核心内容摘要
Milvus Collection 基本操作（Java SDK）
都是 AI 的作文比赛 —— 提示词工程与 AI 写作优化实战“AI 的作文比赛” 不是单纯让 AI 生成作文而是以 “作文创作” 为场景聚焦提示词工程、AI 生成优化、作文质量评估三大核心能力。
通过让 AI 围绕指定主题生成高质量作文再通过人工优化提示词、对比不同模型效果、建立评估标准最终理解 “如何让 AI 精准匹配创作需求”同时深化对生成式 AI 逻辑的理解 —— 这既是对提示词设计能力的训练也是对 AI 生成内容质量把控能力的提升。
作业以高中常见作文主题为载体如 “科技与生活”“青春成长”兼顾 “技术实操” 与 “文学创作逻辑”让不同基础的学习者都能在实战中掌握 AI 写作的核心方法。
作业核心目标技术目标掌握 AI 写作的提示词设计逻辑能通过精准指令引导 AI 生成符合主题、结构完整、语言流畅的作文能力目标学会对比不同 LLM 的写作风格能通过迭代优化提示词解决 AI 作文的 “空洞、跑题、缺乏逻辑” 等问题思维目标建立 “需求→提示词→生成→评估→优化” 的闭环思维理解 “AI 是创作工具人是核心决策者” 的协同逻辑。
核心任务拆解从 “写作文” 到 “会用 AI 写好作文”作业按 “基础→进阶→综合” 递进所有任务围绕 “同一作文主题” 展开推荐主题高中议论文《科技发展与人文温度》确保训练的连贯性
必做任务 1基础提示词设计 —— 让 AI 生成合格作文任务目标设计基础提示词让 AI 生成一篇符合高中议论文要求的作文800 字左右结构完整开头点题→分论点论证→结尾升华避免跑题、结构混乱。
核心思路AI 写作的核心是 “提示词给 AI 明确的‘创作规则’”基础提示词需包含 5 个关键要素主题、文体、结构、字数、语言风格缺一不可。
提示词设计模板可直接复用plaintext### 作文要求
主题《科技发展与人文温度》议论文
文体高中议论文符合高考作文评分标准论点明确、论据充分、逻辑清晰
结构开头点题引出科技与人文的关系→
个分论点每个分论点配具体论据如案例、名言→ 结尾升华联系青年责任
字数800字左右±50字
语言风格正式、流畅避免口语化适当使用修辞手法比喻、排比引用
句名言警句
论据要求论据真实可信如具体科技案例、历史人物事迹避免虚构。
### 输出 完整的800字议论文分段落呈现开头、每个分论点、结尾各为一段。
实操代码用 Llama 3 生成作文python运行# 安装依赖 # pip install transformers torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载模型轻量级适合作文生成 model_name meta-llama/Llama-
3.
B-Instruct tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) tokenizer.pad_token tokenizer.eos_token model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto, load_in_8bitTrue # 8bit量化节省显存 ) # 输入提示词替换为上面的作文要求 prompt ### 作文要求
主题《科技发展与人文温度》议论文
文体高中议论文符合高考作文评分标准论点明确、论据充分、逻辑清晰
结构开头点题引出科技与人文的关系→
个分论点每个分论点配具体论据如案例、名言→ 结尾升华联系青年责任
字数800字左右±50字
语言风格正式、流畅避免口语化适当使用修辞手法比喻、排比引用
句名言警句
论据要求论据真实可信如具体科技案例、历史人物事迹避免虚构。
### 输出 完整的800字议论文分段落呈现开头、每个分论点、结尾各为一段。
# 生成作文 inputs tokenizer( prompt, return_tensorspt, truncationTrue, max_length1024 ).to(model.device) with torch.no_grad(): outputs model.generate( **inputs, max_new_tokens1000, # 预留足够长度生成800字作文 temperature
4, # 降低随机性保证逻辑连贯 top_p
9, repetition_penalty
2 # 避免重复语句 ) # 解码并保存作文 essay tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue).split(### 输出)[-1].strip() print(AI生成的作文) print(essay) # 保存到文件 with open(ai_essay_basic.txt, w, encodingutf-
as f: f.write(essay)任务交付要求提交生成的作文文本标注 “基础提示词版”附 100 字分析说明作文是否符合要求主题、结构、字数、论据存在哪些问题如分论点不清晰、论据不具体。
