【专家分享】模型Prompt调优的实用技巧与经验总结

本文详细阐述了prompt的设计要素，包括引导语、上下文信息等，还介绍了多种prompt编写策略，如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等，旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化，可逐步实现更优的prompt设计。

一、Prompt工程简介

Prompt 是用户与大语言模型交互的起始点，它告诉模型用户的意图，并且期望模型能以有意义且相关的方式回应。当我们希望大语言模型去完成一些较为复杂的任务时，prompt的质量决定了大语言模型能否有好的回复。通过精心设计的prompt，我们能够有效地指引大型语言模型（LLM），深化其对用户需求的理解层次，从而激发更加精准且实用的回应生成。

二、Prompt设计

2.1 Prompt主要构成要素

Prompt主要包含以下要素：

1. 引导语或指示语：告诉模型你希望它执行哪种类型任务，比如回答问题、提出建议、创作文本等。

2. 上下文信息：提供足够的背景信息，以便模型能够更好地理解和处理请求。上下文信息可能包括具体情景、相关数据、历史对话信息等内容。

3. 任务描述：明确地描述你期望模型执行的任务。它可以是一个问题、一个命令性语句或者是一个场景描述。

4. 输出格式指示：如果你对输出结果有特定的格式要求，应在prompt中说明。比如，你可以指定输出应该是列表形式、一段连贯的文本还是一系列步骤等。

5. 限制条件：设置一些约束条件，指导模型避免某些类型的回答或者引导模型产生特定风格的内容。例如，可以限制回答的字数、要求避免使用专业术语等。

6. 样例输出：提供一个或多个例子可以帮助LLM理解所期望的输出类型和质量。

7. 结束语：如果有必要，可以使用结束语来标示prompt的结束，尤其是在连续的对话或者交互中。

这些要素并不是每个prompt都必须包含的，但根据特定的需求和上下文，合适地结合这些要素可以提高LLM生成的文本质量和相关性。

2.2 Prompt编写策略

策略一：对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则，有助于提升效果

原prompt规则描述：