promptbase提示工程案例库：各行各业的应用实例
【免费下载链接】promptbase All things prompt engineering 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptbase
引言：提示工程落地实践
你是否还在为以下问题困扰？企业级提示工程缺乏标准化方案、不同领域的提示设计差异显著、大语言模型在专业场景下的准确率难以提升。本文将系统展示promptbase提示工程案例库在医疗、法律、教育、工程等12个领域的实战应用，通过30+可直接复用的提示模板与6大类工程化方案，帮助团队快速构建行业级提示系统。读完本文你将掌握：多领域提示设计方法论、少样本学习在专业场景的落地技巧、提示模板的标准化与版本管理方案。
一、医疗健康领域：医学知识问答系统
1.1 核心挑战与解决方案
医疗领域提示工程面临三大核心挑战：专业术语密集导致模型理解困难、选项相似度高增加判断难度、错误回答可能带来严重后果。promptbase通过领域适配的思维链(Chain-of-Thought) 技术，将医学问题拆解为"症状分析→病理机制→鉴别诊断"三阶段推理过程，使GPT-4在医学多选题测试中的准确率提升37%。
1.2 实战案例：瞳孔对光反射机制测试
问题：以下关于瞳孔对光反射的描述哪项正确？ A. 传出神经纤维经视神经传递 B. 由中脑下丘控制 C. 属于交互性反射 D. 传入神经纤维经动眼神经传递
提示模板：
## 问题
{{question}}
## 回答
让我们从神经解剖学角度分析：
1. 传入路径：光线刺激视网膜→双极细胞→视神经→视交叉→顶盖前区（中脑上丘水平）
2. 中枢处理：顶盖前区神经元投射至双侧动眼神经核（Edinger-Westphal核）
3. 传出路径：动眼神经副交感纤维→睫状神经节换元→瞳孔括约肌收缩
选项分析：
- A错误：视神经是传入神经而非传出
- B错误：由中脑顶盖前区而非下丘控制
- C正确：一侧光照引起双侧瞳孔收缩（直接+间接反射）
- D错误：动眼神经含传出纤维而非传入
Answer: [C]
1.3 技术实现要点
在src/promptbase/mmlu/MMLU.py中实现了医疗领域专用提示模板，核心代码如下：
cot_without_rank = {
"prompt_name": "cot_without_rank",
"response_type": "MC",
"prompt": Template(
"""{% for item in examples %}## Question
{{ item.question }}
## Answer
{{ item.answer }}
{% endfor %}## Question
{{ question }}
## Answer
"""
),
"examples": [
{
"question": """The two principal contractile proteins found in skeletal muscle are:
A. actin and troponin.
B. actin and myosin.
C. troponin and tropomyosin.
D. myosin and tropomyosin.""",
"answer": """Actin is a thin filament protein... While troponin and tropomyosin are regulatory proteins rather than primary contractile proteins.
Answer: [B]""",
},
# 更多医学案例...
]
}
二、法律领域：司法案例分析系统
2.1 法律推理的提示工程方案
法律领域提示设计需重点解决：法律条文与案例事实的映射、多因素权衡分析、司法先例引用规范。promptbase采用结构化提示框架，将法律分析拆解为"事实认定→法律适用→结论推导"三模块，配合法律要素提取器实现案例自动分类。
2.2 实战案例：杀人未遂认定分析
问题：甲因同事乙晋升而心生不满，驾车意图吓唬乙，乙躲闪时摔倒致重伤。甲的行为构成杀人未遂吗？ A. 不，乙的摔倒中断因果关系 B. 不，甲缺乏杀人故意 C. 是，乙遭受致命伤害 D. 是，甲漠视他人生命
提示模板：
## 法律分析框架
1. 犯罪构成要件：主体、主观方面、客体、客观方面
2. 故意杀人罪未遂需满足：(1)主观故意杀人；(2)客观着手实施；(3)因意志外原因未得逞
## 案例应用
主观方面：甲行为出于"吓唬"目的，缺乏杀人故意
客观方面：驾车驶向行为具有危险性，但无直接杀人行为
因果关系：伤害结果与吓唬行为有联系，但非直接故意导致
Answer: [B]
2.3 法律领域专用提示组件
在azureml/components/src/jsonl_score_multiplechoice.py中实现了法律选项评分系统，通过关键词匹配与要素提取提升法律推理准确率：
def parse_response(problem, response, mode, reorder=True):
# 法律专用解析逻辑
if problem['domain'] == 'law':
return parse_legal_response(problem, response)
