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想要AI成为你得力的工作伙伴，首先要学会如何和它“沟通”，而其中的关键，就是提示词。
提示词是指在与人工智能助手、聊天机器人或任何需要用户输入才能生成响应的系统交互时，由用户提供的初始文本或指令。目前主流的大模型，例如ChatGPT、文心一言、Kimi等，都是基于深度学习技术，通过海量数据的训练，学习和掌握语言的规律和模式的。
当我们输入一段提示词时，大模型会根据自身的训练数据和算法，对提示词进行分析和理解，并生成与之相关的文本、代码或其他形式的输出。提示词工程，简单来说就是如何与AI高效沟通的艺术。大模型就像一个拥有无限知识储备但缺乏方向感的“实习生”，需要清晰的指令才能理解你的意图并输出让你满意的结果。
提示词工程是通过设计清晰、明确、具体的指令，引导大模型理解你的需求，并在其知识库中找到最合适的路径，最终生成你想要的结果。
一个精心设计的提示词可以有效地引导大模型的注意力，使其关注我们想要解决的问题，并调用相关的知识和信息进行处理。而模糊、宽泛或错误的提示词，则可能导致大模型“迷失方向”，无法准确理解我们的意图，最终生成不符合预期结果的输出。
例如，让AI输出人力资源经理岗位说明书时，当输入的提示词不同时，AI输出的结果也很不一样。
提示词示例1：
帮我写一个人力资源经理的岗位说明书。
文心一言的输出：
岗位说明书
岗位名称：人力资源经理
直属上级：总经理
岗位职责：
1．全面负责公司的人力资源管理与开发工作，制定本公司人力资源管理的方针、政策和制度。
2．组织制定公司人力资源发展的长期计划、中期计划和年度计划，并监督各项计划的实施。
3．组织制定员工招聘、聘任、调动、考核、晋升、奖惩政策。
4．搭建并完善公司培训体系，开发培训课题，编制培训教材，编写培训教案；监督、指导各部门的教育培训工作，并负责评估培训效果。
5．制定薪酬福利政策、绩效考核政策及其他激励政策，并负责对各项管理规章制度的执行情况进行督导。
6．根据公司发展的要求，制定人力资源战略，设计并完善公司人力资源结构，并根据公司发展的实际情况对人力资源计划进行动态调整。
7．及时处理公司管理过程中的重大人力资源问题，综合分析人力资源数据，为公司发展提供合理化建议。
8．塑造、维护、发展和传播企业文化，组织公司员工进行团队建设活动。
任职要求：
1．本科及以上学历，人力资源、心理学等相关专业优先。
2．五年以上人力资源管理相关工作经验，三年以上人力资源部经理工作经验。
3．对现代企业人力资源管理模式有系统的了解和实践经验积累，对人力资源管理各个职能模块均有较深入的认识，能够指导各个职能模块的工作。
4．熟悉国家、地区及企业关于合同管理、薪酬制度、用人机制、保险福利待遇、培训等方面的法律法规及政策。
5．具有战略、策略化思维，有能力建立、整合不同的工作团队，具备解决复杂问题的能力，并具备很强的计划性和实施执行的能力。
6．具备很强的激励、沟通、协调、团队领导能力，责任心、事业心强，具备良好的管理能力和决策能力。
7．具备良好的人际交往能力、组织协调能力、沟通能力以及解决复杂问题的能力。
工作关系：
1．内部关系：与各部门经理/主管保持密切沟通，确保人力资源政策与公司业务需求相匹配。
2．外部关系：与招聘机构、培训机构等保持良好合作关系，及时获取行业动态和最佳实践。
工作环境与条件：
1．主要在公司办公室内工作，偶尔需要出差参加行业会议或培训。
2．需要使用电脑、电话等办公设备，以及专业的人力资源管理软件。
职业发展路径：
1．可晋升为更高层级的人力资源管理岗位，如人力资源总监。
2．通过不断学习和实践，可以发展为人力资源管理专家或咨询顾问。
