给予AI准确指令 方可掌握与AI有效沟通的窍门｜谈沚晴

随着生成式 AI 技术普及，我们可以透过自然语言（Natural Language）与AI互动，获得高效率或富创意的回应，这与传统搜寻引擎截然不同。

传统搜寻依赖关键字进行资料检索，例如查询名人出生年份时，可能输入“Bill Gates 出生年份”；而AI 则能理解如“Bill Gates 在哪一年出生？”这类更贴近日常语言的指令，并准确回应，这些输入语句便称为Prompt（指令）。

与AI对话 从“怎样问”开始

你可曾想过，即使问的是同一件事，Prompt写法不同，AI生成的结果也可能大相迳庭？写Prompt就如写信， 若清楚列明地址、收件人及来信目的，邮递员自然更容易理解和处理，收件人的回应也更贴近期望。

与 AI 沟通亦如人际交流般讲求技巧。试想你对同事说“请帮我写份报告”，对方未必知道你对格式、数据来源或重点有何要求，结果可能与你预期有落差。

如果语言是人与人之间的沟通桥梁，关键字是人与搜索引擎的沟通方式，那么Prompt就是人与AI的沟通工具。AI作为语言模型，需依赖清晰、具体的Prompt才能理解用户意图并生成合适内容。因此，“Prompt Engineering”的核心，正是设计出有效Prompt，让AI回应更符合预期。

撰写Prompt的四大元素

要构成一个完整且有效的Prompt，可包括以下四个主要元素：

1. 目标（Goal）：你希望AI完成什么任务或回答什么问题？这是Prompt的核心指令。
2. 背景（Context）：你为什么需要这项回应？涉及什么人或情境？这能帮助AI理解任务的深层目的。
3. 资料来源（Source）：AI可参考哪些资料？可指定网络上的公开资讯、特定文件或电邮。
4. 期望（Expectation）：你希望AI如何呈现结果？包括语气、格式、长度、语言风格等。

例如输入“请帮我总结这封电邮”，可改写为：

“为准备与客户X的会面，以讨论其Y品牌推广计划（背景），请根据6月以来的所有相关电邮（资料来源），列出三至五个重点摘要（目标）。请以简洁明确的语言撰写，使我能迅速掌握重点（期望）。”

透过上述方式，AI更容易理解指令背后的用意，回应自然更贴近需求。

简单口诀：What、Why、Which、How

当然，使用AI的目的本是提升效率，并非所有任务都需用上完整结构。但在需要准确度高、要求具体的情况下，这些技巧便能发挥极大效益。

若要简单记住撰写Prompt的重点，不妨使用“What、Why、Which、How”这个口诀：

• What：我想要什么？（目标）
• Why：我为什么需要？？（背景）
• Which：需要参考哪些资料？（资料来源）
• How：AI应如何表达？（期望）

下次当AI回应不如理想时，不妨回头检视Prompt是否遗漏了以上四项关键元素。

做少或做多一步 差别有多大？

若只输入“帮我写一段产品介绍。”，AI回应可能较为概括，未必切合具体需求。但若加入明确目标（如撰写网上广告贴文）、背景与受众（专业人士）、参考来源（产品官网），以及语气与篇幅等要求，AI便能更准确理解意图，生成更具针对性和实用性的内容。

谈沚晴

微软云端策略架构师

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