【進階技巧】提升ChatGPT回答質量的提示詞秘訣

提示詞工程基礎

什麼是提示詞工程(Prompt Engineering)

提示詞工程是一門新興的技術領域，專注於設計、優化和改進與AI模型（如ChatGPT）互動的指令。簡單來說，它就像是人類與AI之間的溝通橋樑，通過精心設計的語言指令，引導AI生成更符合我們期望的回答。

提示詞工程師需要理解AI模型的工作原理、語言結構以及特定領域知識，以創建能夠最大化AI潛力的提示詞。這不僅是一種技術，更是一門藝術，需要不斷實踐和優化。

為何提示詞對AI輸出至關重要

提示詞的質量直接決定了AI回答的質量，這一點尤為重要，原因如下：

方向指引：提示詞就像是給AI的導航儀，指引它在浩瀚的知識海洋中找到正確的方向。
上下文理解：優質的提示詞能提供足夠的背景信息，幫助AI理解問題的具體情境。
期望明確化：清晰的提示詞能明確表達你的需求和期望，減少誤解和無用回答。
知識邊界：適當的提示可以幫助AI確定回答的深度和廣度，避免過於淺顯或過於複雜。

一個簡單的例子：「告訴我關於蘋果的信息」和「請以營養學專家的角度，詳細分析蘋果的營養成分及其對人體健康的影響」會得到截然不同的回答。

提示詞優化的核心原則

要創建高效的提示詞，需遵循以下核心原則：

明確性：避免模糊不清的表述，使用精確的語言描述你的需求。
具體性：提供具體的背景、範圍和期望，而非籠統的問題。
結構化：將複雜問題分解為結構清晰的部分，便於AI逐步處理。
相關性：只提供與問題直接相關的信息，避免無關內容干擾AI理解。
迭代性：準備好基於初步回答進行多輪對話，逐步優化結果。

❌ 不明確：「給我寫一篇文章」

✅ 優化後：「請撰寫一篇800字的文章，主題為『遠程工作對現代職場文化的影響』，需包含三個主要觀點，並提供實際案例支持。風格要專業但易於理解，目標讀者是對職場趨勢感興趣的年輕專業人士。」

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角色扮演技巧

如何讓ChatGPT扮演特定專家角色

角色扮演是提升ChatGPT回答質量的強大技巧。通過明確指定AI扮演特定專業角色，可以獲得更專業、更有深度的回答。實施步驟如下：

明確角色定位：清楚指定ChatGPT需扮演的專業角色，如「資深軟件工程師」、「行銷策略專家」等。
設定專業背景：提供角色應具備的經驗、知識背景和專長領域。
定義溝通風格：指明希望回答採用的語氣、專業度和表達方式。
設定回答框架：說明希望回答包含哪些元素，如理論基礎、實踐建議、案例分析等。

✅ 範例：「請以擁有15年經驗的網絡安全專家身份，分析最新的勒索軟件攻擊趨勢。回答需包含技術分析、防禦策略和實際案例，語言需專業但能讓非技術人員理解。」

設定背景與專業領域的方法

為角色設定豐富的背景和專業領域，可以讓ChatGPT生成更加真實、專業的回答：

明確專業資歷：指定角色的工作年限、職位和成就。
設定知識範圍：明確角色應精通的理論、方法和工具。
提供行業背景：描述角色所處的行業環境、最新趨勢和挑戰。
指明目標受眾：說明回答應針對什麼樣的讀者群體。
設定問題情境：提供一個具體的問題背景或案例。

✅ 有效的設定：「你是一位在矽谷頂級科技公司工作10年的產品經理，曾負責多個用戶量過百萬的應用程序。你精通敏捷開發、用戶研究和數據分析。請針對一家初創公司正在開發的健康追蹤應用提供產品策略建議。」

角色提示詞範例與實際應用

以下是幾個有效的角色提示詞範例，展示如何在不同場景中應用角色扮演技巧：

財務顧問角色：

請以擁有特許金融分析師(CFA)資格、專注於個人退休規劃的資深財務顧問身份，為一位35歲、年收入80萬台幣的科技行業專業人士提供退休投資策略。請包含風險評估、資產配置建議和稅務考量，使用專業但平易近人的語言。

教育專家角色：

你是一位擁有20年經驗的中學教育專家，專長於創新教學方法和學生參與度提升。請針對高中歷史課程中學生參與度低的問題，提供5個具體的教學策略。回答應包含實施步驟、預期效果和可能遇到的挑戰。

市場研究分析師角色：

作為一位專注於亞太區消費品市場的資深市場研究分析師，請分析台灣植物性食品市場的未來5年發展趨勢。分析應包含市場規模預測、消費者行為變化、主要競爭者分析和進入市場的機會與挑戰。

實際應用中，角色扮演技巧特別適用於需要專業知識、多角度分析或特定行業見解的場景。通過明確的角色設定，可以引導ChatGPT從特定專業視角出發，提供更有價值、更具針對性的回答。

