作者：京东 何雨航

“ 上个时代要学会提问，这个时代要学会提示。”

引言

当你在写提数代码时，小张已经完成了数据分析；当你正在整理材料时，小王却在和对象逛环球影城；述职时，你发现小郑的汇报有了质的飞跃，但是他明明最近 8 点就去打羽毛球。之前大家工作效率相差无几，为何他们突然开了挂，难道是在家偷偷卷？原因其实很简单，只因 AI 时代到了，你需要【学会提示】。

一、什么是提示

目前最热门的 AI 产品莫过于 ChatGPT。提示（prompt）是在与 ChatGPT 等 AI 产品交流时，向其提供的关键词或者描述，以引导其理解需求或问题，并给出相关的回答或建议。

在诸多中文译法中，“提示” 更体现出人与 AI 的平等关系。这种翻译也带有一种人是 AI 的引导者、启蒙者的意味，通过不断地 “提示”，最终激发 AI 的心智。再加上词义简单易懂等综合因素，使得 “提示” 成为了主流译法。

二、为什么提示技巧很重要

提示是有成本的，包括了你的时间成本和实际的金钱成本。如以接口方式应用 chatGPT，调用以 token（可近似理解为单词）计价，以 GPT4-API 为例，当前的收费模式为：

提示：$0.03/1K-token，回答：$0.06/1K-token。

即每次接口调用的成本约为 1 元。昂贵费用的背后，是 OpenAI 公司采购的上万张用于运算的顶级显卡。既然成本无法忽视，那么 ROI（投资回报率）的重要性就不言而喻了。

如果说 ChatGPT 是 AI 时代重要的生产力 “伙伴”，那么提示技巧无疑是提升 ROI 的关键所在：用 10 个提示才能问到点上，与用 1 个精准提示解决问题，ROI 差距岂止 10 倍。不断提升提示技巧，就像上个时代高效应用 EXCEL 和 PPT 一样，能有效地提高我们的工作效率。

三、ChatGPT 原理简介

为了让这位 AI“伙伴” 更好地帮助我们，我们需要了解它的原理，从而更好地 “学会提示”。ChatGPT 看似神奇，但它其实就像一个超级聪明的 “文字接龙”高手。虽然它可以理解人类的语言，但与人类的思维方式有所不同。

ChatGPT 的 “聪明” 可以简化为以下 4 个步骤：

1. 把你的【提示】分解成一个个词汇或片段（称为 token）。
2. 对这些 token 进行分析，找出其中的关键信息，传给一个庞大的预先训练好的模型。
3. 这个模型会预测在给定的【提示】后，最可能出现的下一个词汇或片段。
4. 将预测出的词汇或片段添加到【输入提示】中，继续进行预测，直到生成一个完整的回答。

通过以上步骤，ChatGPT 能够根据你的提示生成有意义、相关的回答。

所以，在给 ChatGPT 发送提示后，它会根据概率逐个词汇生成回答。每次回答可能略有不同，因为生成过程本质上是个概率问题。那么，ChatGPT 如何确定哪个词汇的概率最高？也是通过学习得来的，ChatGPT 的学习过程主要包括以下三个阶段：

1. 预训练（自监督学习）：ChatGPT 通过学习互联网上的海量数据，掌握各种上下文之间的关联，建立一个庞大的知识库。
2. 监督学习：在这个阶段，人类专家参与引导，帮助 ChatGPT 在众多可能的生成方式中，挑选出符合人类喜好和期望的答案。
3. 强化学习：在这个阶段，ChatGPT 根据用户反馈对输出质量进行评估和调整。通过用户的实际使用情况，持续优化和改进回答质量。

