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?BARD提示词构建法 ?前言 ?第一步：阐述背景Background ?第二步：定义目标Aim ?第三步：设定角色Role ?第四步：设置要求Demand ?测试与迭代思路本文提到的BARD方法来自艾文公开课分享。
?BARD提示词构建法
?前言
???写好一段提示词的第一步就是：“明确核心诉求”
先来看几个核心诉求不明确的例子：
举例1
当你的女朋友问你：你饿了吗？如果你是个直男，或者你把这个提问给到GPT，可能就会得到下述的答案。但是我们知道，当你的女朋友问你饿了吗的时候，她的想法很可能是是“我饿了，我希望你能陪我去吃一点东西”。所以其实她的核心诉求是，她想去吃东西了。举例2
在职场中，领导在下达任务的时候，常常只说给我做一个关于“XXX”的报告。下级问具体要求时，领导说按照你的理解去做。结果你按自己想法做出来了，领导说你怎么这样做啊，我想要的是那样的！喵呜~这场景是不是很熟悉？其实这就是我们所说的核心诉求表达不清晰明确导致结果不符合预期。 我们在生活工作中的交流往往都隐藏了许多背景和隐含的假设。这些假设会让我们核心诉求变得模糊，导致沟通合作变得低效。同样的问题也出现在绝大部分人与GPT的沟通当中。 而BARD的方法，就是为了让我们全面更清晰的表达自己的诉求，消除我们与AI之间的“误会”。 让ChatGPT更明白应该怎么去帮助我们和输出信息，在职场生活中的沟通也同样适用，下面这个就是我们根据BARD的方法构建出来的关于招聘计划的提示词：举例
-普通提问：你是一名人力资源主管，请给我一份科技公司产品经理的招聘计划。
BARD提问：你是一位人力资源顾问，我是一家已经运营了五年的科技公司的人力资源经理。我们公司有大约100名员工,分布在产品开发、市场营销、人力资源和行政部门。我现在需要制定一份招聘计划，因为我们正在寻找一名具有5年以上经验的产品经理，他需要有良好的技术背景和丰富的项目管理经验，能够领导团队并成功推动产品开发进程。我希望你能帮助我生成一份详细的招聘计划,包括职位广告投放、筛选简历、面试流程等策略,并列出候选人的主要筛选标准。计划应该清晰、详细、具有可执行性。
这个就是我们所说的BARD的框架，我们在众多复杂的提示词中，都能看见这个框架的影子。道理很简单，因为我们的“核心诉求”往往不是一两句话就能够表述清楚的。通过这样的分类，我们能够更好的梳理自己的提问。当然，提示词不可能一次就能够完成，还需要我们的反复测试与迭代。
?第一步：阐述背景Background
目的：提供清晰的背景信息，说明任务的上下文环境。 背景是为特定问题或任务提供上下文和相关信息的描述 所以有助于GPT了解你的问题的信息举例
当你问ChatGPT，今晚推荐吃什么的时候。ChatGPT给出的可能是一个普通的菜谱。 如果你跟他说出你问这句话的时候的背景：比如，我是一个正在进行减肥的人，我今天已经摄入了1100大卡的能量，我还是感觉到饿，根据我的能量消耗计划我还能摄入大概500大卡的晚餐，你帮我推荐一下今晚吃什么。 这个时候我们就已经给了ChatGPT充分的背景信息，就能为我们生成我们真正想要的结果。背景信息包括：
问题相关的历史信息 你的地理和文化背景 当前的状态或者问题 相关的人或者物体 你的偏好 相关的时间框架?第二步：定义目标Aim
目的：在提示词中要清晰地陈述你的具体问题或具体任务。
清晰地陈述你的具体问题或者具体任务（找到你的核心诉求）
是具体明确的目标（明确你希望GPT执行的是什么类型的任务） 查找信息 生成文本 进行计算 提供建议 其他任务 是清晰没有歧义的目标（模糊或双关的词汇可能会导致GPT产生不确定或不准确的答案） 清晰的：描述“苹果”作为一个技术公司的历史和成就。 歧义的：说说“苹果”。定义目标包括：
对ChatGPT给出明确的范围 在交互的过程中，表明你的偏好和明确不想要的内容 必要时对任务进行拆分 尽可能地提供样例?第三步：设定角色Role
目的：明确地指出在对话中用户和ChatGPT的角色。
让GPT扮演一名特定的角色，能让GPT发挥出很多“超能力”。这也是为什么网络上传播着很多1000种角色指令提示词。为GPT设定一个合适的角色，的确能让他的回答效果大幅度提升。但在这里，所谓的角色，不仅仅是GPT是谁，所有角色的描述设定越详细越清晰输出结果越好。
设定角色包括：
你是谁（你的背景信息，越详细越好）：当我们在提示词中提到“我是谁”的时候，GPT会着重考虑你的角色，为你输出角色范围里较为“保守”的回答 GPT是谁（你希望GPT在回答中扮演的角色）：当我们在提示词中提到“你是谁”的时候，GPT会根据你赋予他的角色，发挥它想象力和能力，结果会更加开放有创意一些。设定同一个角色时，设定为GPT是谁，往往结果会更佳（这是很多人不知道的小细节）。 说给谁听（提问的回答是给谁看的，听众或者读者是谁）：说给谁听这个角色非常关键，也是很多人会忽略掉的。一个提问的输出对象，决定了它的输出风格举例
问题1：请解释牛顿第一原理 问题2：请解释牛顿第一原理，对象是12岁以下的学生 此时两者的回答就会有显著的区别。 当我们内容有特定的受众、听众时，把他们的信息告诉GPT，GPT就能生成更符合目标受众的内容。?第四步：设置要求Demand
目的：你对输出的具体要求，风格、语气、格式等任何限制
内容方面：
详细程度：比如说输出的字数，简短或详尽；具体到每个月或者具体到每一天等。 风格或者语气：ChatGPT学过非常多的内容，因此它的输出语气可以是理性的，诗意的，慷慨激昂的等等。 特定偏好的内容：如果你有想要的内容或者偏好的话,需要提前告知ChatGPT。比如关键词,语言要求等。方式方面：
格式或者形式的要求：比如Markdown、表格、段落、代码块等。 汇总成Excel、word等（需要开通GPT4）通过在提示词中添加这些要求限制，我们就可以让回答的内容更符合我们的要求。
?测试与迭代思路
一个好的提示词肯定是需要很多次的验证和修改的。下面给出一些改进的思路。
首先明确一个思维：什么时候需要改进我们的提示词。一定是当我们看到这个答案不符合我们预期的时候，甚至于不沾边的时候。我们才会认识到我们的提示词出现了问题。具体的，我们可以这么做：
仔细查看你的提示词：确保你的B A R D 每个部分都是清晰的且没有歧义的。 查看我们的核心诉求：是否过于复杂，是否需要拆分。 从答案中改进：一是可以进行regenerate，重新生成；二是可以对生成的答案进行进一步追问。