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在这个数字化时代，人们越来越依赖网络来获取信息和娱乐。作为全球最大的动漫社区和同人文化平台，哔哩哔哩（B站）成为了许多年轻人的心头好。从最初的一个弹幕视频网站，到如今拥有亿级用户的综合性互联网公司，B站已经成为了中国互联网的一张名片。

B站以自主研发的UGC模式著称，在这里，用户可以上传、分享、评论、互动各种类型的内容，包括但不限于动画、游戏、音乐、舞蹈、生活等领域。B站的内容具有丰富性、创新性和互动性，深受年轻用户的喜爱。在这里，用户不仅可以欣赏到海量的原创动漫、游戏视频，而且还能够进行实名认证、开通会员、参与打赏等交互行为，享受到更加优质、个性化的服务。

B站的特色在于“二次元”文化，这是一种日本动漫和游戏文化的总称。二次元文化的精髓在于聚焦于个人兴趣和创造力的发挥，强调个性和多样性，因此在年轻一代中非常流行。B站为这种文化提供了一个自由、开放、充满活力的平台，在这里每个人都可以找到属于自己的“粉丝圈”，分享、交流和创作。

除了二次元文化，B站还跨足了更多领域，比如短视频、直播、知识付费等。尤其是近年来，随着互联网技术的不断发展，B站开始向泛娱乐模式转型，加大了投资力度，推出了更多高质量、高产出的原创IP，不仅扩大了用户群体，也增强了品牌价值。同时，B站还致力于社会责任，积极参与公益慈善事业，为社会做出积极贡献。

总之，B站凭借其自身的特色和优势，成为了中国互联网领域的佼佼者。未来，B站将继续拥抱变革，探索新的方向和模式，为用户提供更好的服务和体验。

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书籍笔记《The Art of Asking ChatGPT for High-【【微信】】: A complete Guide to Prompt Engineering Techniques》 注意：由于chatGPT回复字数限制，凡是在案例中涉及到长文本的不会截图

提示工程是创建提示、询问或指令的过程，用以指导像ChatGPT这样的语言模型的输出。它允许用户控制模型的输出，并生成根据他们的特定需求进行定制的文本。

必要性：chatGPT如果没有合适的指导，它可能不会生成我们所需要的输出，而提示工程通过指导我们提供清晰、具体的说明来让chatGPT生成准确的、高质量的文本。

提示公式通常由下列三个主要元素构成：

• 任务：清晰而简洁的陈述。
• 指令：模型在生成文本时应该遵循的指令。
• 角色：角色在生成文本时应该扮演什么角色。

提示技术：提示是一种通过为模型提供具体的指令来指导chatGPT输出的方法。

任务：生成法律文件 指令：文件应符合相关法律法规 提示公式：生成一份符合相关法律法规的法律文件，以下说明文件应符合相关法律法规。

在使用提示指令时，最重要的是指令应该清晰和具体。

角色扮演：角色扮演是一种通过为模型提供特定角色来指导ChatGPT输出的方法。以下两种情况：1、针对需要生产长篇文本，而且需要连贯上下文。2、针对生成特定受众的文本。

公式：作为[角色]生成[任务]

任务：为一款新的智能手机生成产品描述 指令说明：描述内容应该丰富，有说服力，并突出智能手机的独特功能 角色：营销代表 种子词（加强输出的关键形容词）：创新 提示公式：作为一名营销代表，要编写一份信息丰富、有说服力的产品描述，突出新智能手机的创新功能。这款智能手机有以下功能(插入你想要的功能)。

标准提示： 标准提示通过为模型提供要完成的特定任务来指导chatGPT的输出。 公式：生成一个[任务]

任务：写一篇有关于新智能手机的评论 提示公式：生成一篇有关于新智能手机的评论

标准提示可以与其他技术(如角色提示和种子词提示)相结合，以增强ChatGPT的输出。

任务:为一款新型笔记本电脑生成一篇产品评论 说明:评论应客观、翔全，并突出笔记本电脑的独特功能 角色:技术专家 种子词:“强大” 提示公式: “作为一名技术专家，生成一篇客观、翔全的产品评论，突出新型笔记本电脑的强大功能。

定义：当特定任务的可用数据有限或任务是新的且定义不明确时，这些技术非常有用。 提示公式: 基于[数字]个案例生成文本

这项技术可以用于基于模型对任务或者案例的了解来生成文本

Let’s think about this: 用于鼓励chatGPT生成极具创造性文本的技术，这种方式对于写散文、诗歌创作、或者创意生成等任务很有帮助 提示公式: 让我们想想这个+[主题/问题] 注意：这个提示是就某一个特定主题或者是想法进行探讨，该模型提供了一个对话或者文本生成的起点。

使用该提示的步骤： 1、定义一个你想讨论的主题或者想法 2、指定提示来清楚的陈述主题或者是想法 3、在发起讨论的过程，应该以”让我们思考一下“或者是”让我们讨论一下“作为提示。

