ChatGPT ve Diğer Yapay Zeka Modelleri İçin Prompt'lar Nasıl Yazılır - Pratik Bir Kılavuz

Hedefi bir cümlede tanımlayın ve şimdi test edin. Kullanışlı sonuçlar üreten prompt'lar yazmak için, görevi kesin bir bağlam ve net bir çıktı formatıyla sabitleyin. İzleyiciyi, gereken uzunluğu ve izin verdiğiniz tam veri kaynaklarını belirterek maksimum kesinlik sağlayın. Yazımınızda, görevi mümkün olduğunca spesifik olarak tarif edin ve modelin yanıtının istenen sonucu ele alacağını doğrulayın. Bu odak, sinir ağının niyetinizle uyumlu olmasını sağlar ve gidip gelmeleri azaltır şimdi.

Prompt'ları bir sahne tanımı gibi yapılandırın. Görsel bir görev için, sahneyi kış bağlamı ve gerçekçi bir tonla tanımlayın: "Karlı bir parkta bir yavru köpekin bir topu kovaladığı bir sahneyi tarif edin." Belirli bir görünüm istiyorsanız, markanıza uyan bir kandinsky stili veya başka bir stil isteyin. Kamera açısı ve hareket hakkında detaylar ekleyin: "sanki bir kamera ile yakalanmış bir video sekansında." Örneğin, sonuçları karşılaştırmak için kısa bir prompt ve daha uzun bir tane dahil edin, ardından farklı modeller için bağlami ayarlayın.

Çıktılar üretildikten sonra değerlendirin. Basit bir rubrik kullanın: prompt'a uygunluk, tamlık ve istenen bağlam ve stil ile tutarlılık. Değişkenleri tek tek değiştirerek modeller veya sürümler arasında prompt'ları çalıştırın ve etkiyi görün. Kısa bir kayıt tutun: prompt metni, model, tarih ve gözlemlenen farklar. Bu disiplin, öngörülebilir sonuçlara ulaşmayı kolaylaştırır ve görevi ve kısıtlamaları tanımlama sürecinde verimli iterasyon yapmayı sağlar.

Yeniden kullanabileceğiniz pratik şablonlar: rol, görev ve kısıtlamaları tanımlayan temel bir prompt, artı bağlam ve örnek giriş için bir bölüm. Ardından her model için bağlam ve stili uyarlayın. Test ederken ton, detay seviyesi ve çıktı formatında varyasyonlar deneyin; sonuçları karşılaştırın ve hangi değişikliklerin doğruluğu iyileştirdiğini not edin. Bir rapor özetleme prosedürü veya proje iş akışı taslağı gibi somut örnekler kullanın. Şimdi (şimdi), gerçek görevlere uyguladığınız küçük bir prompt seti uygulayın ve çıktılarınızın hedeflerinizle nasıl uyumlu olduğunu gözlemleyin, yaratıcı prompt'ları keşfetmek için kandinsky gibi stillere atıfta bulunarak dahil.

Net Hedefler ve Teslimatlar Tanımlayın

Her prompt oturumu için birincil bir hedef ve üç somut teslimat belirleyin. Hedef çıktı formatını, izleyiciyi ve başarı kriterlerini tanımlayın – kelime sayısı, ton ve yapı gibi. Detay ve kısalık arasında denge koruyun, bağlam derinliğini ve net bir uzunluk sınırı belirleyerek. Görev bir karakter içeriyorsa, özelliklerini, yayını ve makul eylemleri belirtin; gerçekçi bir tasvir isteyin ve prompt'un modelin o sonuca yönlendirilmesini sağlayın. Sonuçları gözlemci, anlatıcı ve karakter perspektiflerinden karşılaştırmak için çoklu görünüm prompt'ları kullanın. Çıktılar Rusça olmalıysa, dili net bir şekilde belirtin ve uygun işlemeyi sağlamak için parametreler uygulayın. Bir yavru köpek içeren örnekler için, duyusal detaylar ve inandırıcı etkileşimler gerektirin. Çıktıları bölümlere ayırın: örneğin, ana metin, bir bağlam notu ve bir doğrulama rubriği. Çok uzun bloklardan kaçının ve okuma kolaylığı için akıcı geçişler tutun. Bu yaklaşım, daha iyi prompt'ların gelişimini destekler ve ağlar ve platformlar genelinde güvenilir sonuçlar oluşturmaya yardımcı olur. Sonra, revize ederken tutarlılığı yeniden kontrol edin ve gerektiğinde kapsamı ayarlayın.

