一、确定提示词类型

首先，我们需要确定需要生成的提示词的类型，例如类别词、描述词、补充细节词、限定条件词等。不同的提示词类型需要针对不同的情形进行使用。比如，在撰写科技相关文章时，最需要的是相关主题领域的类别词，例如“计算机”、“人工智能”、“数据科学”等，这些类别词有助于模型准确把握文本主旨和核心信息。同样，在撰写食谱相关文章时，需要大量使用描述词，例如“鲜香”、“酥脆”、“口感鲜美”等描述具体的食材或做法。

二、输入关键词

在明确了需要生成的提示词的类型后，我们需要输入与提示词类型相关的关键词或短语。例如当需要生成类别词时，可以输入“科技”、“新闻”等主题关键字，而在生成描述词时，则需要输入具体的描述内容，例如“黑暗中的香味”、“金黄色的饼干”等。输入的关键词越具体，生成的AI提示词就越符合需求。

三、训练模型

完成输入关键词后，需要使用训练好的ChatGPT模型对输入的关键词进行训练，并指定需要生成提示词的具体类型。在训练前，需要准备好足够的语料数据，这些数据应包含了大量的针对提示词类型的相关文本。对于类别词训练，需要准备一定量的科技相关文本，而在生成描述词时则需要准备与食物、颜色等相关的文本数据。训练时需要设置合适的参数，以便模型能够准确地抓住输入的关键词并生成符合要求的提示词。

四、生成提示词

完成训练后，调用训练好的模型生成提示词。模型会根据已有的文本和输入的关键词，生成符合特定提示词类型的提示词，例如“人工智能”、“智能家居”等。在此过程中，需要通过不断地调整模型参数和训练数据来不断优化生成效果，以提高生成质量。
总之，ChatGPT模型作为自然语言处理技术中的佼佼者，其生成效果得到了广泛认可。为了让模型更好地生成符合要求的AI提示词，我们可以从以下方面入手：确定提示词类型、输入关键词、训练模型以及生成提示词。在实际应用中，还需要根据不同的提示词类型进行相应的训练和参数调整，以优化生成效果，从而提高写作效率。不过需要注意的是，ChatGPT模型还有一定的局限性，需要根据实际应用场景和需求进行灵活运用。