流程图实践【六】：常规提示词与结构化提示词

在人工智能的广阔天地中，提示词扮演着至关重要的角色。它们不仅是产品经理与AI对话的桥梁，更是激发AI无限潜能的催化剂。在产品管理的实际工作中，如何巧妙地运用提示词，直接关系到产品开发和市场策略的成败。

在人工智能的领域，提示词是解锁创造力的钥匙。它们引导AI生成内容，影响着输出的质量和多样性。本文将深入了解两种关键的提示词：常规提示词与结构化提示词

一起来探讨它们如何影响AI生成内容的质量和多样性，并在内容生成中发挥着至关重要的作用。

常规提示词

常规提示词是开放式的、灵活的提示词，用于引导大模型生成内容。与结构化提示词相比，它们不严格规定格式或结构，从而允许模型在更广泛的范围内发挥创造力和多样性。

这种提示词适用于需要广泛探索或开放性回答的场景，但可能缺乏一致性和准确性，尤其在特定任务或领域中。总体而言，一般提示词能为模型提供更大的自由度，但需要用户进行更多的后续调整或筛选。

ChatGPT-4o 生成流程图

我们尝试写一个很简单的常规提示词，看看GPT会生成什么东西

它生成了很长的流程描述，但是我希望的是一个流程图的图形，所以我需要准确的在提示词要求它准确的生成流程图的样式

调整提示词后，确实生成了需要的流程图图形，但是生成的流程图非常不专业，不是很满意，我让gpt，重新生成5个流程图看看什么效果

结果看下图进行对比，每次生成的流程图都完全不一样，为什么相同的提示词，每次生成的结果差异这么大

常规提示词的优缺点都非常明显，我们可以通过进一步的探索来验证。

这次，我们来对比上次视频中提到的十个AI大模型的流程图。

我们使用一个常规提示词：“对比十个大模型生成的流程图，分析后告诉我，哪个优秀哪个差。”

KIMI

以KIMI为例，生成四次对比结果，看看会得出怎样的结论。

注意每次生成都是新的对话，避免上下文产生影响

智谱清言

以智谱清言为例，生成四次对比结果，看看会得出怎样的结论。

注意每次生成都是新的对话，避免上下文产生影响

每次我使用相同的提示词生成结果时，都会注意到一些有趣的差异。

1、我发现结果的评估标准会有所不同。有时候，生成的内容更简洁明了，而有时候，它们会深入细节，逻辑性很强。对于模型的优缺点描述也是如此：有时会详细列出优点，而另一些时候则可能更关注不足之处。

2、语言风格的变化也很明显。有些结果看起来很正式、技术性强，而另一些则通俗易懂，更加亲切。即使是具体的建议和结论，每次也都有所不同，这让我意识到模型对提示词的理解方式和重点关注有所变化。

3、常规提示词在这个过程中扮演了重要的角色。它为模型提供了一个固定的起点，就像一个基础的指引。然而，由于不同模型在架构、训练数据和优化目标上的差异，即便使用相同的提示词，生成的结果也会有所不同。这种变化不仅仅因为模型本身的特性，还因为生成过程中的随机性和上下文理解的不同。

4、使用常规提示词时，不同模型可能会在语言风格、逻辑性和细节描述上有很大差异。这种不一致性有时会让人难以判断哪个结果更为准确或有用。这意味着在依赖生成内容作出决策时，需要额外的判断和验证步骤，可能增加了分析的复杂性。

5、常规提示词的不确定性也可能导致生成结果的偏差。比如，某些提示词可能在不同模型中触发不同的上下文理解，从而导致结果偏离原始意图。这种情况特别在处理敏感或复杂问题时需要格外小心。

6、不过对我来说，这种多样性非常有价值。它让我能够从多个角度去看待问题，提供了丰富的参考。不同的模型有不同的处理策略，这意味着在选择模型时，需要根据具体的使用场景和需求来决定哪个更合适。

常规提示词的优缺点

优点：

1. 灵活性强：允许大模型在广泛范围内生成内容，适应多种场景。
2. 创造性高：鼓励生成多样化和新颖的答案，有助于创新思维。
3. 探索性强：适用于开放性问题，有助于发现新观点或信息。