Pratik Teslimatlar Şablonu

Teslimat 1: istenen dilde ana metin; Teslimat 2: aynı sahneyi üç perspektiften gösteren çoklu görünüm taslağı; Teslimat 3: doğrulama için kompakt bir prompt kontrol listesi. Her öğe hedef, dil, ton, uzunluk ve bağlam içerir. Örneğin, bir yavru köpekin bir çocukla tanıştığı Rusça çıktı için, gerçekçi etkileşimler ve atmosfer sağlayın. Çoklu görünüm bölümü, sahnenin gözlemci, anlatıcı ve karakter perspektiflerinde nasıl değiştiğini göstermeli, karakter davranışını tutarlı tutarak. Sonra çıktıları detay ve kısalık arasındaki gereken denge ile uyumlu hale getirin. Çıktılar ağlar ve çoklu platform paylaşımı için uygun bölümlere organize edilmeli.

Doğrulama ve İyileştirme

Hızlı bir doğrulama çalıştırın: ana metnin uzunluk sınırına uyduğunu onaylayın, bağlamin hedefle uyumlu olduğunu doğrulayın ve promptun istenen Rusça çıktıları verdiğini kontrol edin. Çok ayrıntılı bloklar arayın ve kısaltın; görüşler arasında karakter özelliklerinin doğru kullanımını onaylayın; atmosferin atmosferik ve hedefle tutarlı kaldığından emin olun. Gelecek iterasyonları yönlendirmek ve prompt oluşturma becerilerinin gelişimini desteklemek için kompakt notlar kullanın, özellikle çoklu görünüm senaryoları ve gerçek dünya bağlami ile çalışırken.

Modeli Aşırı Yüklemeden İlgili Bağlam Sunun

2-3 cümlelik kısa bir bağlam sağlayın ki görevi, izleyiciyi ve istenen sonucu tanımlasın. Modelin referans alabileceği hazır bir veri parçası ekleyin, tam bir dökümü önleyerek.

Girişi bölün: bağlami sıkı tutun ve yardımcı veriyi ayrı bir blokta yerleştirin. Yapılmaması gerekeni göstermek için negatif bir örnek ve beklenen ton (tonu) ve stili göstermek için pozitif bir örnek kullanın, böylece chatgpt tahmin etmeden ayarlayabilir.

Nesneyi prompt'ta kısa bir tanımla tarif edin, ardından modelin cevaplaması gereken soruları listeleyin. Bu, modeli eyleme geçirilebilir çıktılara odaklar ve ilgisiz detaylarda gezinmesini önler.

İzleyici Moskovadaysa, yerel geleneklere, saat dilimlerine ve formatlara uyarlayın. Aşırı yüklemeden bahsetmeyin – temel bağlamı küçük tutun ve gerisini veri bloğu veya takip prompt'ları için ayırın.

Prompt'ları yapılandırmak için kompakt bir şablon kullanın: Bağlam, Veri, Görev, Ton ve Çıktı örneği. İstenmeyen yönlerden uzaklaştırmak için kısa bir negatif prompt dahil edin ve dahil edilecek yeşil ışık verin (örneğin, çıktıda görseller önemliyse mavi bir özet başlığı). Bir yavru köpek veya sıradan bir nesne tarifleri gibi konular için, dili erişilebilir tutun ve başlangıç bağlamında aşırı teknik jargon'dan kaçının.

Prompt'ları iş akışlarına entegre ederken, veri bağlantısını sıkı tutun: büyük kayıtları indirmeyin; modelin dikkate alması gereken gerekli alanlara yalnızca referans verin. Mektuplar veya onboarding videoları (videolar) için talimatlar hazırlıyorsanız, hedef dili (dili) ve kapsanacak tam bölümleri belirtin. Bu netlik, hazır prompt'un rollout senaryolarında güvenilir performansını sağlar ve modelle gidip gelmeleri azaltır.