結構化提問法

步驟式指令的撰寫方式

結構化提問是提高ChatGPT回答質量的關鍵技巧。步驟式指令能清晰地引導AI按照特定順序處理信息，從而得到更有條理的回答。有效的步驟式指令撰寫方式包括：

使用序號標記步驟：明確標示每個步驟的順序，如「第一步」、「第二步」等。
每步設定單一任務：確保每個步驟只包含一個明確的任務或問題。
指明步驟之間的關聯：說明各步驟如何相互關聯或建立在前一步的基礎上。
設定階段性目標：為每個步驟設定明確的輸出目標。
提供完成標準：明確說明何時可以認為該步驟已完成。

✅ 範例：
請幫我分析這個商業案例，按以下步驟進行：
1. 首先，總結案例中的核心問題和關鍵事實（100字以內）
2. 其次，識別案例中的3-5個主要挑戰點
3. 然後，針對每個挑戰點提出2個可能的解決方案
4. 接著，評估每個解決方案的優缺點
5. 最後，推薦最佳行動方案並解釋理由

使用清單與編號提高指令清晰度

清單和編號不僅能提高指令的視覺清晰度，還能幫助AI更好地組織回答。有效使用清單與編號的方法包括：

使用項目符號列出要點：對於平行的、無特定順序的項目，使用項目符號。
使用編號標示順序性內容：對於有順序要求的步驟或優先級項目，使用編號。
分類使用不同符號：可以使用不同層級的符號（如主點用•，次點用○）來表示層級關係。
明確列表期望：指明希望得到的清單項目數量和每項的詳細程度。
設置清單格式：說明希望清單採用的格式，如每項的字數、是否需要簡短說明等。

✅ 範例：
請列出提高工作效率的10個策略，要求：
• 每個策略需有一個簡潔的標題（5字以內）
• 每個策略附帶25-30字的簡短說明
• 策略應涵蓋時間管理、專注力提升和工作流程優化三個方面
• 按照實施難度從易到難排序

如何分解複雜問題為簡單步驟

面對複雜問題，分解為簡單步驟可以幫助ChatGPT更系統地處理信息，提供更有條理的回答：

識別核心問題：首先明確問題的核心是什麼，避免偏離主題。
劃分問題維度：從不同角度或維度來看待問題，如技術層面、商業層面、用戶層面等。
按邏輯順序排列：將步驟按照邏輯順序排列，從基礎到進階，從分析到解決。
設置檢查點：在關鍵步驟後設置檢查點，確保前面的內容符合預期。
逐步深入：從概述開始，逐步深入到具體細節。

✅ 範例：
我需要評估是否應該將我的企業轉向訂閱制商業模式，請按以下步驟幫我分析：
1. 首先，解釋訂閱制商業模式的基本原理和主要特點
2. 接著，列出轉向訂閱制的5個潛在優勢
3. 然後，分析可能面臨的3個主要挑戰
4. 再來，提供3個成功轉型的行業案例及其關鍵成功因素
5. 接下來，列出評估企業是否適合訂閱制的5個關鍵指標
6. 最後，提供一個3階段的轉型路線圖建議

輸出格式控制

指定特定輸出格式的技巧

控制ChatGPT的輸出格式可以讓回答更符合你的需求和使用場景。以下是一些指定輸出格式的有效技巧：

明確格式要求：直接告訴AI你需要的格式，如「以表格形式呈現」、「使用markdown格式」等。
提供格式範例：給出一個簡短的範例，展示你期望的格式結構。
指定標題層級：明確說明需要的標題層級結構，如「使用H2作為主標題，H3作為子標題」。
設定段落長度：指定每個段落的大致長度，如「每個段落不超過3-4句話」。
要求特定元素：明確需要包含的元素，如「每個部分都需要有一個引言和總結」。

✅ 範例：
請分析三家主要電動車製造商的市場表現，並按以下格式呈現：
1. 使用表格比較三家公司的關鍵數據（市值、年銷量、市場份額、增長率）
2. 為每家公司撰寫一個200字的SWOT分析，使用四個小標題（優勢、劣勢、機會、威脅）
3. 以項目符號列出每家公司的三個關鍵競爭優勢
4. 最後，提供一個總結段落，並使用粗體標示關鍵發現

表格、大綱、程式碼等格式設定

針對特定類型的內容，可以使用更具體的格式設定指令：

表格格式：

請以表格形式比較三種投資策略，表格需包含以下列：策略名稱、風險等級(1-5)、預期回報率、適合投資期限、適合投資者類型。表格後請附上100字的總結分析。

大綱格式：

請為一篇關於「數位轉型對傳統零售業的影響」的研究論文創建一個詳細大綱。大綱應包含：引言、文獻回顧、研究方法、四個主要發現章節（每章包含3-4個子部分）、討論、結論和建議。每個部分提供1-2句描述。

