人工智慧（AI）已成為現代商業與科技發展的核心驅動力。在眾多 AI 技術中，生成式 AI 展現了令人驚嘆的文本生成、圖像創造等能力。而要有效駕馭這些強大的 AI 工具，提示詞（Prompt） 的設計與應用便顯得至關重要。
本文主要介紹了人工智慧（AI）中的「提示詞」（prompt）概念。文章解釋了提示是指給予生成式AI的指令或命令，並說明了提示如何從簡單的指令演變為包含具體要求、情境和輸出格式的複雜內容。它還分析了有效提示的關鍵組成要素，例如指示、上下文、輸出格式、語氣和約束條件，並概括了AI理解提示並生成回應的運作機制。最後，文章展示了提示在業務中的多種實際應用，包括文本生成、客戶服務、情感分析和程式碼生成，以強調其在提升效率和促進業務轉型方面的潛力。
什麼是 AI 提示詞 (Prompt)？
AI 提示詞指的是向生成式 AI 發出指令或命令的文本。這些指令是引導 AI 執行特定任務並產生預期輸出的關鍵。隨著 AI 技術的飛速發展，提示詞也從最初的簡單提問，演變為包含具體要求、情境設定和輸出格式的複雜指令。
有效設計提示詞的技能被稱為 提示詞工程（Prompt Engineering）。這項技能是從 AI 獲得期望回答或成果的關鍵，直接影響 AI 輸出的品質與精確度。
AI 提示詞的演變與構成要素
提示的演變
早期，AI 提示詞多半是簡單的疑問或命令，例如「今天天氣如何？」或「生成一張狗的圖片」。然而，隨著 AI 能力的顯著提升，以及使用者需求日益複雜，提示詞也隨之進化。
現代的複雜提示詞可以包含以下豐富資訊：
- 具體指示：例如「列出東京下週的天氣預報，包含氣溫和降水機率，並以每日條列式呈現」。
- 情境描述：例如「繪製一張賽博龐克風格的未來都市夜景，包含霓虹招牌、飛行汽車和高樓群」。
- 風格設定：例如「在畫面右下角放置滿月，風格設定為 80 年代日本動畫風」。
這些詳細的提示詞能讓 AI 更精準地理解需求，並生成符合預期的內容。
提示詞的基本構成要素
要創建有效的提示詞，理解並適當組合以下關鍵要素至關重要：
- 指示/命令 (Instructions)：明確告知 AI 應執行的任務。例如：「請摘要」、「請分析」、「請生成」，或更具體的「請將這篇文章摘要為 100 字以內」。
- 內容/上下文 (Context)：提供具體的背景或情況資訊，包括目標資訊、時間和空間限制、相關背景知識等。例如：「請根據 2023 年日本的經濟狀況，分析中小企業的經營策略」。
- 輸出形式 (Output Format)：指定期望的回答格式，例如條列式、段落形式、表格形式，或使用特定語言或專業術語。例如：「回答請以 5 個條列式呈現，每項不超過 30 字」。
- 語氣或視角 (Tone or Perspective)：指定回答的語氣或立場，例如正式/非正式、專家/初學者導向，或從特定角色或立場回答。例如：「請用像向小學生解釋一樣，以簡單易懂的語言進行說明」。
- 限制條件 (Constraints)：指定回答中應包含或應避免的要素，例如使用特定資訊來源、排除機密資訊、考慮特定價值觀或倫理觀等。例如：「回答中僅使用學術資訊來源，不包含個人意見」。
AI 生成回答的運作機制
AI 生成回答是一個結合多種高階技術的複雜過程，通常在極短時間內完成，讓使用者感覺幾乎是即時獲得答案。其主要機制概述如下：
- AI 提示詞輸入：使用者將指令或問題輸入 AI 系統。
- 範例：「請解釋狗和貓的 3 個不同點，每個不超過 50 字。回答請以條列式呈現。」
- 自然語言處理 (NLP) 理解：輸入的提示詞會透過自然語言處理 (NLP) 技術進行深入分析。NLP 是一種讓電腦理解和處理人類語言的技術，包含以下處理階段：
