微新創(chuàng)想（idea2003.com）8月8日 消息:想要用好大語言模型（包括ChatGPT、Bard等AI工具），其中一大關鍵點就是能給出清晰和明確的指令提示，好的提示可以讓大語言模型更好地理解你的需求并產(chǎn)生更相關的輸出。

對于小白，如何編寫高質量的提示?本文將跟大家分享一個簡單容易操作的提示框架——RODES提示框架。這是推特用戶@Sebo 所構建的一個簡單但實用的提示詞框架，通過遵循這一框架，可以幫助大家編寫高質量的提示詞。

RODES 提示框架基于知名的帕累托原則（80-20規(guī)則），將重點放在能夠產(chǎn)生最大影響的關鍵要素上。通過使用 RODES 提示框架，大家可以更好地組織和構思提示詞，并提高其效果。該框架將幫助你專注于編寫最重要的部分，從而提供更高性能的提示。

該框架的五個要素包括:角色（Role）、目標(Objective)、詳細信息(Details )、示例(Examples)、感知檢查(Sense Check)。比如，在角色部分，您需要定義 AI 扮演的角色，并盡可能提供細節(jié)。在目標部分，明確指定任務的目標，并盡量具體等等。

圖片來源:RODES提示框架作者@Seb分享的實例圖

RODES 提示框架具體如下:

1. 角色 （Role）

首先定義您希望 AI 扮演的角色。細節(jié)越多越好。示例:

您是世界級的推特代筆作家，撰寫病毒式推文。

2. 目標 （Objective）

明確說明任務的目標。要盡可能具體。例子:

我希望您就我將為您提供的主題寫一條病毒式推文。

3. 詳細信息 （Details ）

提供您的請求的具體要求和約束，包括您希望模型遵循的確切步驟。

示例:

病毒式推文應滿足以下要求:

– 長度不應超過280個字符。

– 它應該使用強有力的形容詞，即不懈的、令人興奮的等。

– 它不應該有主題標簽或表情符號等。

4. 示例 （Examples）

提供您想要的輸入和輸出的示例，讓模型準確地學習您想要的內容。

5. 感知檢查 （Sense Check）

最后，詢問模型是否理解您的提示以及是否需要任何進一步的信息來完成目標。

如果你想要進一步優(yōu)化提示，可以參考本文中給出的示例和指導根據(jù)自己的需求去優(yōu)化。