必做任务 2提示词优化 —— 让 AI 生成优质作文任务目标针对基础版作文的问题优化提示词让 AI 生成 “高分作文”论点更深刻、论据更具体、语言更生动解决 “空洞、论据不足、逻辑松散” 等问题。
核心优化思路在基础提示词的基础上增加细节约束和示例引导让 AI 更明确 “优质作文的标准”细化分论点方向如 “科技发展需以人文为根基”“人文温度让科技更有价值”指定论据类型如 “近期科技案例”“名人名言”“社会现象”加入语言细节要求如 “每个分论点开头用排比句引领”“结尾联系新时代青年使命”。
优化后的提示词模板plaintext### 作文要求
主题《科技发展与人文温度》议论文
文体高中高分议论文符合高考一类文标准
结构 - 开头100字用比喻修辞点题如“科技是船人文是帆”引出核心论点“科技发展与人文温度相辅相成缺一不可” - 分论点1200字科技发展需以人文为根基论据ChatGPT的伦理规范、某科技公司“老人友好型产品”案例 - 分论点2200字人文温度让科技更有价值论据袁隆平杂交水稻技术的人文关怀、医疗AI辅助偏远地区诊断的案例 - 分论点3200字青年当兼顾科技创新与人文素养论据95后工程师研发无障碍科技产品的事迹 - 结尾100字升华主题引用名言如“科技是第一生产力而人文是科技的灵魂”联系青年责任。
字数800字左右±50字
语言风格正式流畅多用排比、比喻修辞分论点开头用“科技为翼人文为根”“人文为魂科技为器”等对仗句式
论据要求论据为近3年的真实案例如
年的科技事件避免陈旧案例如爱迪生发明电灯。
### 输出 完整的800字议论文分段落呈现标注每个部分开头、分论点1-
结尾。
实操与对比用优化后的提示词重新生成作文标注 “优化提示词版”对比基础版和优化版的差异重点分析分论点是否更清晰、论据是否更具体、语言是否更生动。
任务交付要求提交优化版作文文本提交 “对比分析表”如下表评估维度基础版作文优化版作文优化原因分论点清晰度模糊无明确逻辑关联明确呈 “根基→价值→责任” 递进提示词指定了分论点方向论据具体性论据陈旧如爱因斯坦案例论据新颖近 3 年科技案例提示词限定了论据时间范围语言生动性平淡无修辞多用排比、比喻句式对仗提示词明确了修辞要求结构完整性结尾未升华结尾联系青年责任升华主题提示词指定了结尾要求
进阶任务 3多模型对比 —— 选最优 AI “笔友”任务目标用相同的优化提示词测试 3 个不同的开源 LLM如 Llama
B、ChatGLM-6B、Qwen-7B对比它们的作文生成效果选出最适合高中作文场景的模型。
核心对比维度对比维度评分标准
分主题契合度5 分完全扣题3 分基本扣题1 分跑题逻辑连贯性5 分分论点递进清晰3 分逻辑基本通顺1 分混乱论据真实性5 分论据真实新颖3 分论据真实但陈旧1 分虚构语言流畅性5 分流畅生动有修辞3 分基本流畅1 分语句不通符合要求度5 分完全符合结构、字数要求3 分基本符合1 分严重不符实操代码以 ChatGLM-6B 为例python运行# 安装依赖若未安装 # pip install transformers torch accelerate from transformers import AutoTokenizer, AutoModel # 加载ChatGLM-6B模型 model_name THUDM/chatglm-6b tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_codeTrue) model AutoModel.from_pretrained( model_name, trust_remote_codeTrue, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto ).half() # 输入优化后的提示词同任务2 prompt ### 作文要求
主题《科技发展与人文温度》议论文
文体高中高分议论文符合高考一类文标准
结构 - 开头100字用比喻修辞点题如“科技是船人文是帆”引出核心论点“科技发展与人文温度相辅相成缺一不可” - 分论点1200字科技发展需以人文为根基论据ChatGPT的伦理规范、某科技公司“老人友好型产品”案例 - 分论点2200字人文温度让科技更有价值论据袁隆平杂交水稻技术的人文关怀、医疗AI辅助偏远地区诊断的案例 - 分论点3200字青年当兼顾科技创新与人文素养论据95后工程师研发无障碍科技产品的事迹 - 结尾100字升华主题引用名言如“科技是第一生产力而人文是科技的灵魂”联系青年责任。
字数800字左右±50字
语言风格正式流畅多用排比、比喻修辞分论点开头用“科技为翼人文为根”“人文为魂科技为器”等对仗句式
论据要求论据为近3年的真实案例如
年的科技事件避免陈旧案例如爱迪生发明电灯。
### 输出 完整的800字议论文分段落呈现标注每个部分开头、分论点1-
结尾。
# 生成作文 response, history model.chat(tokenizer, prompt, history[], max_length
print(ChatGLM-6B生成的作文) print(response) # 保存作文 with open(ai_essay_chatglm.txt, w, encodingutf-