四、ChatGPT 的优势与局限性

在了解了 ChatGPT 的原理之后，我们可以更清楚地认识到它的优势和局限性。

优势：

1.博学无垠

ChatGPT 汲取了整个互联网的知识，具备极为广泛的知识覆盖范围。因此，在回答常识性问题时，它能够提供准确的解答。

2.归纳总结与文本生成能力

基于海量的互联网文章学习，ChatGPT 能够很好地提炼文章的关键点，并有逻辑地扩展文本内容。也就是人们常说的由多到少与由少到多的能力。

3.学习能力：

经过训练，ChatGPT 可以理解新的流程并按照习得的流程处理问题。

4.万物互联：

Chatgpt 可以基于自身的认知，将本身模型与其他功能/领域专家联动，实现更强大和灵活的 AI 系统，应对各种任务。未来，它就会像大脑一样，收集多元信息作出判断，调动各领域 AI 模型分工完成任务，串联多个 APP 实现功能。

局限性：

1.可能会编造内容。（幻觉现象）

因为其回答的本质是概率，一旦一个词回答错了，后面的回答就全错了。也就是大家频繁吐槽 GPT3.5 的胡说八道问题。

2.非联网模型。

ChatGPT 的知识来源于离线模型，因此不能直接提供实时的行业趋势信息。不过，可以通过寻找权威的行业报告，并借助 ChatDoc 等工具让 ChatGPT 帮助提炼关键信息。或使用插件实现联网的信息查询。

3.难以解决特定领域的复杂问题

ChatGPT 在通用知识方面训练得较多。因此，面对特定专业领域非标准化问题时，ChatGPT 提供的解决方案的参考价值较低。

在了解了 ChatGPT 的优势与局限性之后，我们可以更有针对性地利用它来解决实际问题。在下一部分，我们将探讨如何通过有效的提示技巧，充分发挥 ChatGPT 的潜能。第五章的技巧均为我实际验证有效的，可以放心使用。

五、提示技巧

基础篇

1.表达清晰

清晰的提示是获得高质量回答的基础。在这里，我将与大家分享一种常用的结构。掌握这个结构后，就拥有了一个私人参谋，能够为你在生活和工作中遇到的困难问题提供建设性的思路。当然，并非所有提示都需要包含以下全部信息，这取决于你对答案的详细程度的要求。

在背景中，可以包含以下信息：

1. 角色 (WHO)——包括你的角色以及相关的角色。
2. 地点 (WHERE)——如果希望得到针对性的解决方案，建议至少说明地点在中国，否则可能得到适用于美国的方案。
3. 事件 (WHAT)——具体发生的事情。
4. 时间 (WHEN)——事件发生的时间。

实际上，这些内容就是 5W 法则中去掉"WHY"的其他部分。

在描述清楚背景之后，需要明确 “目标”，即希望从 ChatGPT 的回答中获得什么信息。

在特定背景下实现某个目标时，现实生活中通常会有一些约束条件，如时间、金钱和人力等。

最后，需要对达成目标的期望回答进行要求，这是对 ChatGPT 回答形式的规范，例如：

1. 要求 “如不知道，请回复不知道，不要编造”。这个要求可以有效减少其 “幻觉” 现象。
2. 要求按照某种格式回复。
3. 要求给出多种解决方案。
4. 要求给出解决方案及原因。
5. 要求回复的字数等。

举例来说，如果我想学习维修技术，下方的提示 2比提示 1的结果质量好很多。大家可以实际操作看看。

提示词 1：

如何学维修

提示词 2：

我是一名电工（角色），工作时长两年半（时间），最近发现自己的工作能力陷入瓶颈（事件），我应该如何在 3 个月内提升自己的实力（约束）。我在北京市（地点）。请基于以上背景信息，请给出我五种操作性强的提升维修能力的方法（期望回答）。