Örnek prompt parçası: Bağlam: bir nesnenin ve özelliklerinin basit tanımlarını tarif edersiniz; Veri: ana parametreler: boyut, renk (mavi) ve kullanım durumu; Görev: kısa bir tanım ve anlayışı doğrulamak için üç soru üretin; Ton: dostça, pratik; Çıktı: hazır metin ve soru listesi. Bu yaklaşım, yakın vadeli hedefleri odak altında tutar ve chatgpt ile görevler genelinde yumuşak entegrasyonu destekler, özellikle kısa cevaplar veya kısa mektuplar üretmek istediğinizde, ayrıca eğitici videolar.

Prompt Yapısını ve Rol Rehberliğini Seçin

Rol-öncelikli bir prompt ile başlayın: ai-avatarı lider olarak ilan edin, somut bir karakter atayın, görevi özetleyin ve çıktı formatını kilitleyin. Dahil edilen karakterleri belirtin, izleyiciyi tanımlayın ve kısa, eyleme geçirilebilir sonuçlar talep edin. Bu kurulum, içerik hızlandırmak için oluşturulan üretkenlerle çalışır ve tutarlı çıktılar üretmeyi kolaylaştırır. Küçük bir ayar – örneğin, iterasyonlar için hızlı bir ritim tanımlamak – süreci çevik tutar.

Hedefinize göre net bir yapı seçin: Rol-Öncelikli, Bağlam-Öncelikli veya Hibrit prompt'lar. Her biri için tonu (tonu), uzunluğu ve teslimatı (madde işaretleri, adımlar veya kod) önceden tanımlayın. Sonuçları karşılaştırmak ve en güçlü kalıbı belirlemek için 3-5 iterasyon planlayın. Gerçekleri doğrulamak için google kullanın ve ekibiniz veya izleyici için erişilebilir tutun. Farklı bağlamlar ve izleyiciler genelinde boşlukları ortaya çıkarmak ve varsayımları stres-test etmek için diğer sesleri dahil edin.

Rol rehberliği detayları: ai-avatar kişiliğini tanımlayın – isim, arka plan, beceri seti ve iletişim stili. Örneğin, bir kız kişiliği onboarding için yaklaşılabilir olabilir, hailuo-ilhamlı bir avatar ise teknik açıklamalar için iyi çalışır. Rolleri nasıl değiştireceğinizi, belirsizliği nasıl ele alacağınızı ve ne zaman insan gözden geçiricisine yükselteceğinizi belirleyin. Gizliliği korumak ve konuşmaları yapıcı sonuçlara yönlendirmek için sınırlar koyun.

İterasyon ve doğrulama: her iterasyondan sonra doğruluk, uygunluk ve ton uyumunu değerlendirin. Sonuçları kaydedin ve sürümleri karşılaştırarak en güçlü yaklaşımı seçin. Çıktıların farklı uzmanlık seviyelerine sahip kullanıcılar için erişilebilir olmasını sağlayın, Rusya gibi bölgeler dahil. Prompt'ları kompakt tutun (sıfır taban çizgisi) ve büyük izleyicilere ölçeklemeden önce prompt iskeletini hızlıca test ederek rafine edin.

Örnek prompt'lar hızlı kazanımlar sağlar. Prompt 1, dostça ai-avatar Nova adlı hızlı bir eğitim için Rol-Öncelikli şablon kullanır, karakterleri ve net bir çıktı formatı dahil eder. Prompt 2, disiplinlerarası bir ekip için kısa bir brifing oluşturmak için Bağlam-Öncelikli kullanır, açık teslimatlar ve kontrollerle. Prompt 3, iterasyonlar genelinde sabit, hızlı bir ritim korurken fikirleri beyin fırtınası yapmak için rolleri ve bağlamı harmanlar.

Somut Örnekler ve Kenar Durumlar Dahil Edin

Öneri: Prompt'ları somut bir giriş ve tanımlı bir çıktı yapısıyla temelleyin. Örneğin, Moskovada bir kız ile ayarlanmış bir sahne tanımı (sahne) ve 5-maddeli genel bakış isteyin, doğruluğu doğrulamak için beklenen çıktıları gösterin.

