如何提升kimi答案质量和准确性

前言大家好,我是小智。上一篇文章通过智能体提示词专家案例给大家做了一下演示。平时小伙伴们用AI解决工作和生活中的问题,和AI交互最多的也是提示词,kimi团队能单独搞出一个提示词智能体出来,可见其重要性。今天分享一下如何设计你的提示词让它给出高质量的答案。1 提示词工程介绍
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什么是提示词(Prompt)工程提示词工程是一种方法,它用于编写具有引导性的提示,以便控制诸如Kimi这种语言模型的产出。这使用户能够驾驭模型的输出,生成符合他们特定需求的文字。 Kimi是一款强大的语言模型,具有产生人类般的文本的能力。它能处理大量的数据,并产生高质量的文本。然而,为了确保从Kimi中获得最佳的结果,理解如何有效地提示模型是关键。
通过提示,用户能够引导模型的输出,并生成相关、精准和高质量的文本。在使用Kimi时,理解其能力和局限性是至关重要的。
虽然这款模型能够产生出类似人类的文本,但如果没有得到适当的引导,它可能并不能始终产生满足用户期待的输出。
2 什么是好的提示词工程接下来通过几个演示例子来对比一下不同的提示词对生成的结果有什么影响,下面有一组案例,左边是错误演示,右边是正确演示
问题原因 | 错误演示 | 正确演示 |
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表达不清晰有歧义 | 给我一些关于狗的信息。 | 请告诉我金毛寻回犬的基本特征。 |
缺少提示信息 | 你了解历史吗? | 你有哪些关于二战的信息? |
没有任务/问题 | 给我点东西 | 请给我5个提高工作效率的技巧 |
任务太复杂 | 解释一下量子物理。 | 简单描述一下量子纠缠的概念 |
范围太广 | 谈谈经济 | 谈谈2023年全球经济的主要趋势 |
没有边界限制 | 关于健康,我们应该知道什么? | 列出10个保持心脏健康的日常建议 |
3 提示词公式上一篇文章介绍了提示词的框架结构,大家在写提示词的时候参考框架去写不同场景的提示词就行。这篇文章主要介绍一下我平时使用的提示词技巧,希望能给大家带来一些新的灵感。以下是列举了几种常用的公式
序号 | 公式名称 |
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1 | 提供示例公式 |
2 | 分步推理公式 |
3 | 提示词转换公式 |
4 | 比较提示公式 |
5 | 批判性提示公式 |
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提供示例公式
当你想模仿某个具体事物的时候,比如:文案/风格/语气/语法,模仿某个大人物说话风格的时候,比如:李白、雷军、马丁路德金、马斯克。这个公式就非常适用
我们为Kimi提供一些示例,示例可以是一个也可以是多个,让它来捕捉关键信息、风格;然后创作出 我们想要的形式内容。

请根据我提供的示例作为参考: 请你模仿这些示例的风格,写一篇****

对比一下直接让它生成一篇关于夏天的诗,效果肯定不一样。除此之外你也可以模拟雷军或者马斯克的说话风格,生成一篇文章。这里就不再演示,大家自己去找一些创作灵感。
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分步推理公式
这是一个高级提示词工程,可以引导Kimi以分步执行的形式,推理和解释结果来源。
当你希望深挖一个问题的根源时,这种方法尤其适用于教育和科普相关的需求,因为它能确保Kimi的回答既清晰又透明,易于理解。
手机是怎么传递声音的?让我们一步一步思考。
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提示词转换公式
当你有个需求,不知道怎么写有效的提示词的时候。可以使用下面这个公式来让Kimi帮你省去写复杂提示词的步骤。大大降低你跟AI对话的难度。当然现在Kimi推出了智能体,直接帮你生产结构化的提示词。不过没关系有些小伙伴可能不用kimi,用chatgpt,所以有这个转换公式还是有必要提一下
你是一个创建提示词的专家,非常擅长生成简洁明了和实用的提示词。请问我可以添加哪些内容和细节
来改善这个提示词的输出结果?我的提示词是:[我想生成一篇公众号爆文,应该怎么生成?]

提示词生成好之后,直接把提示词投喂给Kimi生成你想要的内容。
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比较提示公式
这个提示可以帮助你快速找到内容的关键点以及区别,比如我们可以用它对比不同产品、不同文案的优缺点,帮助你快速做出判断
请对比下方的文本示例,将它们的相似之处、区别、特征、功能、关键点、 *** 概括到一个表格中。这是两个内容:[内容1]
[内容2]
加密货币和区块链的区别

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批判性提示公式
这个提示可以帮助你提供客观和专业的反馈,突出需要改进的地方,并且提供建设性的批判,优化输出内容。
我希望你能做一个[**]方面的专家和批评家;评估下面的内容,告诉我它有哪些不好的地方,并且给出建设性的批判,然后指出要怎么改进。[这里可以提供一些问题背景]。我们来一步步地思考,我希望你解决每个环节的问题。这是我的内容:[]
由于生成的篇幅有些长,只截取一部分作为说明

可以看出来给出了合理性的批判和改进建议

4 写在最后以上是今天跟大家分享的如何提升Kimi答案质量和准确性最后分享一下我个人是如何学习AI的:
AI时代,各种学习资料泛滥,信息也是铺天盖地。面对海量的资料和信息,怎么去筛选和过滤呢?给大家推荐一个很全的AI知识库,通往AGI之路,贪多嚼不懒。

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