提示词是设计和优化输入到 AI 系统的指令的艺术和科学，就像是与 AI 对话的语言。提示词本质上是逻辑思维和表达能力，只不过交互对象从人变成了大模型。最终要面对的问题包括知识储备不足、业务 know how 不扎实、语言逻辑有缺陷。
思维链（Chain of Thought，CoT）是一种提示技巧，使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险，尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。
密度链（Chain of Density，CoD）：使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。
在撰写提示词时，输出结果的好坏与“连续提示”息息相关，特别在“目标明确、逻辑性、分步骤、考虑变量”这四方面。随着企业面临的挑战日益复杂，简单的提示词往往无法满足需求，推动了更先进提示技巧如思维链、思维树和思维图等的发展，这些高级技巧能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。
最后是思维方式，你可以完全按自己的思路编写Prompt，经过前面四个层次，最终会理解到提示词本质上就是逻辑思维和表达能力，只不过交互的对象从人变成了大模型。最终要面对的只有三类问题：1.知识储备不足（包括大模型特性的知识和世界知识）2.业务know how不扎实（能干自己活但是抽象不出方法论）3.语言逻辑有缺陷（脑子里都知道，但表述不清楚）建了一个学习小组快闪飞书群，有缘看到的同学可以进群一起学习
先前我们陆续介绍思维链CoT和思维树ToT（请参阅：1.思维链提示（Chain-of-Thoughts，COT Prompting）——暖心和有感的服务;价值界定；2.思维树提示（Tree-of-Thought，ToT Prompting）——球在哪里？），那么和今天介绍的密度链CoD，三者之间有什么区别？分别适用什么场景？以下是GPT-4的回答。GPT-4也采用比喻方式，对三种提示词做关键说明：•Chain of Density（CoD）：「使用CoD来指导AI就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织，以确保整体的稳定性和连续性。」•Chain of Thought（CoT）：「使用CoT来指导AI就像进行一次探险。尽管有一条指引的路径，但每一步都需要深入的思考和策略，以确定最佳的前进方向。」•Tree of Thought(ToT)：使用ToT来指导AI就像走在一棵决策树上。每当遇到分支时，都会基于当前的情境和条件选择一个方向。这种方法允许AI在多个可能的路径中选择，并根据不同的情境和条件做出相应的反应。」这种比喻强调了CoD的结构性和连续性、CoT的策略性和深度，还有ToT的多分支结构和灵活性，以及它是如何根据不同的情境和条件提供多种可能的答案或反应。在撰写这三种提示词时，输出结果的好坏与“连续提示”息息相关，特别在“目标明确、逻辑性、分步骤、考虑变量”这四方面，请见以下说明：<continuous prompts>【用户】在之前谈到撰写“连续提示”有什么特别的要求或窍门时，你的回复包括明确的目标、逻辑性...等，这些在我看来，和在撰写其他提示时没什么不同，请说明
在人工智能迅速发展的今天，提示词工程已成为企业领导者必须掌握的关键技能。简而言之，提示词工程是设计和优化输入到AI系统的指令（即提示词）的艺术和科学。它就像是与AI对话的语言，通过精心设计的提示，我们可以引导AI生成更加准确、相关和有用的输出。[heading2]提示词的局限性[content]然而，随着企业面临的挑战日益复杂，简单的提示词往往无法满足需求。例如，当我们要求AI“分析我们的市场状况”时，可能得到的只是一些浅显的观察。这种简单提示无法充分利用AI的潜力，也无法应对复杂的商业问题。正是这种局限性推动了更先进提示技巧的发展，如思维链（Chain of Thought,CoT）、思维树（Tree of Thoughts,ToT）和思维图（Graph of Thoughts,GoT）等。这些高级技巧能够引导AI进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。在接下来的内容中，我们将深入探讨这些先进的提示词工程技巧，了解它们如何应用于企业决策、创新和战略规划等关键领域。通过掌握这些技巧，企业领导者将能够更有效地利用AI技术，在竞争激烈的商业环境中保持领先地位。我们和AI交互的时候，缺乏背景的了解，为了更好把前因后果告诉它，让它好好干活，就有了提示词的关键要素，有了很多框架。比如去年新加坡提示词工程比赛冠军用到的一个框架。