考核标准：
1．招聘计划的完成情况。
2．员工培训计划的实施效果。
3．薪酬福利政策的满意度和激励效果。
4．团队建设和企业文化塑造的成果。
5．人力资源管理工作的整体效率和效果。
提示词示例2：
请帮我写一个刚成立3年的100人的电商公司的人力资源经理的招聘岗位说明书，这个人需要能帮公司搭建绩效管理体系。
文心一言的输出：
招聘岗位说明书
岗位名称：人力资源经理
公司背景：
我们是一家刚成立3年的电商公司，拥有约100名员工。随着公司的迅速发展，现急需招聘一位有能力的人力资源经理，帮助公司搭建并优化绩效管理体系，提升员工效率与公司整体业绩。
岗位职责：
1．根据公司战略，搭建并持续优化公司的绩效管理体系，确保体系与公司目标相一致。
2．设计并实施绩效考核标准、流程和工具，确保考核的公正性、客观性和有效性。
3．定期组织绩效考核，对考核结果进行深入分析，为管理层提供决策支持。
4．协调各部门，确保绩效管理政策得以顺利实施，并及时解决实施过程中出现的问题。
5．定期收集员工对绩效管理体系的反馈，不断完善和优化体系。
6．完成领导交办的其他人力资源相关工作。
任职要求：
1．本科及以上学历，人力资源、企业管理等相关专业优先。
2．五年以上相关工作经验，有电商行业经验者优先。
3．对绩效管理体系有深入的理解和丰富的实操经验，有能力从零开始搭建绩效管理体系。
4．熟悉各种绩效考核方法和工具，能够根据公司业务需求和员工特点进行灵活应用。
5．具备良好的沟通协调能力、团队合作精神和解决问题的能力。
6．对数据敏感，能够运用数据分析工具进行绩效考核结果的分析和解读。
期望能力：
1．具备较强的学习能力和适应能力，能够迅速融入公司文化并理解公司业务。
2．有创新思维和前瞻性，能够预见并解决绩效管理体系中可能出现的问题。
3．具备领导力，能够带领团队共同完成绩效管理工作。
职业发展：
1．在成功搭建并优化公司绩效管理体系后，有望晋升为人力资源总监或其他更高层级的管理岗位。
2．通过不断学习和实践，可以发展为人力资源管理领域的专家。
我们期待你的加入，共同推动公司人力资源管理工作的开展，为公司创造更大的价值！如果你具备上述能力和经验，并热衷于电商行业，请不要犹豫，立即加入我们吧！
通过上述案例，我们发现错误或者不够清晰的提示词往往会导致AI无法准确理解我们的意图，从而生成不准确、不完整甚至毫无意义的结果。如果AI输出结果没办法直接应用，那么大概率是因为我们给它的提示词存在一定的问题。
❑ 清晰明确：清晰地表达你的需求和目标，避免使用模糊或容易产生歧义的词语。
❑ 具体详细：提供充足的信息，例如背景、目标、预期结果等，让AI工具能够充分理解你的意图。
❑ 结构完整：使用完整的句子和段落，并根据逻辑进行组织，方便AI工具理解和处理。
❑ 包含约束条件：根据需要，可以添加一些约束条件，例如输出的格式、长度、风格等，以获得更符合预期的结果。
❑ 提升效率：通过清晰明确的指令，AI可以快速理解我们的需求，并高效地完成任务，节省大量时间和精力。
❑ 提高质量：精心设计的提示词可以引导AI生成更准确、更完整、更符合预期的结果，提升工作质量。
❑ 激发创意：通过尝试不同的提示词和组合，可以激发AI生成更多创意性的内容，为我们提供新的思路和灵感。
提示词工程作为一项新兴技术，正在深刻地改变着各行各业，人力资源领域也不例外。学习和掌握提示词工程的基本原理和应用技巧，对于每一位人力资源从业者来说都至关重要。
许多人在使用大模型时经常遇到以下问题：模型输出的风格和结构与预期不符；模型无法理解提示词的含义；模型分析结果不准确；即使优化了提示词，效果依然不理想；任务过于复杂，模型无法顺利完成等。这些问题的根源在于我们尚未充分了解AIGC的能力边界，也不清楚如何正确地使用提示词与其进行有效沟通。