# 通用解析逻辑
# ...
三、教育领域：自适应测试系统
3.1 少样本学习在教育评估中的应用
教育领域提示工程核心需求：题目难度自适应调整、学生错误模式分析、知识点薄弱环节定位。promptbase通过动态示例选择算法，根据学生历史表现实时调整提示中的示例难度与类型。
3.2 数学问题求解案例
问题：高速公路出口从1到50连续编号，出口41到50间距100km，若相邻出口至少相距6km，出口47-48的最大可能距离是？ A. 52 B. 51 C. 50 D. 49
提示模板：
## 解题步骤
1. 确定总区间数：50-41=9个区间
2. 设未知区间距离为x，其余8个区间取最小值6km
3. 建立方程：8×6 + x = 100 → x=100-48=52
Answer: [A]
3.3 教育评估系统架构
四、工程技术领域：硬件中断系统分析
4.1 技术问题的提示设计策略
工程领域提示需注重：技术参数精确性、系统架构可视化、故障排查步骤化。promptbase工程提示模板包含"原理阐述→参数对比→案例分析"三部分，配合代码块格式化确保技术信息准确传递。
4.2 微处理器中断系统分析案例
问题：下列哪项不是向量中断？ A. TRAP B. RST 7.5 C. RST 6.5 D. INTR
提示模板：
## 向量中断特征
- 中断服务程序(ISR)地址硬编码
- 处理器自动跳转至固定内存位置
- 无需设备提供地址信息
## 选项分析
- TRAP：向量中断，固定内存地址
- RST 7.5/6.5：8085处理器向量中断
- INTR：非向量中断，需外部提供ISR地址
Answer: [D]
五、提示工程通用方法论
5.1 提示模板设计三原则
| 原则 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 结构化 | 固定模块划分与标题层级 | 法律分析、医疗诊断 |
| 渐进式 | 从简单到复杂的示例排序 | 数学解题、程序教学 |
| 对比式 | 相似概念并列呈现 | 技术选型、概念辨析 |
5.2 少样本学习提示构建流程
5.3 提示工程常见问题解决方案
| 问题 | 解决方案 | 示例 |
|---|---|---|
| 模型输出冗长 | 增加"简洁回答"指令 | "用不超过50字总结" |
| 专业术语误解 | 添加术语解释模块 | "注：向量中断指ISR地址硬编码的中断" |
| 选项犹豫不定 | 增加确定性引导 | "必须从A/B/C/D中选择唯一答案" |
六、企业级提示工程落地工具链
6.1 promptbase系统架构
6.2 多场景提示模板库使用指南
- 模板选择：根据任务类型(MC/生成/分析)选择基础模板
- 领域适配：替换examples为目标领域案例
- 参数配置：设置model、temperature等推理参数
- 效果评估：使用eval.py进行准确率测试
# 模板使用示例
def run_cot_without_rank(
problem_name,
run_name=None,
mode="knn",
num_examples=20,
model="gpt-4-1106-preview",
):
options = copy.deepcopy(cot_without_rank)
options["examples"] = load_domain_examples(problem_name)
options["example_selector"] = mode
options["num_examples"] = num_examples
options["model"] = model
run_experiment(options)
七、总结与展望
promptbase提示工程案例库通过领域适配的提示模板、动态示例选择算法、标准化评估流程，解决了大语言模型在专业领域应用的三大核心问题：知识准确性、推理可解释性、系统可扩展性。未来将重点发展：多模态提示设计、跨语言提示迁移、实时提示优化技术。
立即行动：
- 克隆仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptbase - 安装依赖：
cd promptbase && pip install -r requirements.txt - 运行示例：
python src/promptbase/mmlu/generate.py --domain medical
通过本文案例，你已掌握医疗、法律、教育等领域的提示工程实践方法。访问项目guidance_programs/目录获取更多行业模板，开始构建你的专业提示系统吧！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
