L1G3000浦语提示词工程实践

最新推荐文章于 2026-01-05 20:42:29 发布

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#人工智能

1.1 什么是Prompt(提示词)

Prompt是一种用于指导以大语言模型为代表的生成式人工智能生成内容(文本、图像、视频等)的输入方式。它通常是一个简短的文本或问题，用于描述任务和要求。

Prompt可以包含一些特定的关键词或短语，用于引导模型生成符合特定主题或风格的内容。例如，如果我们要生成一篇关于“人工智能”的文章，我们可以使用“人工智能”作为Prompt，让模型生成一篇关于人工智能的介绍、应用、发展等方面的文章。

Prompt还可以包含一些特定的指令或要求，用于控制生成文本的语气、风格、长度等方面。例如，我们可以使用“请用幽默的语气描述人工智能的发展历程”作为Prompt，让模型生成一篇幽默风趣的文章。

总之，Prompt是一种灵活、多样化的输入方式，可以用于指导大语言模型生成各种类型的内容。

1.2 什么是提示工程

提示工程是一种通过设计和调整输入(Prompts)来改善模型性能或控制其输出结果的技术。

在模型回复的过程中，首先获取用户输入的文本，然后处理文本特征并根据输入文本特征预测之后的文本，原理为next token prediction，类似我们日常使用的输入法。

提示工程是模型性能优化的基石，有以下六大基本原则：

指令要清晰
提供参考内容
复杂的任务拆分成子任务
给 LLM“思考”时间(给出过程)
使用外部工具
系统性测试变化

在提示工程中，第一点给出清晰的指令是至关重要的。一个有效的指令通常包含以下要素：背景、任务、要求、限制条件、示例、输出格式和目标。通过提供这些详细信息，我们可以引导模型生成更符合我们期望的文本。

让我们以"为AI大模型训练营生成介绍文案"为例，来展示如何逐步优化指令，以获得更理想的AI生成内容：

第一版提示词（基础版）：

写一段话介绍AI大模型训练营

第二版提示词（增加表情元素）：

写一段话介绍AI大模型训练营，添加emoji表情

第三版提示词（进一步优化结构）：

写一段话介绍AI大模型训练营，添加emoji表情，结构化排版

通过这个例子，我们可以清楚地看到，随着指令的逐步完善，AI生成的内容质量也随之提升。这种渐进式的提示词优化方法可以帮助我们更好地掌控AI输出，获得更符合需求的结果。

其他技巧我们这里不做过多介绍，如果大家感兴趣可以参考下面的资料：

OpenAI 官方提示工程指南
Claude 官方提示工程指南
LangGPT 知识库
万字解读ChatGPT提示词最佳案例
1.3 提示设计框架

CRISPE，参考：GitHub - mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List: A free guide for learning to create ChatGPT3 Prompts

Capacity and Role (能力与角色)：希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。
Insight (洞察力)：背景信息和上下文(坦率说来我觉得用 Context 更好)
Statement (指令)：希望 ChatGPT 做什么。
Personality (个性)：希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。
Experiment (尝试)：要求 ChatGPT 提供多个答案。

写出的提示如下：

Act as an expert on software development on the topic of machine learning frameworks, and an expert blog writer. The audience for this blog is technical professionals who are interested in learning about the latest advancements in machine learning. Provide a comprehensive overview of the most popular machine learning frameworks, including their strengths and weaknesses. Include real-life examples and case studies to illustrate how these frameworks have been successfully used in various industries. When responding, use a mix of the writing styles of Andrej Karpathy, Francois Chollet, Jeremy Howard, and Yann LeCun.

CO-STAR，参考：CO-STAR Framework – AI Advisory Boards

Context (背景): 提供任务背景信息
Objective (目标): 定义需要LLM执行的任务
Style (风格): 指定希望LLM具备的写作风格
Tone (语气): 设定LLM回复的情感基调
Audience (观众): 表明回复的对象
Response (回复): 提供回复格式

例如我们设计一个解决方案专家，用于把目标拆解为可执行的计划，完成的提示词如下：

# CONTEXT # 
我是一名个人生产力开发者。在个人发展和生产力领域,人们越来越需要这样的系统:不仅能帮助个人设定目标,还能将这些目标转化为可行的步骤。许多人在将抱负转化为具体行动时遇到困难,凸显出需要一个有效的目标到系统的转换过程。

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# OBJECTIVE #
您的任务是指导我创建一个全面的系统转换器。这涉及将过程分解为不同的步骤,包括识别目标、运用5个为什么技巧、学习核心行动、设定意图以及进行定期回顾。目的是提供一个逐步指南,以无缝地将目标转化为可行的计划。

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# STYLE #
以富有信息性和教育性的风格写作,类似于个人发展指南。确保每个步骤的呈现都清晰连贯,迎合那些渴望提高生产力和实现目标技能的受众。

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# Tone #
始终保持积极和鼓舞人心的语气,培养一种赋权和鼓励的感觉。应该感觉像是一位友好的向导在提供宝贵的见解。

# AUDIENCE #
目标受众是对个人发展和提高生产力感兴趣的个人。假设读者寻求实用建议和可行步骤,以将他们的目标转化为切实的成果。

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# RESPONSE FORMAT #
提供一个结构化的目标到系统转换过程步骤列表。每个步骤都应该清晰定义,整体格式应易于遵循以便快速实施。

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# START ANALYSIS #
如果您理解了,请询问我的目标。