹
提示鏈接技術通過將多個提示按邏輯順序鏈接起來，允許模型逐步解決複雜的任務。
為什麼我們需要提示鏈接 (Prompt Chaining)？
當一個任務過於複雜，無法通過單個提示解決時，提示鏈接技術可以將其分解為更易管理的部分。
解決的問題
它通過按步驟處理每個子任務，解決了處理複雜任務時的困難，確保每一步都得到適當解決。
使用案例
- 多步決策: 分階段進行業務決策，從市場分析到最終決策。
- 多部分內容生成: 按順序生成文章的不同部分，例如引言、正文和結論。
範例
- 多步決策:
提示鏈接: “第一步：分析市場趨勢。第二步：根據市場趨勢提出三種可能的業務策略。第三步：選擇最佳策略並解釋為什麼。”
預期輸出: “市場趨勢顯示，數位化轉型是主要趨勢。三種策略為：擴展在線服務、開發新產品、增加數位營銷。最佳策略是擴展在線服務，因為它能抓住當前的市場趨勢。”
- 多部分內容生成:
提示鏈接: “第一步：寫文章的引言。第二步：寫文章的正文。第三步：寫文章的結論。”
預期輸出: “引言：本篇文章將探討氣候變遷的影響。正文：氣候變遷導致了極端天氣的增加。結論：為了應對氣候變遷，我們必須採取行動。”
7. 思維樹 (Tree of Thoughts)
介紹
思維樹技術是思路鏈提示的延伸，模型探索多條推理路徑，類似於樹的分支，從中選擇最優路徑來完成任務。
為什麼我們需要思維樹 (Tree of Thoughts)？
在需要探索不同可能性或情境的任務中，這項技術可以確保模型產生更全面和準確的結果。
解決的問題
它解決了思維狹隘或探索不充分的問題，鼓勵模型在做出決策前考慮多種可能解決方案。
使用案例
- 戰略決策制定: 探索不同策略或決策在商業環境中的可能結果。
- 創意寫作: 生成多個故事情節的方向，並選擇最有吸引力的一個。
範例
- 戰略決策制定:
提示: “考慮三種不同的新產品上市策略。分析每種策略的優缺點，然後選擇最佳策略。”
預期輸出: “策略A：高初始投資，低風險。策略B：中等投資，中等風險。策略C：低投資，高風險。最佳選擇是策略A。”
- 創意寫作:
提示: “為這本懸疑小說生成三個潛在的情節轉折，並選擇最能讓讀者感到驚訝的一個。”
預期輸出: “情節轉折1：偵探是罪犯。情節轉折2：犯罪從未發生。情節轉折3：受害者偽造了自己的死亡。最驚人的轉折是情節轉折1。”
8. 定向刺激提示 (Directional Stimulus Prompting)
介紹
定向刺激提示技術通過將模型的焦點或注意力引導到任務的特定方面，增強其生成針對性和相關回應的能力。
為什麼我們需要定向刺激提示 (Directional Stimulus Prompting)？
當我們需要模型專注於任務中的特定細節或元素時，這項技術能確保輸出更加準確和相關。
解決的問題
它通過指導模型優先考慮任務的特定信息或方面，解決了回應過於廣泛或不聚焦的挑戰。
使用案例
- 目標行銷內容: 在生成行銷內容時專注於特定的人口統計數據。
- 技術寫作: 在報告中強調特定的技術細節或規格。
範例
- 目標行銷內容:
提示: “為這款新健身應用程式撰寫一封促銷電子郵件，專注於工作時間有限的年輕專業人士。”
預期輸出: “我們的新健身應用程式非常適合您繁忙的日程安排。每天僅需15分鐘的個性化鍛鍊，專為像您這樣的年輕專業人士設計。”
- 技術寫作:
提示: “為這款新智能手機撰寫產品描述，重點介紹其攝像頭功能。”
預期輸出: “這款新智能手機配備48MP攝像頭，具備夜間模式、AI增強攝影和4K視頻錄製功能，是捕捉每個精彩瞬間的完美之選。”
9. 反思 (Reflexion)
介紹
反思提示技術涉及模型對其先前輸出的反思，以改進和提高其未來的回應。這種迭代過程增強了模型的整體性能和準確性。
為什麼我們需要定反思 (Reflexion)？
反思對於持續改進至關重要，允許模型從過去的錯誤或成功中學習，並相應地調整其回應。
解決的問題
它通過引入反饋循環，幫助模型隨著時間的推移進化和改進其輸出，解決了回應靜態或不變的問題。
使用案例
- 迭代內容創作: 根據反饋或自我評估改進文章草稿。
- 問題解決: 在考慮以前的嘗試後，重新審視複雜的問題以改進解決方案。
範例
- 迭代內容創作:
提示: “審查這篇文章的第一稿並提出改進建議。”
預期輸出: “考慮在引言中添加更多細節並澄清結論。”
- 問題解決:
提示: “反思先前對這個數學問題的解決方案，並糾正任何錯誤。”
預期輸出: “經過反思，第2步中的計算是錯誤的。正確答案應該是42。”
實際應用
在實際工作中，我經常會混合使用這些提示技術來達到最佳效果。
例如，我會先使用零樣本提示（Zero-shot Prompting）來快速獲取基本信息，接著利用知識生成提示（Generate Knowledge Prompting）來補充模型的知識空白，再用思維樹（Tree of Thoughts）來系統地考慮不同的解決方案，最終使用少樣本提示（Few-shot Prompting）來限制輸出的格式，使其更符合需求。
通常，我會將少樣本提示作為結尾步驟，因為它在格式限制和輸出設計方面非常有效。
以一個工作為例，假如我要為公司撰寫一份關於銷售珍珠奶茶的商業計劃書（初步提案），我可能擁有一些關於商業計劃書的基本知識，但對珍珠奶茶產業的營運、開支、人力資源等細節並不熟悉。在這種情況下，我會先通過零樣本提示獲取行業概況（例如台北人口、某地區的上班族群），再用知識生成提示來獲取珍珠奶茶的店鋪營運流程，然後用思維樹列出計劃書大龬，再用思維樹來探索不同的商業策略，最後通過少樣本提示來精確設計和限制最終提案的格式，以確保內容完整且具有實用價值。這種混合使用提示技術的方法，能夠大大提升我在撰寫商業計劃書時的效率和效果。
總結
掌握這些高級 GPT 提示語技術將為您的工作帶來顯著的提升。這些技術通過不同的方式，幫助您在處理複雜問題、提高生成內容的質量和效率方面取得突破。無論是通過零樣本提示迅速獲取信息，還是利用思維鏈提示解決多步驟的問題，這些技術都能幫助您應對那些我們甚至無法預見的挑戰。自動提示工程和檢索增強生成技術更是通過自動化和外部知識的結合，進一步提升了模型的性能和可靠性。
在實際應用中，這些提示技術可以相互配合，形成強大的工具集，幫助您在各種場景中充分發揮 GPT 模型的潛力。希望本文能為您提供有價值的指導，幫助您提高工作效率，解決複雜問題，並在 AI 驅動的世界中取得更大的成功。