Pratik Örnekler

1. Prompt: Kurgusal bir ürün genmo için 5-maddeli genel bakış oluşturun, kullanıcı değeri, riskler ve veri kaynaklarına odaklanarak. Moskovada bir kız içeren kısa bir sahne (sahne) tanımı dahil edin.

   Çıktı formatı: beş öğeli madde listesi; her öğe bir başlık ve bir cümlelik özet içerir; oluşturulan veri setlerine ve veri kaynaklarına referans verin ve stiller (stiller) ve yüksek kaliteli notlar (yüksek) belirtin.

   Neden işe yarıyor: Test edilebilir bir yapı verir; prompt'ların yanlış çıktığı yerleri görmenize ve yönergeleri sıkılaştırmanıza yardımcı olur.

2. Prompt: Ürün tanımı için iki ton varyantı üretin: biri yüksek stilde (yüksek) ve biri sıradan. 2 farklı stil (stiller) ve izleyici ruh hali hakkında bir not dahil edin.

   Çıktı: "Resmi" ve "Sıradan" etiketli iki kısa paragraf, belirgin sesle, artı 1 cümlelik karşılaştırma. Zaman bütçesi: hızlı dönüş (zaman) not edildi.

   Neden yardımcı olur: Prompt'ların farklı stiller genelinde nasıl ölçeklendiğini ortaya çıkarır ve temel içeriği yeniden yazmadan tonu ayarlamanıza yardımcı olur.

3. Prompt: Bir film için varlıkları indirme hakkında bir sahne (sahne) tarif edin, istenmeyen unsurları bastırmak için easynegative gibi negatif prompt parametresi dahil edin. Marka genmo'yu ve gerçekçi bir olay noktasını belirtin.

   Çıktı: kurulum, görseller ve tuzaklarla yapılandırılmış taslak; easynegative tarafından kısıtlanan unsurları açıkça not eder.

   Neden yardımcı olur: Varlıklar oluşturulduğunda çıktıları nasıl kontrol edeceğinizi yakalar ve sınırları nasıl belgeleyeceğinizi.

4. Prompt: Etkileşimi artırmak için açık sorular soran bir abonelik bağlamında sosyal bir gönderi için 4 farklı prompt listeleyin, artı bir çağrı-eylem.

   Çıktı: Değişken sesli 4 varyant, her biri bir soru prompt'u ve takip önerisi içerir. Çinli? (yok say) – Rusça konuşan bağlama odaklanın ve daha fazla etkileşim.

   Neden yardımcı olur: Prompt'ların farklı izleyiciler ve medya formatları genelinde nasıl performans gösterdiğini test eder.

5. Prompt: Yeni bir kullanıcı için prompt oluşturma adım adım şablonu sağlayın, bölümler: hedef, kısıtlamalar, giriş örneği, beklenen çıktı ve destek dahil etme (soprovoshdenie).

   Çıktı: Yapıştırmaya hazır kontrol listesi tarzı şablon; oluşturulan prompt örnekleri (oluşturulan) ve zaman (zaman) ve karmaşıklığı yönetme ipuçları içerir.

   Neden yardımcı olur: Yeni kullanıcıların abonelik bağlamında yeniden kullanabileceği yeniden üretilebilir bir iş akışı sunar.

Kenar Durum Senaryoları

1. Belirsizlik: Prompt “Bir sahne tarif edin.” der. Sonunda netleştirici sorular ekleyin ve revize edilmiş bir prompt sağlayın, örneğin, “Yağmur altında Moskovada yürüyen bir kız sahnesini (sahne), resmi bir tonda tarif edin.”

   Neden önemli: Vague çıktıları azaltır ve iterasyonu hızlandırır.

2. Çakışan gereksinimler: Prompt yüksek stilistik karmaşıklık ve ultra-kısa çıktı ister. İki adıma bölerek çözün: önce yapılandırılmış temelleri teslim edin, sonra stil-zengin bir varyant.

   Kontrol: uzunluk ve kapsamın hedef izleyiciyle uyumlu kaldığından emin olun; modeli aşırı yüklemeyin.

3. Güvenlik ve sınırlar: Prompt hassas konulara dokunuyorsa, bir güvenlik korkuluğu ekleyin ve izinli verilerle nötr bir senaryoya yeniden çerçeveleyin.

