优化 AI 提示词可以采用以下方法：
1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。
2. 添加视觉参考：在提示词中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。
3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。
4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。
5. 增加约束条件：如分辨率、比例等，避免 AI 产生意料之外的输出。
6. 分步骤构建提示词：将复杂需求拆解为逐步的子提示词，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。
7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、有效的范例，借鉴写作技巧和模式。
8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善。
此外，还有样例驱动的渐进式引导法，其核心要点在于充分发挥 AI 自身的逻辑分析以及抽象总结能力，主动从用户提供的样例表象中总结出方法论。用户只需对 AI 提供的方法论正确与否进行判断，零星、分散地提出意见，就能推动 AI 总结出更优质的内容生成方法与要求。
在长对话中，特别是使用渐进式引导法时，由于可能触碰到 LLM 的上下文长度限制，导致 AI 遗忘早期内容影响输出质量，所以需要引入“提示词递归”的概念与方法。具体步骤如下：
1. 初始提示：开始对话时使用清晰、具体的初始提示。
2. 定期总结：在对话进行中，定期总结已讨论的关键点。
3. 重新引入：将总结的信息重新引入到新的提示中。
4. 细化和拓展：基于之前的回答，逐步细化或拓展问题。
5. 验证和优化：确保新的提示词在不同情况下都能引导 AI 生成高质量内容。
2024-11-04