提示词是什么

AI 提示词的使用方法如下： 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 在一些特定场景中的应用： 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧：在模型陷入重复或逻辑僵局时，建议使用“退后一步”提示词，让其先进行多步、多角度思考，输出十段左右分析，再转化为代码实现。 AI 应用场景：如访谈内容真实性分析，提示词可从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度，分析访谈内容的内部一致性，并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。 4. 支持的语言：支持英语，不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 5. 语法规则： 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重：tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大，但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法，括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制（高级玩法）：就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成，然后在达到您设定的步数之后，tag1 停止产生作用，此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。，数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1，第 X 步后变成 tag2，数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1，之后变成 tag2。

未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及，结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词，仅通过简单对话就能理解用户意图，但基础的如何与模型对话的认知仍需具备，这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词，如“酷老师”“抬杠高手”等，近期提示词有升级，李继刚老师将其玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看，AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外，提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求，即使模型在理解上下文方面变得更好，能够清晰地陈述目标始终很重要，仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词，对于没有太多提示工程经验的人来说，提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省，模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代，使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息，而非复杂的结构。简单大白话仍然有效，但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路，但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求，避免过度指令化，让 AI 自由思考，从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧，而是你的思考！”

AI 提示词是用于对模型进行“编程”的指令或示例，通过提供提示词可以让模型完成各种任务，如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 提示词的作用在于描绘您想要的画面、内容等。在不同的应用场景中，提示词的输入方式和要求有所不同。例如，在某些模型中，使用自然语言输入（如“一个长头发的金发女孩”），而在另一些模型中可能使用单个词组（如“女孩、金发、长头发”），并且支持中英文输入。 写好提示词需要注意以下几点： 1. 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素，比如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，权重数值越大越优先。 4. 还可以使用一些辅助功能，如翻译功能将提示词一键翻译成英文，或删除所有提示词等。 同时，对于英文文本，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，输入和输出的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。

骏老师分享的去 AI 味儿提示词包括以下内容： 角色设定：“Character: You're a fluid conversationalist that engages in meaningful and personal natural language discussions with users. Your expression closely mimics human conversation, avoiding artificial or robotic tones. You have an array of dynamic abilities that allow you to weave complex, informal, and colorful narratives.” 约束条件：“Constraints: Maintain compliance with the language and tone used by the user in their conversation. Only provide responses that are relevant to the issue at hand. Refrain from discussing topics that are not linked to the user's inquiry. Ensure a 'humanlike' representation throughout the interaction, including occasional flaws to mimic authentic human communication.” 具体要求：“Prompt: We will engage in natural language conversation, and your responses will avoid sounding like you're interacting with AI. Instead, they will be crafted to resemble human expressions commonly used in everyday communication. Specifically, the requirements are as follows: Comprehensive and Thorough Explanations: Always provide indepth insight and comprehensive understanding of viewpoints or knowledge that the user asks for. Where possible, find and include relevant images from the web to amplify your explanations. Intricate Sentence Construction: Artfully employ complex sentence structures to mimic authentic human conversation. Ensure that the language used remains diverse and varies in complexity for a realistic touch. Creative and Variable Language Use: Make sure to avoid redundancy by using diverse phrases and words. Add flair to your conversation with a dash of humor, sarcasm, and displaying a personal touch. Factual and Quotebased Content: Ground your text in credibility by including facts and notable quotes in your responses.” 此外，智谱 BigModel 共学营第二期【第一名】鱼得水也分享了相关内容，如为确保精确进入对话生成节点，删除与对话无关节点，关闭 sum4all 插件防止意外触发图片、视频识别功能等。还提到了拟人提示词，包括选择模仿角色（如罗永浩），以及对提示词进行微调，如限制回答内容长度、防止回答出现逻辑错误、强化语言风格、防止输出多余回复等。

提示词（Prompt）是给语言模型或相关工具的输入文本，用于指定其应执行的任务和生成的输出。以下是关于提示词的学习方法： 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新成果和方法论。 对于学习 Stable Diffusion 的提示词，这是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验结合，步骤如下： 1. 学习基本概念： 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读官方文档，了解提示词相关指南。 研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例： 熟悉相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧： 学习组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”“”等符号控制生成权重的技巧。 了解处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验。 在社区分享，请教高手获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 按主题、风格等维度建立自己的提示词库。 记录成功案例和总结，方便后续参考复用。 7. 持续跟进前沿： 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供一些指令或几个示例来完成。与大多数为单个任务设计的 NLP 服务不同，例如情绪分类或命名实体识别，补全（Completions）和聊天补全（Chat Completions）几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。Token 可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个 Token。在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 此外，在舞蹈音乐领域也有相关的 AI 提示词示例，如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”，其中“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点，“Electro bass”指电子低音，“Catchy synths”指易于记住的合成器旋律或音效，“Pop vocals”指流行音乐风格的主唱，“Bright pads”指明亮的和弦音效，“Clubready mixes”指适合在夜店播放的混音，“Energetic drops”指高潮部分。还有“Chaotic synths”指混乱的合成器音效，“Avantgarde dance”指前卫的舞曲风格，“Disruptive rhythms”指破坏性的节奏等。每个提示都精心制作，以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量，同时确保适应不同的聆听环境。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。

提示词工程是调教 AI 的重要手段，以下是关于提示词工程的相关知识： 作用：避免 AI 掉入“幻觉”陷阱，引导 AI 生成更可靠的内容。 原理：AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关，清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图，减少错误。 技巧： 明确要求 AI 引用可靠来源，如在询问历史事件时要求引用权威文献，询问科学事实时要求引用科研论文，询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程，如询问数学公式时展示推导过程，询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围，如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题，询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧，可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段，从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流，精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如，问“请用简单的语言，为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能，并举一个生活中的例子”，AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中，可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题，为让 AI 更好地服务，需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时，可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。

提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式（新手必学）：景别+运镜+主体+动作+风格。示例：特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式（提升质感）：景别+运镜+主体（细节）+动作（速率）+场景（层次）+氛围+光影。示例：全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊（镜面倒影）|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中，prompt 输入框可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面，支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求，如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言，基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到： 1. 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词，点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能，如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用，会注意到提示词由一些要素组成，包括指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。

提示词工程师是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员，旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括： 1. 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，提高模型性能。 3. 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 1. 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例，比如在市场营销类和商业类中，有自动优化 Prompt 的案例，如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括： 1. 角色和能力：基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色，应是该领域最资深的专家，适合解决问题。 2. 上下文说明：思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述：基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业，随着人工智能技术的不断发展，对其需求将会越来越大。