《大模型提示词实战课》已发布的章节:
📌 本讲重点:
1. 掌握提示词语言选择的基本原则
2. 理解中英文提示词的差异和应用场景
3. 学会根据不同场景选择合适的语言风格
⏱ 学习时间:30 分钟
⏱ 练习时间:30 分钟
1. 课前案例
🤔 困扰场景:小王是一名市场营销人员
Please help me write a marketing copy for Chinese market about our new AI product.
结果:得到了一份英文表达地道但转化成中文后不够接地气的文案,效果欠佳。
😄 改进场景:经过学习后的小王
请帮我写一份新品营销文案:
- 产品:AI智能助手
- 目标用户:25-35岁的职场人士
- 投放渠道:小红书
- 文案风格:年轻活力,接地气
- 字数:300字以内
- 重点突出:提升工作效率,性价比高
结果:获得了一份深受目标用户喜爱、转化率极高的营销文案。
2. 语言选择的核心考虑因素
使用场景考虑
- 概念解释:根据实际应用场景选择最合适的语言
- 类比说明:就像我们在不同场合会选择不同的着装
👎 场景不匹配示例:
Could you please analyze the market trend of traditional Chinese medicine?
👍 场景匹配示例:
请分析中医药行业的市场趋势:
- 近3年市场规模变化
- 重点细分领域发展
- 消费者画像分析
- 未来发展机遇
📋 场景匹配速查表:
场景类型 | 推荐语言 | 原因说明 |
---|---|---|
本地市场分析 | 中文 | 更贴近本地语境 |
跨境电商 | 双语 | 便于跨文化传播 |
技术文档 | 英文 | 术语表达更准确 |
模型特点考虑
- 概念解释:不同语言在AI模型中的表现和处理能力有差异
- 类比说明:像选择合适的工具一样,需要根据具体任务选择最优解
👎 未考虑模型特点:
写一篇中英双语的技术性文章,要专业术语对照。
👍 考虑模型特点:
1. 先用英文写出技术文章:
- Topic: AI Model Architecture
- Length: 500 words
- Focus: Technical details
2. 然后翻译成中文:
- 保留英文专业术语
- 添加中文解释
- 确保行业用语规范
输出需求考虑
- 概念解释:根据最终使用需求选择合适的语言
- 类比说明:就像选择适合观众的演讲语言
📋 输出需求对照表:
输出类型 | 语言选择 | 注意事项 |
---|---|---|
营销文案 | 目标市场语言 | 考虑文化背景 |
技术文档 | 英文为主 | 保留专业术语 |
日常沟通 | 本地语言 | 注重自然度 |
3. 实战练习
基础练习(15分钟)
目标:练习不同场景的语言选择
步骤:
- 阅读场景描述
- 选择合适的语言
- 编写提示词
案例:
为一款全球化的AI应用写产品描述。
参考答案:
步骤1:英文版产品描述
- Product: AI Writing Assistant
- Target: Global users
- Style: Professional but friendly
- Key features: 3-4 points
- Length: 200 words
步骤2:本地化版本(中文)
- 产品:AI写作助手
- 受众:中国用户
- 风格:专业亲和
- 重点:本地化特色
- 字数:300字
步骤3:检查要点
- 术语统一性
- 文化适应性
- 表达地道性
进阶练习(15分钟)
目标:处理复杂的多语言场景
任务:设计一个跨语言营销方案的提示词框架
要求:
- 考虑不同市场特点
- 兼顾语言和文化差异
- 确保信息传达准确性
4. 常见问题解答
Q1:什么情况下应该使用英文提示词?
A1:技术类文档、全球化项目、需要专业术语精准表达时建议使用英文。
Q2:如何处理专业术语的翻译问题?
A2:可以采用中英双语对照的方式,保留原始英文术语,同时提供准确的中文解释。
Q3:不同语言的提示词效果会有很大差异吗?
A3:是的,特别是在细节表达和文化内涵方面会有明显差异,建议根据实际需求选择最适合的语言。
5. 本讲重点回顾
1. 提示词语言选择需要考虑使用场景、模型特点和输出需求
2. 中英文提示词各有优势,需要根据具体应用场景选择
3. 专业领域可采用双语对照的方式,提高准确性
6. 下节课预告
第6讲将介绍”角色设定技巧”,教你如何设定合适的AI角色以获得更好的输出效果。
7. 小贴士
- 💡 在使用英文提示词时,可以先用中文思考框架,再转换为英文
- 💡 注意保存成功案例,建立个人的双语提示词模板库
- 💡 建议优先在电脑上阅读和实操,以获得更好体验和效率
- 💡 评论区已开启留言,期待你的反馈和建议!你也可以给作者发微信(下方二维码)消息
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