AI 办公 | 学会用3R提示词，让每一次问答都精彩

要用好、用活、用精AI工具，发挥出AI最大潜能，最重要的技能是会提问，也就是写好提示词。点击后面蓝字，阅读相关文章，AI 写作，学习要趁早，不会看这里。

关于AI大模型的提示词，有很多著作专门研究这个问题。可见，提示词对运用大模型是多么重要！大模型诞生前，你要会在计算机或手机上用搜索引擎。绝大多数人不懂搜索指令，只会用简单的关键词搜，然后不断翻页查找，效率低，想找到自己需要的东西，很费时费力。

大模型诞生了，要用好大模型，必须会用提示词，要指导、引导、帮助大模型生成自己理想中的内容（文字、图片、音视频等）。

提示词或提示语，就是问题。《大模型时代》一书中介绍了3R 提问题。

第一个R，是Role，即角色设定和目的。我们希望大模型以一个什么身份来完成任务，有哪些背景和情境，做这个任务的目的是什么。

具体方法一是找个“代理”，就是模仿对象，如讨论某一类道德相关的问题时，可以让大模型扮演圣雄甘地的角色来回答，这样就取代了“反对暴力”“追求真理”“团结平等”等类似的描述。代理可以是各类人或物。

方法二是扮演老师，让大模型把人类当学生，进行回答。同时还可以进一步告诉大模型，学生是小学一年级的，这时他回答得简单易懂，或学生是律师，这时大模型回答得会非常专业、详细。

还要描述这次任务的目的和背景信息。这次要在什么情况下做事情，为什么要做这件事情。这些信息会让大模型回答得更有针对性。

界定范围，增强针对性，让AI少做或不做无用功。

第二个R，是Result，即期望的结果。就是希望大模型输出什么样的结果，希望这个结果包括什么内容、有哪些特点或约束。结果提示词要具体，通过使用清晰、具体的语言，为对话定义明确的焦点，确保大模型理解当前的主题或任务，以生成更准确、更相关的回应。比如，你告诉大模型“简单易懂”，就不如说“用短句，不用专业术语”。结果提示词要可衡量，提供可衡量的约束条件，例如数字、客观标准，会帮助大模型更准确地给出你所期待的回应。你告诉大模型“多给一些选项”“用较短的篇幅”，就不如说“给出3个不同的方案”“用200字描述”。结果提示词要相关联，对结果的描述，应该跟之前的角色设定、背景目的保持一致，体现相关性，提高聚焦度，避免大模型离题或分心，返回比较泛泛的内容。第三个R，是Recipe，即思考如何才能拿到预期的结果，并给出方法或指导。对于复杂的、独特的任务，可以帮助大模型进行任务拆解，或给出示例。如果问题较复杂或有难度，可以传授解题套路，将大问题拆解成小问题和步骤，并以逻辑清晰的方式组织这些问题或步骤，引导大模型沿着特定的思考路径，以更系统、更连贯的方式回答问题。本文后有例子，不要错过噢。

这一步非常关键。我们在给AI写提示词前一定要打草稿，这个草稿用的心思越多，越缜密、详细、完整，越符合大模型原理，其结果就会越接近你的目标。

以上三个“R”，并不一定一起用，可单用或组合用。或在后轮次的提示词中补充要求，让大模型再回答。举个例子(手工输入AI工具“通义千问”)：你是企业部门负责人，要在总经理办公会上对10位经理层领导发言，目的是说服领导们同意部门为进一步做好接待工作增加1个编制。请给出500字左右的发言稿，并说明在什么地方需要加强语气，以什么表情或动作辅助。