2.追问技巧

由于 ChatGPT 擅长框架性回答问题，用户需要自行识别答案中的关键信息。在发现有用的信息后，可以通过追问技巧持续挖掘。

提示：

我是一名 24 届应届毕业生，应当如何准备找互联网方向的工作，距离秋招还有 3 个月。我在中国。

追问提示：

应当如何提升自己获取行业资讯的能力？

继续追问：

应当如何提升获取行业新闻和咨询的筛选能力？

继续追问：

有没有详细的信息整理的技巧？

通过逐层追问，可以抽丝剥茧，直至找到具有参考价值的具体行动方案。

需要注意，像人一样，ChatGPT 有时会忘记你曾经告诉过它的部分信息。因此，在实际应用中，追问建议带上初始问题的关键信息，以防止关键背景或约束丢失。

如果它的回答出现错误，你也可以在追问中指出错误并要求给出正确的回答。

进阶篇

掌握了基础篇的能力，对于日常工作已经可以起到很大的帮助了。进阶篇可以帮助大家处理更复杂的问题。

1.示例法

示例法是一种描述【期望回答】的方法。当您希望 ChatGPT 以某种风格输出结果时，可以向其提供一个示例，它会参考示例进行输出。例如，提供一份示例周报，ChatGPT 将生成与示例风格、格式都一致的周报。

2.为 ChatGPT 指定角色

这是一种有趣的拟人化用法，在网上的各种提示宝典中经常出现。如果不指定角色，ChatGPT 的回答通常是中性的分条输出。让其扮演某个角色，可以获得更口语化的回答，但这并不会本质上提高回答内容的质量。以下是两种问法，大家可以自行尝试：

提示案例 1：

为一台笔记本电脑撰写产品评论

提示案例 2：

你是一名技术专家，请撰写一篇客观而且信息丰富的产品评论，强调新笔记本电脑的强大特点。

3.思维链（CoT）- 处理多步问题。

当需要 ChatGPT 完成多步操作或严密逻辑推理的问题时，思维链是一种极为有效的技术。它可以增强上下文之间的联系，帮助 ChatGPT 更好地理解上下文之间的依赖关系。

提示案例 1：

1. 评估团队现状：请介绍如何识别和分析团队在协作方面存在的问题，例如沟通不畅、缺乏明确的目标或责任不清晰。
2. 设定明确的团队目标和角色：在评估了团队现状之后，请提供一些建议，如何设定明确的团队目标并为每个成员分配明确的角色和责任。
3. 建立高效的团队沟通与协作：在设定了目标和角色之后，请分享一些策略和工具，以提高团队成员之间的沟通效果，加强协作，从而解决之前识别出的团队协作问题。

在处理复杂推理时，阐释推理逻辑，对 ChatGPT 正确推理非常重要，能够帮助他做到举一反三，否则就可能推理失败。

提示案例 2：

哪种方法是更快的回家方式？选项 1：乘坐 10 分钟的公共汽车，然后 40 分钟的公共汽车，最后 10 分钟的火车。选项 2：乘坐 90 分钟的火车，然后骑行 45 分钟，最后 10 分钟的公共汽车。

选项 1 需要 60 分钟，即 10+40+10 = 60 分钟。选项 2 需要 145 分钟，即 90+45+10=145 分钟。由于选项 1 需要 60 分钟，选项 2 需要 145 分钟，因此选项 1 更快。（阐释问题 1 的推理逻辑的部分，要求其解答问题 2）

哪种方法是更快的上班方式？选项 1：乘坐 1000 分钟的公共汽车，然后半小时的火车，最后 10 分钟的自行车骑行。选项 2：乘坐 800 分钟的公共汽车，然后 1 小时的火车，最后 30 分钟的自行车骑行。

简言之，对人来说比较容易理解的多步推理，对 ChatGPT 来说有些困难，使用思维链技术可以降低 ChatGPT 的理解成本，从而提升输出的质量。

一些其他类型的应用案例

1.润色文章

ChatGPT 擅长润色文章。你可以将自己的文章发给它并要求润色，以消除错别字和优化文案。

然而，ChatGPT 仅适用于初步润色，因为它的润色能力只能确保下限。譬如本文，我在交给 ChatGPT 润色后，至少又改了 3 遍。文章的内核是作者的思想，使用 ChatGPT 辅助写作，作者可以将更多精力投入到构思中。