鉴于ChatGPT等语言模型的运作机制，AI在解析和响应提示词时存在以下主要局限性。
（1）理解能力的局限性
❑ 有限的上下文记忆：ChatGPT等AI工具不持续记忆对话历史，每次新建聊天均视为独立事件。
❑ 对模糊指令的处理能力有限：AI对清晰、具体的指令的理解程度更高。过于模糊的指令可能会导致AI无法理解意图，从而给出不符合预期的结果。
例如，相比于简单的 “帮我写一份招聘文案 ”，更清晰的指令是 “请帮我写一份针对[目标人群]的[岗位名称]招聘文案，要突出[公司文化/岗位优势/福利待遇] ”。
（2）生成能力的局限性
逻辑推理与创新思维的限制：AI虽擅长模拟语言，但主要基于数据模式识别，不具备深度逻辑推理或创新思维。
例如，我们让AI预测公司未来一年的员工流动率，它也许可以根据历史数据和行业趋势给出一个数字，但这个数字缺乏对公司内部政策变化、员工满意度波动等因素的综合考量，因此参考价值有限。
AI的输入和输出都有一定的长度限制。过长的提示词可能会被截断，导致AI无法完整理解指令；过长的输出要求也会让AI无法完成任务。
例如，我们要求AI撰写一份长达几十页的员工离职报告，它很可能会因为要输出的内容过长而无法处理。
（3）数据依赖的局限性
训练数据的偏差与错误：不同知识库受训练数据影响，可能包含偏见或错误信息。
例如，我们想用AI分析应该优先招聘哪些部门的员工。如果在我们提供的数据中，过去某部门（例如技术部门）的员工离职率一直比较低，那么AI可能会建议优先招聘该部门的员工。但实际上，技术部门的离职率低，可能是因为该部门的薪酬福利比较好。
由于AI模型的知识库和训练数据有限，提示词可能无法涵盖所有情况，从而导致输出结果不够全面，或者无法输出我们想要的结果。
例如，如果我们想了解最新的关于雇佣关系的法律法规，并询问AI相关问题，它可能无法给出完整准确的信息，因为它训练数据的时间节点可能早于最新的法律法规的颁布时间。
为克服上述局限并最大化AI的潜能，建议采取以下策略：
（1）明确上下文
在与AI交流时，确保提供足够的背景信息，明确上下文，以便AI能够更准确地理解你的意图。
例如：我们正在和AI讨论制订一份新的员工培训计划，可以先提供一些背景信息，如这是什么类型的公司，需要什么方面的培训计划，想要解决什么问题。
（2）具体指令
给出清晰、具体的指令，避免模糊不清的表达，以便AI更容易理解并给出符合预期的输出。
例如： “请帮我写一份招聘高级市场经理的启事，要求至少5年以上相关工作经验，熟悉市场营销数字化转型，具备优秀的团队管理能力，工作地点在上海，字数为500字。”
（3）引导思考
在提问时，可以提供一些思路或框架，引导AI进行更深入的思考和分析。
例如，让AI制定员工激励方案，不要简单地输入 “如何激励员工？”，可以优化为：“请基于马斯洛需求层次论分析如何激励员工。”
（4）分段处理
对于复杂的任务，可以将其拆分成几个小任务，逐一处理，以提高AI处理的准确性。
例如，我们需要AI撰写一份完整的员工手册，可以先将其分解成“公司简介”“员工福利”“绩效考核”“培训发展”等多个章节，分别让AI撰写，最后再进行整合。
（5）避免偏见
由于AI的输出可能受到训练数据的影响，存在偏见或错误信息，因此在使用AI时要保持警惕。
要避免仅仅依赖单一数据源，尽可能收集多维度的数据，并结合自己的从业经验和判断，以得到更客观、准确的结果。
（6）多方验证
不要完全依赖AI的输出，应将其与其他可靠来源进行比对验证，确保信息的准确性。
尽管AI工具具有局限性，但通过深入理解其工作原理、掌握有效的交互技巧，并运用批判性思维，我们能更高效地利用这一强大的工具，拓展其应用价值。