as f: f.write(response)任务交付要求提交 3 个模型的作文文本分别标注模型名称提交 “多模型对比评分表”按上述维度评分附 200 字结论说明哪个模型最适合高中作文生成原因是什么如 “ChatGLM-6B 语言更符合中文表达习惯论据更具体”。
选做任务 4AI 作文鉴别 —— 区分 “AI 写的” 和 “人写的”任务目标给定 5 篇作文3 篇 AI 生成2 篇人类高中生写的用 “人工分析 工具验证” 的方式准确鉴别每篇的来源鉴别准确率≥80%深化对 AI 写作特征的理解。
核心鉴别思路AI 作文的典型特征结合高中作文场景语言过于 “完美”无错别字、无口语化表达、句式结构单一多为书面语缺乏个人风格论据 “模板化”多为常见案例如 ChatGPT、袁隆平缺乏个性化论据如个人经历、小众案例逻辑 “表面流畅”分论点看似递进但缺乏深度关联如 “科技需人文” 和 “人文促科技” 的论证重复细节 “空洞”对案例的描述过于笼统如 “某科技公司推出了友好产品”无具体细节如产品名称、效果。
工具验证复用作业 1 的文本鉴别模型python运行# 加载文本鉴别模型 from transformers import pipeline classifier pipeline( text-classification, modelroberta-base-openai-detector, return_all_scoresTrue ) # 待鉴别作文以人类写的作文为例 human_essay 《科技发展与人文温度》 科技是船人文是帆。
没有帆的船即便动力再强也终将迷失方向没有船的帆即便设计再巧也只能随波逐流。
科技发展与人文温度从来都是相辅相成的共同体。
科技发展需以人文为根基。
去年老家的爷爷学会了用智能手机视频通话这背后是某手机品牌专门为老年人优化的“大字体、简操作”功能——没有对老年人需求的人文关怀再先进的通信技术也难以走进千家万户。
ChatGPT的研发团队同样注重伦理边界通过设置“禁止生成有害内容”的规则让科技始终服务于人类的美好需求。
这告诉我们科技的初心是以人为本脱离人文的科技终将失去价值。
人文温度让科技更有价值。
袁隆平院士研发杂交水稻不仅是为了提高粮食产量更是为了“让所有人远离饥饿”的人文情怀医疗AI在偏远地区的应用让山区患者不用奔波就能享受到优质诊断服务这正是科技与人文结合的生动体现。
科技是冰冷的代码和机器但人文温度能让它变得有温度、有力量。
青年当兼顾科技创新与人文素养。
作为一名高中生我曾参与学校的“无障碍科技”社团和同学一起为社区老人设计了“语音控制的智能灯”——既用到了Python编程知识又传递了对老人的关怀。
新时代的青年既要学好科技知识又要常怀人文之心让科技成为传递温暖的桥梁。
“科技是第一生产力而人文是科技的灵魂。
” 科技发展的终极目标是让人类生活更美好。
当科技插上人文的翅膀当人文融入科技的血脉我们必将迎来一个既先进又温暖的未来。
# 鉴别 results classifier(human_essay)[0] ai_score next(s for s in results if s[label] LABEL_
[score] print(fAI生成概率{ai_score:.4f}) print(f鉴别结论{AI生成 if ai_score
5 else 人类创作})任务交付要求提交 5 篇作文的鉴别报告含作文文本、人工分析特征、工具预测概率、最终结论附 150 字分析
总结 AI 作文的核心鉴别特征说明哪些特征最容易误判如 “高分人类作文语言也很流畅容易被误判为 AI 生成”。
AI 作文生成的核心逻辑提示词是 “方向盘”人是 “驾驶员”提示词的核心作用给 AI 明确的 “创作边界” 和 “质量标准”—— 边界越清晰如分论点方向、论据类型AI 的输出越精准标准越具体如语言风格、结构细节AI 的输出质量越高AI 的局限性AI 只能基于训练数据中的 “作文模板” 和 “案例库” 生成内容缺乏真实的生活体验和深度思考 —— 因此高分作文的核心仍需人的参与如提供个性化案例、深化分论点逻辑人机协同的本质AI 负责 “完成基础框架和文字填充”人负责 “定义主题、优化逻辑、补充细节、注入情感”—— 两者结合才能既高效又高质量地完成作文创作。
作业避坑指南4 大
常见问题解决方案AI 作文跑题原因提示词未明确主题核心如只说 “科技与人文”未说 “相辅相成”解决在提示词中直接给出 “核心论点”并要求每个分论点都围绕核心论点展开。
作文内容空洞、论据不足原因提示词未指定论据类型或案例范围解决明确要求 “具体案例 细节描述”如 “某手机品牌的‘老人模式’让 80% 的老人学会了视频通话”避免笼统表述。
语言风格不符合高中作文要求原因提示词未限定语言风格如 AI 生成过于学术化或口语化的内容解决加入 “语言参考示例”如 “分论点开头用‘科技为 X人文为 Y’的对仗句式”让 AI 更明确风格。
多模型对比时评分不准原因评分标准过于主观如 “语言生动性” 无明确依据解决细化评分标准如 “语言生动性5 分 每段至少 1 种修辞3 分 有修辞但不自然1 分 无修辞”减少主观误差。