程式碼格式：

請提供一個Python函數，用於分析電子商務網站的用戶購買行為。代碼應包含詳細的註釋，並使用Pandas處理數據。在代碼後提供5-6行解釋，說明如何使用這個函數及其主要功能。

自定義回答長度與深度

控制ChatGPT回答的長度和深度，可以讓內容更符合你的需求：

明確字數要求：指定總體字數或每個部分的字數限制。
設定深度級別：明確說明需要的深度，如「入門級解釋」、「中級分析」或「專家級深度探討」。
指定詳細程度：說明是需要概述還是詳細解釋，如「請提供簡短概述」或「請深入分析每個因素」。
設置時間框架：指明閱讀時間，如「內容應設計為5分鐘可讀完」。
指定範例數量：明確需要多少個例子或案例研究。

✅ 範例：
請解釋量子計算的基本原理，要求：
1. 總長度控制在600-800字之間
2. 首先提供一個100字的簡短摘要，適合完全的初學者
3. 然後提供中級深度的解釋，包含3-4個核心概念
4. 每個概念配一個簡單的日常生活類比
5. 避免過於技術性的術語，或在使用時提供簡單解釋
6. 最後提供一個50字的總結

迭代優化對話

如何基於初步回答進行深化

獲得初步回答後，可以通過迭代方式進一步優化和深化內容：

請求擴展特定部分：指出你希望深入探討的特定部分或概念。
提出跟進問題：基於初步回答提出更具體的問題。
請求實例說明：要求提供更多實例或案例研究來支持觀點。
要求不同角度：請AI從另一個視角或專業領域重新審視問題。
請求簡化或深化：根據需要，要求將內容簡化或進一步深化。

✅ 範例：
「謝謝你的初步分析。現在，我想更深入了解你提到的第二個因素—市場競爭格局。請提供以下內容：
1. 三個主要競爭對手的詳細分析
2. 他們各自的市場策略
3. 我們可以借鑒的具體做法
4. 可能的差異化策略建議」

反饋與修正的有效方式

提供清晰的反饋可以幫助ChatGPT調整和改進回答：

具體指出問題：明確指出回答中的具體問題或不足之處。
提供改進方向：說明你希望如何改進或調整內容。
使用評分反饋：對不同部分給予評分，幫助AI了解哪些部分做得好，哪些需要改進。
提供參考資料：分享相關資料或範例，幫助AI理解你的期望。
明確修改範圍：指明是全面修改還是只調整特定部分。

✅ 範例：
「你的回答在技術分析部分很出色，但市場前景分析顯得過於樂觀，沒有充分考慮潛在風險。請修改市場前景部分，加入以下內容：
1. 至少3個可能的市場風險因素
2. 每個風險的可能影響程度
3. 相應的風險緩解策略
同時，請保持技術分析部分不變，因為那部分信息非常有用。」

持續對話以獲得最佳結果

與ChatGPT進行持續對話可以逐步優化結果，獲得最佳回答：

設定明確目標：在對話開始時明確最終目標，幫助AI理解整體方向。
逐步細化需求：從一般性問題開始，逐步細化到具體需求。
保持對話連貫性：引用之前的回答，確保對話的連貫性。
總結已達成共識：定期總結已達成的共識和進展。
設定下一步目標：明確說明下一步想要探討的方向。

✅ 範例對話流程：
1. 初始問題：「請分析電動車市場趨勢」
2. 細化需求：「謝謝概述。現在請專注於中國市場的發展」
3. 深入特定方面：「關於政策影響部分很有幫助。請詳細分析補貼政策對市場的具體影響」
4. 要求實用建議：「基於這些分析，對計劃進入中國電動車市場的外國企業，你有什麼具體建議？」
5. 總結與整合：「請將我們討論的所有要點整合為一份簡短的執行摘要，突出最關鍵的發現和建議」

總結

掌握提示詞技巧是有效使用ChatGPT的關鍵。本文介紹了10個提升ChatGPT回答質量的提示詞秘訣，從基礎的提示詞工程原則，到角色扮演技巧、結構化提問法、輸出格式控制以及迭代優化對話等方面，全面提升與AI互動的效果。

記住，與AI的互動是一個學習過程，需要不斷實踐和優化。隨著你的提示詞技巧提升，AI的回應品質也會相應提高。提示工程不僅是一種技術，更是一種藝術，需要創意、邏輯思維和持續的實驗。

通過運用本文介紹的技巧，你將能夠：

獲得更專業、更有深度的回答
提高AI回答的相關性和準確性
控制輸出格式，使其更符合你的需求
通過多輪對話不斷優化結果
更有效地將AI作為工作和學習的輔助工具

希望這些技巧能幫助你更有效地使用ChatGPT，在工作、學習和創作中充分發揮AI的價值。

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參考資料

OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue.
Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners.
Reynolds, L., & McDonell, K. (2021). Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm.
Wei, J., et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.
Anthropic. (2023). Claude: A Family of Foundation Models for Enterprise.
Zhao, T., et al. (2023). A Survey of Prompt Engineering Techniques for Large Language Models.

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