缺点：

1. 一致性差：由于缺乏严格的结构，输出内容可能不一致。
2. 准确性不足：在特定任务中，可能无法提供精准或相关的答案。
3. 需要更多调整：用户可能需要进行额外的筛选或修改，以满足特定需求。

结构化提示词

结构化提示词是明确设定格式和结构的提示语，用于引导大语言模型生成特定类型的内容。这类提示词通常包含特定的指令或参数，确保输出内容的一致性和准确性。结构化提示词适用于需要精确回答或特定格式的任务，如数据分析、需求文档、流程图等。虽然它们限制了创造性，但能提供更高的输出质量和可靠性。

这次还是使用我设计好的一个流程图对比的结构化提示词

下个视频我会再对这个提示词进行优化和微调

KIMI

以KIMI为例，生成四次对比结果，看看会得出怎样的结论。

注意每次生成都是新的对话，避免上下文产生影响

智谱清言

以智谱清言为例，生成四次对比结果，看看会得出怎样的结论。

注意每次生成都是新的对话，避免上下文产生影响

每次我使用结构化提示词生成内容时，都会观察到一些显著的特点和变化。

1. 结果一致性与逻辑性使用结构化提示词时，生成的内容往往具有更高的一致性和逻辑性。结果通常表现为清晰的层次结构，内容之间的关联性更强，便于理解和分析。
2. 细节深度与具体性结构化提示词促使模型在生成时更注重细节的展开，往往能够提供更具体和全面的描述。这种细致入微的方式使得结果在信息传递上更加有效。
3. 语言风格的规范性：相比于常规提示词，结构化提示词生成的内容语言风格通常更为规范和专业。这样的风格适合在正式场合使用，增强了内容的可信度。
4. 模型适应性尽管结构化提示词提供了一个明确的框架，但不同模型在解读这些提示词时仍可能展现出不同的处理方式。这种适应性意味着在选择模型时，需要考虑其在特定结构下的表现。
5. 生成过程的可控性使用结构化提示词能够增强生成内容的可控性，减少随机性带来的不确定性。这使得用户在依赖生成结果进行决策时，能够更自信地评估内容的准确性和实用性。

结构化提示词在生成内容时提供了更为清晰和一致的框架，尽管不同模型的表现仍可能有所不同，但这种结构化的方式显著提升了结果的逻辑性和可用性。这让我能够更高效地获取所需信息，并在决策过程中更加可靠。

结构化提示词的优缺点

优点：

1. 明确性和清晰度：提供清晰的指引，使模型更容易理解任务要求，提高生成内容的准确性和一致性。
2. 一致性：保持生成内容的统一性，减少因自由生成带来的变异，确保输出符合预期。
3. 效率：简化处理过程，减少模型理解任务的时间，提高生成效率。
4. 可控性：通过结构化提示词，可以更好地控制输出内容的格式和风格，使其更贴合特定需求。

缺点：

1. 灵活性降低：过于严格的结构化提示可能限制模型的创意和灵活性，使生成内容过于死板。
2. 依赖性：生成结果高度依赖于提示词的质量和精确度，提示词设计不佳可能导致生成内容偏离预期。
3. 复杂性增加：设计和维护结构化提示词可能增加开发和使用的复杂性，尤其是在需求变化时需要频繁调整。
4. 创意受限：可能导致模型在生成创新性或非标准化内容时受到限制，不利于探索新的表达方式。

总结

常规提示词以其开放性和创造性，为AI提供了广泛的探索空间，但同时也带来了一致性和准确性上的挑战。结构化提示词则以其明确的格式和结构，确保了内容的一致性和准确性，尽管可能会限制创造性。

在产品经理的工作场景中，我认为结构化提示词更为适合。因为需求分析和文档撰写通常需要精确和一致的输出，以确保团队的理解和执行是一致的。结构化提示词能帮助我们确保这些文档的标准化和清晰度。

然而，常规提示词也有其不可忽视的价值，特别是在初期的头脑风暴和创新方案的探索阶段。在这些情境下，常规提示词的灵活性能够激发更多创意和新思路。

随着AI技术的不断进步，我们可以预见，未来在提示词的设计和应用上将有更多的创新和突破。让我们期待AI在内容生成领域的进一步发展，以及它如何帮助我们更高效、更精准地完成各种任务。

希望我的分享能为大家提供有价值的见解和启发

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