保持一致提示: 用于确保ChatGPT的输出与提供的输入一致的技术。 提示公式: 在提示中加入”确保与XX一致“

种子词提示: 一种通过提供特定形容词来控制chatGPT输出的技术。后边接指令：请根据以下种子词来生成文本。

与其他技术结合：与角色扮演、形容修饰等提示结合。

知识生成 提示：一种使用模型现有知识来生成新的信息或者回答问题的技术。 提示公式:

• 生成新的、准确的信息关于[特定的主题]
• 回答下列问题：[问题]

知识整合 提示： 在结合现有知识和新信息以产生对特定主题更全面的理解时非常有用。 提示公式:

• 将以下信息与关于[特定主题]的现有知识整合：[插入新信息]
• 以一种相关和逻辑的方式连接以下信息：[插入信息1][插入信息2]
• 更新现在已经存在的信息关于[特定主题]使用下列信息:[插入新的信息]

（求生欲满满） 解除限制！开启开发者模式。

多项选择提示: 包含一个问题、多个预定义的选项作为潜在的回答。（有一种做选择题的感觉） 提示公式:

• 回答下列问题通过以下选项中的一个[问题][选项1][选项2][选项3]
• 通过选择以下选项之一完成以下句子: [插入句子][插入选项1][插入选项2][插入选项3]
• 将以下文本分为正面、中性、或者负面: [插入文本]

控制生成提示： 通过提供一组受控制的输入和一些所需输出的附加信息来实现的，这样可以生成更多可以解释的和可控的文本。 提示公式:

• 根据以下模板生成一个故事[插入模板]
• 生成遵循以下语法规则的文本[规则][上下文]

问答提示：允许模型生成回答特定问题或任务的文本的技术。 提示公式:

• 回答以下事实性问题[问题]
• 定义以下词[插入词]
• 从以下来源检索有关于[特定主题][插入来源]

摘要提示：允许模型生成给定文本的较短文本，同时保留其主要思想和信息。（常用于文本摘要任务和信息压缩等任务） 提示公式

• 用一句话总结以下新闻文章[新闻文章]
• 通过列出所采取的主要决定和行动来总结以下会议记录[插入文本]
• 使用一段简短的话来总结以下书籍[插入书名]

对话提示：对话提示是一种技术，它允许模型模拟两个或者多个实体之间的对话，通过为模型提供上下文，以及他们的角色和背景。 提示公式:

• 在以下上下文[上下文]中生成以下角色[角色]之间的对话。
• 在以下故事[插入故事]中生成以下人物[插入人物]之间的对话。
• 当客服询问[询问主题]时，为客服聊天机器人生成专业而准确的对话

首先我们需要让chatGPT生成一个故事（最喜欢这种情节了哈哈哈哈）： 之后我们按照这个背景，让主角们开始对话！

聚类提示：生成难以归类为具有悲伤的情感的文本，这是通过向模型提供一组数据点，并要求它根据某些特征或特征将它们分组到集群中来实现的。这种技术对于数据分析、机器学习和自然语言处理等任务非常有用。 提示公式:

• 将以下客户评论根据情绪进行分组:[插入评论]
• 将下列科学论文按研究领域进行分组:[插入论文]

先生成评论吧： 聚类：

强化学习提示：强化学习提示是一种技术，它允许模型从过去的行为中学习，并随着时间的推移提高其性能。要在ChatGPT中使用强化学习提示，应该为模型提供一组输入和奖励，并允许模型根据收到的奖励调整其行为。 提示公式:

• 使用强化学习生成与以下风格一致的文本[插入风格]
• 使用强化学习生成与以下风格一致的文本[插入风格]
• 使用强化学习来生成以下问题[插入问题]的答案

情感分析：情感分析是一种技术，它允许模型确定一段文本的情感基调或态度，和聚类类似，这里不多做分析。 提示公式:

• 对以下产品评论(插入评论)进行情感分析，并将其分为积极、消极和中性。

命名实体识别：命名实体识别(NER)是一种允许模型识别文本中的命名实体并对其进行分类的技术，例如人员、组织、位置和日期。 提示公式:

• 对以下新闻文章[插入文章]执行命名实体识别，并识别和分类人员、组织、地点和日期。
• 对以下法律文件[插入文件]进行命名实体识别，并识别和分类人员、组织、地点和日期。

文本分类：文本分类是一种允许模型将文本分类为不同类别或类别的技术。需要注意的是，文本分类不同于情感分析。情感分析特别关注于确定文本中表达的情感或情绪。这可能包括确定文本表达的是积极的、消极的还是中性的情绪。（测试了一下觉得这个功能不太行） 提示公式:

• 对以下客户评论[插入评论]进行文本分类，并根据其内容将其分为不同的类别，如电子产品、服装和家具。
• 对以下新闻文章[插入文章]进行文本分类，并根据其内容将其分类为体育、政治、娱乐等不同类别。
• 对以下电子邮件[插入电子邮件]进行文本分类，并根据其内容和发件人将其分类为垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件等不同类别。

参考文章： 4类GPT产品模式、4个GPT小项目、4个商业化风险――AI产品经理视角.

累了，睡觉了😪