- 型態素解析：將文章分解為具有意義的最小單位，例如「狗」、「貓」、「不同」、「3 個」、「50 字」、「條列式」等。
- 句法解析：解析文章結構，理解詞語之間的關係，例如「狗和貓的不同」是主題，「3 個」是數量指定，「50 字以內」是限制條件。
- 語義解析：解析上下文和詞語意義，識別「請解釋」是指令，「條列式」是輸出形式。
- 轉換器模型處理：NLP 理解後的內容會由 轉換器模型（如 BERT 或 GPT）處理。轉換器模型透過學習大量文本數據來理解語言規則和知識，進行高階語言理解和生成。
- 知識的應用：AI 應用其學習到的知識來生成回答，主要透過兩種方法：
- 微調知識 (Fine-tuned Knowledge)：利用在特定領域訓練的模型知識。例如，透過動物學或獸醫學專業數據集訓練的模型，可以提供狗和貓生物學特徵和行為模式的詳細資訊。
- 零樣本學習 (Zero-shot Learning)：即使沒有直接學習過新的任務或概念，也能應用現有知識進行推理。例如，即使沒有直接學習過「狗和貓的不同」，也能結合「哺乳動物的特徵」、「寵物的行為」等相關知識進行推理。
- 回答的生成：AI 根據理解的提示詞和應用的知識生成最終回答。
- 生成回答範例：
- 狗是群居性高的社會動物，而貓則更具獨立性，傾向於獨自行動。
- 狗的品種大小多樣，而貓相對較小，體型變異不大。
- 狗主要透過吠叫聲溝通，而貓主要使用叫聲和身體語言。
- 生成回答範例：
AI 提示詞在業務中的實際應用
生成式 AI 在商業領域中是多種場景下的強大工具。理解並適當設計及利用 AI 提示詞，可以大幅提高業務效率，並實現前所未有的創造性問題解決。以下是一些 AI 提示詞的具體應用範例：
1. 透過文本生成提高製作效率
自動生成文章、部落格或廣告文案等文本，能夠大幅提高內容製作效率。
- 行銷部門的具體應用範例：
- 提示詞：「請為我們的新產品『環保洗劑 X』撰寫一篇 300 字、面向 30 多歲注重環保女性的產品介紹文。內容務必包含產品特色『100% 可生物降解』和『包裝使用再生塑膠』。」
2. 透過問答系統強化客戶服務
AI 可以 24 小時 365 天運作，有望提高客戶滿意度和支援業務效率。用於提供使用者問題的適當回答系統，使客戶支援和資訊檢索更快、更準確。
- 客戶支援的具體應用範例：
- 提示詞：「您是家電製造商 A 的客戶支援 AI。對於『洗衣機發出異響』的諮詢，請列出 3 個可能的原因和處理方法，每個不超過 50 字。最後請補充如果仍無法解決問題時的聯絡方式。」
3. 透過情感分析應用於行銷
情感分析是分析文本數據中寫作者情感和意見的技術。使用提示詞可以快速分析大量社群媒體貼文中的顧客反應，從而獲得產品改進的提示或調整行銷策略。
- 社群媒體監控的具體應用範例：
- 提示詞：「請對以下推文『新智慧手機 Y，真好用！不過，電池續航力有點差…』進行情感分析，提取其正面和負面點，並分別以 0-10 分進行評估。」
4. 透過自動生成程式碼加速開發
自動生成程式碼可以提高開發者的編碼效率，加速新功能的實現。AI 可以自動化基本的程式碼結構和功能實現，使開發者能夠專注於更複雜的功能實現和優化，從而提高開發效率。
- Web 應用程式開發的具體應用範例：
- 提示詞：「請使用 JavaScript 生成一個簡單的 Web 應用程式程式碼，該程式碼能將使用者輸入的文本反向顯示。請包含 HTML 和 CSS，並顯示整體結構。」
結語
人工智慧技術正不斷進步，使 AI 能夠進行更自然的對話和高階判斷。許多企業正在積極推動 AI 的導入，為了維持和提高競爭力，掌握 AI 提示詞的應用技能變得非常重要。精通提示詞工程，將是您在數位時代提升工作效率、開創創新解決方案的關鍵能力。