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Prompt,这可能是产品经理最擅长的事了

作者:人人都是产品经理发布时间:2024-12-17

AI时代,即便不是AI行业的人,不会写提示词,不会用大模型好像有点说不过去了。本文分享的提示词的技巧,希望可以帮到大家。

作为产品经理的你接到公司一个需求,希望可以引入大语言模型搭建一个智能助手工具,用来辅助销售可以更专业的根据客户的需求产出方案,这样不仅可以盘活之前销售沉淀的内容,帮助资历较浅的销售完成相对简单的方案,还可以提升资历较深的销售完成方方案的效率。

作为产品经理,可以怎么引入LLM实现这个需求呢?目前有两种主流做法

做法一:通过设计prompt使得大语言模型可以很好的完成这个任务

做法二:微调大语言模型让TA可以很好的完成这个任务

我们来看一个例子了解下这两种主流做法的差异

一个大学应届毕业生,经历了10多年的基础教育和一系列培训来到了一家公司进入了产品部门,TA的上级交给TA一个任务,需要做一份竞品分析。

如果按照做法一,你需要给TA一份如何做竞品分析的操作手册,上面详细列出了做一份竞品分析的详细步骤,期待这位同学可以按照你的操作手册完成一份合格的竞品分析报告。

如果按照做法二,你需要给TA一次详细的培训,告诉他如何做竞品分析,通过培训这位同学学会了这个技能,期待他拥有这个技能后完成一份合格的竞品分析报告。

这篇文章想要和大家讨论下如何通过做法一让LLM很好的完成一个你期待TA做的任务,而这个任务可能在TA自己学习的时候不是特别擅长。

一、什么是Prompt(提示词)

一句话来说,prompt(提示词)是我们和生成式AI沟通的桥梁。我们输入一段prompt,生成式AI根据我们的prompt来生成相应的内容。

例如,

我们说,请给我写一篇关于秋天的散文,200字。生成式AI会帮我们写出一篇这样的散文。

我们说,请帮我生成一张图片,一只小狗在月球上玩耍。生成式AI会帮我们生成这样的图片。

我们说,请帮我做的圣诞饼干想三个可爱的名字。生成式AI会帮我们生成三个候选名字。

按照今天的模型的能力,我们给到的prompt并没有特定要求的格式,你要做的只是要把任务描述清楚。也就是说,只要你把一件想做的事情说清楚,如果另一个人可以听懂,那么大概率模型也可以“听”懂。

二、Prompt技巧 1. 把提示词描述的更细节、更具体

对于相同的任务,一个简单的提示词和一个包含细节的提示词,给出的答案可能完全不相同

例如,我想申请进入一个零售行业某标杆企业的项目做产品经理

我可以非常简单的说:请帮我写一封申请信帮助我进入**项目。那么大语言模型大概率会给一个非常宽泛或通用的回答,也许没有特别大的帮助。

这个时候可以加一些关于自己的背景信息。

我可以说:我在申请一个**项目做产品经理,这是一个零售行业的项目。我是一个有着丰富经验的产品经理,并主导完成了好几个零售行业的CRM产品设计规划及项目落地实施,对于零售行业有**年的经验累积。那么大语言模型可以根据你提供的背景信息写出更贴合的内容。

甚至,你可以把你的期待描述的更加具体。

我可以说:请帮我写一封申请信,根据我的背景信息强调比起其他候选人,为什么我更加适合成为这个项目的产品经理。

2. 引导模型一步步思考完成任务

对于一个一下子不能完全描述的任务,我们可以引导模型一步步完成直到获得最后的结果。通常对于复杂的任务或者一下子没有很好的主意的时候,这会非常有帮助。

例如,圣诞节快到了,我做了一些圣诞饼干想送给朋友们,为了增加趣味,我想在饼干袋子上贴上可爱的名字。

我可以说:给圣诞饼干取3个有创意的名字

大语言模型:雪花精灵酥,姜饼奇缘,星光糖霜饼

我继续说:在这个名字的基础上,给每个名字都加上一个叠词使得这个名字变的更可爱,这个叠词要和圣诞传统相关。

大语言模型:雪花精灵雪雪(“雪雪”与雪花紧密关联,代表着圣诞节的冬季雪景,也带有温暖的童话感。),姜饼奇缘铃铃(“铃铃”灵感来自圣诞节的铃铛,它代表了节日的喜庆与欢乐,和姜饼的温馨气息相得益彰。),星光糖霜亮亮(“亮亮”联想到圣诞树上的闪烁灯光,寓意着每一块饼干如同星星般在圣诞夜里闪耀。)

我继续说:给每个名字都配上一个合适的emoji

大语言模型:雪花精灵雪雪

,姜饼奇缘铃铃

,星光糖霜亮亮

也许一开始我并没有想好要怎么完全描述我想要的可爱的有创意的饼干名字,但是通过一步步的引导思考,我获得了三个可爱的饼干名字。

3. 不断的尝试和迭代

自从AIGC火了之后,有些伙伴可能认为存在一些神奇的“咒语”,期望通过这些咒语可以达到“神奇”的效果。但是写提示词和做产品本质上非常相似,就像做一个产品,你需要从一个想法变成一个MVP产品,并开始慢慢验证这个产品是否符合市场需求,而提示词也是一样的。你需要从一个想法开始,慢慢的验证这个提示词是否可以很好的完成你的任务。

就如同文章开头举的做法一的例子中,你需要给大学应届毕业生一份如何做竞品分析的操作手册,上面详细列出了做一份竞品分析的详细步骤,期待这位同学可以按照你的操作手册完成一份合格的竞品分析报告。但是实际情况是你需要他做的事情不像喝一口水那么简单,或者你不知道这位同学到底在这些详细步骤中的哪一步不理解或理解不到位从而影响了最后的竞品分析报告。这个时候,可能你需要在原本的操作手册中添加一些遗漏的步骤,或者调整一些步骤使其更加简单详细从而能够让这位同学更好的理解。如此反复之后,或许最终的操作手册能够让大多数的应届毕业生都按照这份手册做出符合你期待的竞品分析报告。

所以,提示词通常不是从一个完全正确的提示词开始,而是从一个你想要完成某个具体任务的想法开始,然后你给到语言模型,通过语言模型的反馈调整你的提示词,再次尝试,如此反复,你才会找到一个好的提示词。

大多数时候,对于初步的提示词不要想太多,而且尽快尝试且不断的调整是一个不错的方法。

比如我自己不擅长配图,当我要给我的文章做一个配图的时候,我通常会用一个很简单的提示词先开始。

例如“涌现、幻觉、反省,AI+产品经理需要了解的三个有趣现象“,我会快速和LLM说我的一个简单的想法,需要一张为该文章配一个图,这个图三个部分平均分配,第一个图是一个新想法,第二个图是迷宫中产生幻觉,第三个图是一面镜子用来反思。然后丢给TensorArt,第一版图由于提示词很简单通常不会达到我的预期,但是产出的图会给我新的想法,而这个想法会帮我不断具体化提示词或调整提示词。例如当我看到产出的图片时,我可能会需要换一个图片的画风,或者针对第一张图会改写成“第一个部分是描绘一束光或火花从复杂的数据网络中爆发出来,象征着新知识和理解的涌现”。通常4,5版之后,我就可以得到一张我想要的文章配图(下图是那篇文章通过TensorArt生成的配图)。

三、总结

这三个提示词技巧,其实很多产品经理每天每天都需要相关的能力。

作为产品经理,你需要负责把一个需求描述的更细节,更具体,这样你才可以更好的把控进度。


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