更智能 AI 工作流的提词优化艺术

提词优化入门

提词优化指的是完善你给 AI 模型的输入，使其能给出尽可能准确且高效的响应。这不仅仅是沟通要清晰——优化的提示还能减少计算开销，从而加快处理速度、降低成本。不论你是在为客服机器人编写问题，还是生成复杂报告，提示的结构和措辞都至关重要。

好提示与坏提示的区别

你是否尝试过让 AI 写 meta 描述？很可能你的第一个提示是这样的：

帮我写一个关于提词优化主题的 meta 描述。

这个提示存在几个问题。如果你没有指定 Google 要求的 140 字符长度，AI 很可能会写超。如果长度对了，风格可能不符，或写得太平淡，没人愿意点。最后，AI 没读过你的文章，只能生成模糊的 meta 描述。

看下面这个提示。它更长，运用了我们将在本博客学到的多种技巧。这个提示的好处在于它全面规避各种问题，确保你第一次就能拿到想要的输出：

基础知识解析

Token 是 AI 模型处理文本的基本单元。模型会将文本拆分为这些 Token。一个 Token 可能是一个词、多个词，甚至是一个词的一部分。Token 越多，响应通常越慢，计算成本越高。因此，理解 Token 的工作原理对于优化提示、降低成本和提高执行速度非常重要。

Token 为什么重要：

1. 成本： 许多 AI 模型（如 OpenAI 的 ChatGPT）按处理的 Token 数量计费。
2. 速度： Token 越少，响应越快。
3. 清晰度： 简明的提示有助于模型聚焦相关细节。

例如：

• 高 Token 提示：
  你能详细解释一下机器学习模型是如何训练的吗，包括所有可能的算法？
• 低 Token 提示：
  简要概述机器学习模型的训练过程，突出主要算法。

高 Token 的提示要求 AI 针对所有选项详细说明，而低 Token 的提示只需简要概述。你可以根据概述有针对性地展开，从而更快、更省钱地得到想要的结果。

如何设计高效提示

高效提示需要清晰、具备上下文，还要富有创造力。建议尝试不同格式，探索最适合 AI 的提词方式。以下是一些常用技巧：

明确具体

模糊的提示会让模型困惑。结构良好的提示能确保 AI 理解你的意图。

示例：

• 模糊提示：
  写一写体育。
• 具体提示：
  写一篇关于篮球运动员定期锻炼好处的 200 字博客。

提供上下文

补充相关细节，有助于 AI 生成更契合需求的回复。

示例：

• 无上下文：
  解释光合作用。
• 有上下文：
  用简单语言，向 10 岁孩子解释光合作用。

提供示例

加上示例能引导 AI 理解你想要的格式或语气。

示例：

• 无示例：
  生成一则智能手机的产品评价。
• 有示例：
  写一篇正面的智能手机评价，例如：“我已经用 [产品名] 一周了，拍照效果非常棒……”

利用模板

对类似任务使用标准化模板，能确保一致性并节省时间。

博客模板示例：
“写一篇 [字数] 的博客，主题为 [话题]，重点关注 [具体细节]。采用友好语气，包含 [关键词]。”

上下文优化进阶技巧

一些进阶策略可以让你的提示更上一层楼。这些技巧超越了基础的清晰和结构，能帮助你处理更复杂的任务、集成动态数据，并根据特定领域或需求定制 AI 响应。以下是每种技巧的简要说明，并附有实用示例。

少样本学习

少样本学习就是在提示中提供少量示例，帮助 AI 理解你需要的模式或格式。它让模型能够用极少数据进行有效泛化，适合新任务或不熟悉的任务。

只需在提示中给出几个示例，便于模型理解你的期望。

示例提示：

将以下短语翻译成法语：

1. 早上好 → Bonjour
2. 你好吗？→ Comment ça va?
   现在翻译：你叫什么名字？

提示链

提示链是将复杂任务拆解为更小、可管理的步骤，并逐步推进。这样 AI 可以系统地解决多步问题，确保输出清晰且准确。

示例提示：

• 第一步：用 100 字总结这篇文章。
• 第二步：把总结内容转成一条推文。

上下文检索

上下文检索通过引用外部资源或摘要关键信息，将相关、最新的数据集成到提示中。这样可以让 AI 获得更准确和及时的数据，输出更有参考价值。

示例：
“请根据这份报告的数据 [插入链接]，总结可再生能源的发展趋势。”

嵌入微调

利用嵌入进行微调，可以用特定的数据表示让 AI 模型适应某一领域或任务。这种定制能提升 AI 在细分或行业应用中的相关性和准确性。

Token 管理策略

合理管理 Token 使用量，可以让 AI 更快、更省钱地处理输入和输出。通过减少处理的 Token 数量，你可以节省成本、加快响应，而不牺牲输出质量。以下是有效的 Token 管理技巧：

1. 精简无用词汇： 避免冗余或啰嗦的表述，让提示简洁明了。
   • 啰嗦： 如果可以的话，请您简单介绍一下……？
   • 简洁： 请概述……
2. 窗口法： 只处理长输入中最相关的部分。分段处理，让 AI 能更好地提取关键信息，避免重复遍历全部内容。
   • 示例：将一份 1 万字文档分段，每段分别提取要点，然后汇总。
3. 批量与分割输入： 处理多个提示时，归类合并以提高效率。
   • 示例：将多个相关问题合并到同一个提示中，用清晰分隔符分开。

如何监控优化效果

优化不仅仅是写好提示。要定期跟踪性能，并根据反馈不断迭代。持续跟踪有助于稳步完善，让你有据可依地做出调整。

关注这些核心指标：

• 响应准确性： 输出是否达到了预期？
• 效率： Token 使用量和处理时长是否在可接受范围内？
• 相关性： 回复是否始终围绕主题？

最好的方式是使用能让你查看和分析每个提示具体用量的界面。如下图，FlowHunt 同一个 AI 工作流运行 5 次，仅素材不同。每次费用只差几美分，但随着调用次数增加，差异很快就会积累：

结语

无论你是想高效用好 AI 模型的免费额度，还是在大规模构建 AI 战略，提词优化都是所有 AI 用户的关键。这些技巧能让你高效利用 AI，获得准确输出，并降低成本。

随着 AI 技术不断进步，与模型进行清晰、优化的交流只会越来越重要。现在就免费试用这些策略吧。FlowHunt 支持你在同一仪表盘上搭建多种 AI 模型和能力，实现任何任务的优化高效 AI 工作流。立即免费试用 14 天！