   Sonuç: çıktılar faydalı kalırken sorumlu kullanımı korur.

4. Çok küçük veri seti (küçük örneklem)

   Yaklaşım: sentetik ama makul örneklerle tamamlayın; belirsizliği belgeleyin ve güven notları sağlayın.

5. Dil karışımı: Prompt İngilizce ve Rusça karıştırır. Net bir dil bayrağı kullanın ve gerektiğinde dil başına ayrı çıktılar sunun.

   Sonuç: öngörülebilir iki dilli sonuçlar veya temiz dil ayrımı kaosu önlemek için.

6. Uzunluk kontrolü: Kullanıcı uzun form çıktı ister. Kontrolü tutmak için açık maxword veya maxline kısıtlamaları ve bir özet başlığı kullanın.

   Kontrol: uzunluğu ve okunabilirliği izleyici ihtiyaçlarına karşı doğrulayın (örneğin, düz dilde genel bakış).

7. Varlık indirme (indirme) ve kaynak izinleri

   Strateji: lisans kontrollerini, kaynak güvenilirliğini ve çevrimdışı erişim notlarını belirtin; varlıklar indirilemezse bir yedek dahil edin.

Geri Bildirime Dayalı Olarak Prompt'ları Test Edin, Analiz Edin ve İterasyon Yapın

bir somut pratik: küçük bir prompt partisini test edin – en fazla 3 varyant – ve çıktıları net hedeflere karşı karşılaştırın. Bir taban çizgi belgeleyin, ardından yanıtın niyet, ton ve detay seviyesine uyup uymadığını görmek için hızlı kontroller çalıştırın. Çıktıların ne kadar hızlı döndüğünü (hızlı) takip edin ve hedefte kalıp kalmadıklarını, sonuçların akıcı ilerlemesiyle.

Başarı metriklerini tanımlayın: doğruluk, uygunluk, tutarlılık ve hız. Sonuç kalitesini gözlerinizle inceleyin ve hedef sonuca (sonuca) karşılaştırın. Sapmayı not edin ve çıktılar prompt ile uyumlu kalıp kalmadığını. İncelemeleri hızlandırmak ve çok ayrıntılı yanıtları azaltmak için kısa bir kontrol listesi kullanın.

Kısa sorular (sorular) ve kısa bir rubrik kullanarak geri bildirim toplayın. Her girişi görev niyetiyle etiketleyin ve hem nicel sinyalleri (puan, cevap süresi) hem de nitel notları yakalamak için araçlar kullanın. Geri bildirimi diğer ekip üyeleri tarafından kolay erişim için bulutta saklayın ve model ve göreve göre organize edin.

Sonuçları analiz edin ve başarısızlık modlarını belirleyin: eksik bağlam, belirsiz kısıtlamalar veya karmaşık görevlerde sapma. Çıktıların çok uzun veya çok kısa olup olmadığını not edin ve isteği karşıladı mı. Çıktıları hedef şablona karşılaştırın ve düzeltmeleri yönlendirmek için difüzyon sapmasını nicelleştirin.

Somut değişikliklerle iterasyon yapın: talimat uzunluğunu ayarlayın, örnekler ekleyin, kısıtlamaları sıkılaştırın. Örneğin, modelin yönlendirilmesi için istenen yapının ve beklenen çıktıların kısa bir illüstrasyonunu sağlayın. Sonuçlar iyileştiğinde, değişikliği kaydedin ve daha iyi bir istek için akıcı ilerlemeyi doğrulamak için başka bir test çalıştırın.

Kararlı, tekrarlanabilir bir iş akışı oluşturun: test çalıştırmalarını otomatikleştirin, çıktıları toplayın ve sonuçları bulut panolarında saklayın. Prompt'ları diğer modeller genelinde karşılaştırmak için difüzyon veya stabil varyantlar kullanın ve en iyisini izole edin. Değişen ve nedenini net notlar yazmak için merkezi bir yer oluşturun. Kenar durumları sorgulamak ve kapsama sağlamak için sorular kullanın. Denetlenebilirlik için araçlar ve kayıtlara güvenin.