如果你不是這樣使用 ChatGPT,你就是在浪費時間。
2025-05-21 14:504 分鐘 閱讀
內容介紹
這個視頻討論了使用AI工具如ChatGPT的有效提示技術,重點在於正確的提示如何能產生更好的結果,特別是對於獨立創業者。 演講者強調了三個提示的層次:簡單的基本提示、具有明確目標的結構化提示,以及基於知識的提示,這涉及為優化AI互動而建立詳細的知識庫。 視頻使用攝影行業的例子來說明這些概念,同時鼓勵觀眾根據自己的商業需求調整這些技術。 在提示中具體性的重要性以及根據結果持續改進的必要性被強調,還提到有潛力開發符合特定商業要求的自定義GPT應用程序。關鍵信息
- 大部分人並不懂得如何有效地提示人工智慧工具,導致結果不佳。
- 這段影片旨在教導觀眾如何更有效地使用ChatGPT,特別是對於獨立企業家。
- 它涵蓋了三個層次的提示,從基本提示到能產生更好結果的高級技術。
- 第一級涉及簡單的提示,這些提示可能過於模糊而無法產生有用的信息。
- 在提示中具體化可以產生更相關且可執行的建議。
- 第二級專注於結構化提示,這包括定義目標、返回格式、警告和上下文。
- 第三層是基於知識的提示,這涉及建立一個自定義的知識庫以提升人工智慧回應的質量。
- 使用結構化的提示可以產生更好的策略性結果,並提高內容生成的競爭優勢。
- 強調了根據結果持續精煉提示的重要性,因為這會導致更有效的結果。
時間軸分析
內容關鍵字
AI中的提示技術
大多數人在給予人工智慧提示時僅僅觸及表面,這往往會導致不良結果。這段影片將展示如何有效地使用提示技巧,特別是對於獨立創業者。
三種提示的層次
這段視頻介紹了三種提示的層級:基本層級、結構化層級和知識基礎層級。每個層級提供了逐步提升提示技巧和獲得更好結果的技術。
基本提示
大多數初學者從基本的提示開始,這通常會導致模糊的輸出。提供更具體的提示可以大大改善 AI 生成的結果。
結構化提示
結構化提示涉及更清晰、更詳細的指示,包括設定目標、指定格式和提供界限。這樣可以提高輸出的質量。
知識基礎的提示
基於知識的提示讓用戶創建自己的知識庫,使人工智慧能夠生成與特定商業需求相關的上下文輸出。
聊天生成預訓練變換器(Chat GPT)
聊天 GPT 在訓練得當的情況下可以執行高級任務。它可以用來生成量身定制的詳細指南、報告和營銷計劃,適用於商業用途。
行銷中的人工智慧
該視頻強調了人工智慧在建立高端企業有效行銷系統、策略以及客戶獲取管道中所扮演的重要角色。
SEO內容創建
制定強大的SEO策略需要深入的知識和結構化的方法,這涉及使用人工智慧來協助生成定制的行銷材料。
專業水平的人工智能工作
有效地使用結構化提示訓練人工智慧可以產生專家級的見解和定制化的輸出,這對於各行各業的企業,特別是攝影領域,會有很大的好處。
相關問題與答案
在人工智慧的背景下,“提示”是什麼?
提示是指用戶通過提供具體指示或問題與AI模型互動的方式,以引出所需的回應。
為什麼許多人在提示方面感到困難?
大多數人面對提示時有困難,因為他們缺乏創建有效提示所需的知識或技能,這導致AI給出模糊和無幫助的回應。
適當的提示如何影響結果?
恰當的提示可以促使人工智慧產出更高質量的結果,使用者因此能夠獲得更具體、可行且與其需求相關的信息。
在視頻中提到的三個提示級別是什麼?
提示的三個層次是基本提示、結構化提示和知識基礎提示。
結構化提示是什麼?
結構化提示涉及提供詳細的指示並利用更嚴謹的提示結構來引導人工智能產生特定的回應。
什麼是知識基礎提示?
基於知識的提示是指用戶建立自己的知識庫,以訓練人工智慧如何根據特定行業需求和標準進行思考和回應。
在創建提示時,我應該考慮什麼?
在創建提示時,請考慮指示的清晰度、提示的結構及您提供的上下文,以確保人工智慧理解您所要求的內容。
以下是提示中常見的一些陷阱:1. 不夠具體:如果提示過於模糊,可能導致生成的回應不符合期待。2. 過度複雜:提示如果包含太多信息或過於繁瑣,可能會讓人困惑,影響生成效果。3. 忽視上下文:未考慮到相關的上下文信息,可能會導致如何生成的回應缺乏連貫性。4. 偏見提示:使用帶有偏見的語言或假設會影響生成模型的回應。5. 過於依賴模型:完全依賴模型生成的內容,而不進行任何檢查或調整,也可能會導致不理想的結果。6. 缺乏反饋:未對生成的結果進行反饋和調整,可能無法改善未來的提示效果。7. 預設期望:對生成的內容或質量抱有不切實際的期望,可能會造成失望。8. 忽略結果的多樣性:如果只尋求單一正確答案而不考慮多樣化的回應,可能會限制潛在的創意和創新。
常見的陷阱包括使用模糊的語言、未提供足夠的背景信息,以及未能為AI的回應定義具體的結果或格式。
如何提升我的提示技巧?
要提升你的提示技能,首先從簡單的提示練習開始,逐漸加入結構化的方法,並學習創造詳細且充滿上下文的指示。
我可以將這些提示技術應用於攝影以外的領域嗎?
是的,所討論的技術可以通過調整情境和範例來適應任何行業,以滿足您特定的商業需求。
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