人才岛AI电商产业园
近日，新加坡政府科技局（GovTech）组织了首届 GPT-4 提示工程大赛，这场比赛吸引了超过 400 名杰出的参与者，95后华人Sheila Teo 从中脱颖而出，拿到大赛冠军。
她是如何高效使用AI工具的？她的提示工程策略将带给我们怎样的启发？我们平时该怎么上手使用AI来协助我们？请跟随小编，相信文章接下来的内容会对你有所帮助。
CO-STAR框架
在使用大语言模型时，有效的提示构建至关重要。CO-STAR 框架是一个实用的提示构建工具，由新加坡政府科技局数据科学与 AI 团队创立。它考虑了所有影响大语言模型响应效果和相关性的关键因素，帮助使用者获得更优的反馈。
(C) 上下文：为任务提供背景信息 通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。
(O) 目标：明确你要求大语言模型完成的任务 清晰地界定任务目标，可以使大语言模型更专注地调整其回应，以实现这一具体目标。
(S) 风格：明确你期望的写作风格 你可以指定一个特定的著名人物或某个行业专家的写作风格，如商业分析师或 CEO。这将指导大语言模型以一种符合你需求的方式和词汇选择进行回应。
(T) 语气：设置回应的情感调 设定适当的语气，确保大语言模型的回应能够与预期的情感或情绪背景相协调。可能的语气包括正式、幽默、富有同情心等。
(A) 受众：识别目标受众 针对特定受众定制大语言模型的回应，无论是领域内的专家、初学者还是儿童，都能确保内容在特定上下文中适当且容易理解。
(R) 响应：规定输出的格式 确定输出格式是为了确保大语言模型按照你的具体需求进行输出，便于执行下游任务。常见的格式包括列表、JSON 格式的数据、专业报告等。对于大部分需要程序化处理大语言模型输出的应用来说，JSON 格式是理想的选择。
实际运用范例
下面是一个例子，说明CO-STAR框架为什么有用。假设你是一名社交媒体经理，你需要帮助起草一篇Facebook帖子来宣传公司的新产品。
没有CO-STAR的提示工程是这样的：
在Facebook上写一篇文章，为我公司的新产品做广告。我的公司名为Alpha，产品名为Beta，是一种新型超快速吹风机。
下面是GPT-4的输出结果：
介绍Alpha公司革命性的Beta吹风机！
- 告别冗长乏味的吹发过程！阿尔法隆重推出贝塔型吹风机，这是我们在护发技术方面的最新创新。
- 超快吹干：得益于先进、强劲的电机，Beta可以将你的吹干时间缩短一半。让你更快做好准备，有更多时间做自己喜欢的事情！
这种输出方式虽然够用，但却非常普通，缺乏必要的细微差别和有针对性的吸引力，无法引起公司受众的共鸣。
下面是一个使用CO-STAR模板的示例，它提醒你将任务的其他方面融入你的提示中，特别是之前的快速提示中缺少的「风格」、「语气」和「受众」方面：
# CONTEXT（上下文） #
我想推广公司的新产品。我的公司名为 Alpha，新产品名为 Beta，是一款新型超快速吹风机。
# OBJECTIVE（目标） #
帮我创建一条 Facebook 帖子，目的是吸引人们点击产品链接进行购买。# STYLE（风格） #
参照 Dyson 等成功公司的宣传风格，它们在推广类似产品时的文案风格。# TONE（语调） # 说服性
# AUDIENCE（受众） #
我们公司在 Facebook 上的主要受众是老年人。请针对该群体在选择护发产品时的典型关注点来定制帖子。
# RESPONSE（响应） #
保持 Facebook 帖子简洁而深具影响力。
用 Alpha Beta——超快速吹风机，体验轻松的优雅生活，它是为具有洞察力的一代人设计的。
与 Alpha Beta 一起，重新找回简单而高效的护发乐趣。
我们的最新创新不仅是一款吹风机；它还承诺为那些懂得欣赏生活美好事物的人提供快速、柔和且可靠的发型打理。
- 易用且直观：向复杂的设备说再见。Alpha Beta 专为舒适和简便而设计，非常适合那些喜欢简洁、无麻烦操作的人。
- 节省时间的技术：我们知道您的时间非常宝贵。
因此，Alpha Beta 显著缩短吹发时间，让您有更多时间享受生活。立即体验优雅与简约的完美结合。
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*图片来源于网络
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