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第一章——了解prompt以及一些基础技巧方法 - 实践

第一章——了解prompt以及一些基础技巧方法 - 实践
📅 发布时间:2026/6/19 16:00:12

第一章——了解prompt以及一些基础技巧方法

  • 写好prompt的四大要素:指令,上下文,格式化输出,角色
    • 1.指令instruction:清晰,坚决,明确,要求,提示,指明应用方向——干什么,为什么,要求什么。
    • 2.上下文——提示词的背景信息:
    • 3.格式化输出——格式化输出是提示词的输出格式,它决定了LLM输出的格式。
    • 4.角色——提示词的输出角色,它决定了LLM以何种身份生成内容。
  • 写prompt的技巧与方法:
    • 1.给出指令
    • 2.角色提示——分配角色
    • 3.语义压缩类提示词——
    • 4.多范例提示——few shot prompting,又称小样本类提示


Prompt的定义——用户向LLM输入的一段文本,用于指导LLM生成符合用户要求的输出。
Prompt的本质——沟通的桥梁,决定LLM准确预测用户意图的能力。

写好prompt的四大要素:指令,上下文,格式化输出,角色

1.指令instruction:清晰,坚决,明确,要求,提示,指明应用方向——干什么,为什么,要求什么。

在这里插入图片描述

2.上下文——提示词的背景信息:

(1)上下文是可选的,但不要滥用上下文,不要过长。
(2)上下文窗口是LLM能够处理的最大输入长度,AI一次输入有限,输入的内容越多,AI越难处理,质量下降不过窗口可以化冻,许可把历史消息摘要作为上下文,让LLM处理更长的输入。
(3)AI生成的和用户输入的都可作为上下文,有一些情况,上下文是必须的用户信息。
在这里插入图片描述

3.格式化输出——格式化输出是提示词的输出格式,它决定了LLM输出的格式。

(1)用户要求的输出格式:ex:根据“人工智能在数字政府领域的最新进展”这个研究主题,生成一份500字以上的摘要,要求有研究缘起,研究主题,研究过程,结果以及结论。
(2)通用的结构化文本——包括但不限于Markdown、JSON、XML、CSV、代码等。
(3)非结构化文本(例如诗歌、散文、小说等)

4.角色——提示词的输出角色,它决定了LLM以何种身份生成内容。

(1)角色是可选的,建议根据具体任务设置角色‘
通过(2)能够设置角色属性——ex(你是一个资深的心理医生,擅长利用认知行为疗法消除心理挑战:)。
(3)设置角色时,可能使用压缩语义进行设置。

写prompt的技巧与技巧:

1.给出指令

最方便的提示方法就是给出指令。
Ex:关于转换格式的指令
(1)容易指令——一个用户在表单中输入了他们的名字和姓氏,但我们不知道他们的名字和姓氏的顺序,我们需要将它们转换为“姓, 名”的格式。将以下输入转换为该格式:john doe
(2)复杂指令——请阅读以下销售邮件。删除任何可用于识别个人身份的信息 (PII),并用相应的占位符替换它。例如,用"[姓名]“替换"John Doe”。
你好 John,
我写信给你是因为我注意到你最近买了一辆新车。我是一家当地经销商 (Cheap Dealz) 的销售员,我想让你知道我们有一辆新车的超值优惠。如果你有兴趣,请告诉我。
谢谢,
Jimmy Smith
电话:410-805-2345
电子邮件:jimmysmith@cheapdealz.com

2.角色提示——分配角色

3.语义压缩类提示词——

带有很强指向性的关键词或短语,这类关键词或短语通常是与特定领域、任务或知识相关的专有名词、知名概念、平台或现象等有关。它们可以帮助模型迅速识别任务的类型或给出相关的答案。Ex:使用什么什么数据分析类的方法,应用著名品牌、平台或软件作为提示词,能够迅速让模型知道你应该与这些品牌、平台或软件相关的信息或功能,一般这类提示词用于文案创作领域居多。

4.多范例提示——few shot prompting,又称小样本类提示

(1)特征——通过少数具体示例说明任务的输入与期望输出,示例之间保持相同的格式和结构,便于模型识别模式,示例中明确任务说明。
(2)示例基本结构——任务说明+格式说明,示例部分,新输入。
(3)小样本提示词在以下场景特别有用:
在这里插入图片描述

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组合提示——包含上述方式,虽然没有固定格式,但往往提示在最下面,且仅有问题组成的提示效果很好:
在这里插入图片描述

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