2.总结文章

由于 ChatGPT 非常擅长总结文章要点，你可以将文章发送给它并要求提炼文中的主要论点和论据。输出质量通常很高。目前已经出现了一些利用 ChatGPT 能力分析文章的产品。比较推荐的相关产品是 ChatDOC，预计国内类似产品将在不久后迅速涌现。以前叫 PDF 阅读器的产品，可能很快都要升级为 PDF 分析器。

3.EXCEL 应用

Excel 公式学习不存在了。只需要描述想要对 EXCEL 中数据进行的分析维度，ChatGPT 会在简单场景下提供公式，而在复杂场景下告知您每一步应如何操作。因此，可以做到在没有任何数据泄露风险的前提下，颠覆了已有的 Excel 使用流程。

提示案例 1：

使用透视表对产品销售进行汇总：假设在一个数据表中，A 列包含产品名称，B 列包含销售日期，C 列包含销售额。请指导如何创建一个透视表，以展示每个产品的累计销售额。

提示案例 2：

图表中 “列” 代表每天销量，“行” 代表省区，现在需要迷你图，应该如何操作，以展示出各个省区每天的销量曲线。

4.提数

同样的，ChatGPT 也精通提数语句，准确的描述想要提数和链表的方式，就可以输出代码。如果公式没有跑通，还可以咨询错误的原因，chatGPT 还可以根据提供的错误原因修改语句。

提示案例：

计算每个产品类别的月度销售额：有两个表格，一个名为 sales（包含销售记录），另一个名为 products（包含产品信息）。sales 表中有 sale_id（销售 ID）、product_id（产品 ID）、sale_date（销售日期）和 sale_amount（销售额）列。products 表中有 product_id（产品 ID）、product_name（产品名称）和 product_category（产品类别）列。请给出一个 SQL 语句，按产品类别和月份汇总销售额。

六、如何在工作中高效运用 “提示”

现在我们已经知道了 ChatGPT 在多场景应用技巧，那么如何将其运用于日常工作以提高效率呢？

从宏观上看，主要分为两个阶段：

①基于工作流程的 AI 提效。

②基于 AI 的流程优化。第 2 个阶段需要以第 1 个阶段为基石。

第一个阶段已经可以有效的帮助大家提升工作效率，建议采用如下方法进行实际操作：

1.确定工作场景：

使用 WBS 工作分解技术技术，对自己的工作内容进行分解。

2.梳理工作流程：

基于分解后的子模块，梳理出 SOP。

3.确定问题类型：

定义 SOP 中各个环节的主要问题。判断主要解决问题的重复劳动占比。理论上，只要是依靠电脑的重复劳动，ChatGPT 都能提效。

4.沉淀提示模板：

不断积累针对某类特定问题的提示模板。后续再解决同类问题时，替换关键词即可。

七、总结

总的来看，ChatGPT 具备很好的解决重复性、规律性问题的能力。它解放了人们在电脑上进行重复劳动的生产力，使得人们可以将更多精力投入到发挥 “主观能动性” 的工作中，譬如面对复杂业务场景的分析和拆解。人类最为宝贵的 “思想”，变得更值钱了。

八、一点随想

上周末参加微软 CTO 韦青先生的分享，他也在不断学习人工智能的最新知识。然而，他表示如果授课者声称已经掌握了 ChatGPT 的应用，他将不会参加这样的课程，因为他认为目前还没有人能够完全理解这一技术的潜在价值。

我对此深感认同。我所分享的内容仅仅是我对 ChatGPT 的一些初步理解，如果能对大家有一些启发，那是我的万幸。我只希望能与大家一起不断学习、持续进步，共同迎接 AI 新时代的到来。