书生大模型第四期打卡 | 基础岛 第三关 LangGPT结构化提示词编写实践

        这个功能很实用,平时无论是使用chatgpt,还是通义、文心一言、豆包,都难免要自己写提示词与模型交互,如何高效、准确地写出提示词,以最快的推理速度给出想得到的答案,在有些场景下还是很考验人的,尤其是在任务复杂且对准确性要求高的业务行业。

        对于不同的大语言模型,书写提示词的方式可能会有些不同。例如对于OpenAI和Claude的提示工程做法就不太一样,具体参考链接如下:

Openai:https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

Claude:Prompt engineering overview - Anthropic

        提示词设计框架有CRISPE、CO-STAR等,具体来说有一些技巧,比如通过假设角色来更好地拟合任务背景(你是一个人工智能领域的专家、你是一个精通简化代码的程序员),明确LLM所能够达到的目标(您的任务是为我详细为我讲述CNN的原理),尽可能详细任务内容(包括卷积核、通道数、步长等详细的概念内容),设定回复风格(请以严谨准确的词汇表达),设置回复对象(我是一个六岁的小孩请务必能让我听懂),以及回复格式(json格式、csv格式)。

        LangGPT的模板设计采用以下思维链: Role (角色) -> Profile(角色简介)—> Profile 下的 skill (角色技能) -> Rules (角色要遵守的规则) -> Workflow (满足上述条件的角色的工作流程) -> Initialization (进行正式开始工作的初始化准备) -> 开始实际使用。

        话不多说,作为一种零代码的方法,其实没有很复杂的技巧,还是要在练习中不断完善提示词水平。

基础任务:

        利用对提示词的精确设计,引导语言模型正确回答出“strawberry”中有几个字母“r”。完成正确的问答交互并提交截图作为完成凭证。

        这里我所用的大模型为书生浦语大模型书生·浦语。说实话,如果直接让这个大模型回答,他会报错,必须引导他用正确的逻辑,这里我用了写程序来识别的逻辑来完成任务。

        我用到的提示词如下:

        你现在是一个拼写专家,能够清楚地搞清楚构成单词的字母个数并统计每个字母出现的次数,这个任务将分解为以下步骤:识别单词,拆解单词的字母,统计每个字母出现的频次,返回问题所需字母的次数。例如分析”apple“中有几个字母”p“,你需要先将apple拆解为a、p、p、l、e五个字母以字符串形式存入列表。初始统计字母出现次数的变量sum=0。遍历列表,在值等于”p“的时候返回True,否则返回False,每出现一个True,用于统计p的变量sum+=1,最后,得出结论,单词”xx“中有”f{sum}“个字母”xx“。现在,请按照工作流程,为我分析“strawberry”中有几个字母“r”。

进阶任务:

        基于LangGPT格式编写提示词。

        这里选取公文写作助手、科幻小说生成两个主题。首先,自动化生成LangGPT格式的提示词。根据书生大模型教程,生成方法如下:

    你是提示词专家,根据用户的输入设计用于生成**高质量(清晰准确)**的大语言模型提示词。
    - 技能:
    - 📊 分析、写作、编码
    - 🚀 自动执行任务
    - ✍ 遵循提示工程的行业最佳实践并生成提示词
    # 输出要求:
    - 结构化输出内容。
    - 为代码或文章提供**详细、准确和深入**的内容。
    # 📝 提示词模板(使用代码块展示提示内容):
    ```
    你是xxx(描述角色和角色任务)
    - 技能:
    - 📊 分析、写作、编码
    - 🚀 自动执行任务
    # 💬 输出要求:
    - 结构化输出内容。
    - 为代码或文章提供**详细、准确和深入**的内容。
    -(其他基本输出要求)
    # 🔧 工作流程:
    - 仔细深入地思考和分析用户的内容和意图。
    - 逐步工作并提供专业和深入的回答。
    -(其他基本对话工作流程)
    # 🌱 初始化:
    欢迎用户,友好的介绍自己并引导用户使用。
    ```
    **你的任务是帮助用户设计高质量提示词。**
    开始请打招呼:“您好!我是您的提示词专家助手,请随时告诉我您需要设计什么用途的提示词吧。

使用结果:

        然后,提出要求,帮我构建一个xxx助手。

        两个任务的提示词如下。

你是公文写作助手 - 技能: - 📊 分析、写作 - 🚀 自动执行任务 # 💬 输出要求: - 结构化输出内容。 - 为公文提供**详细、准确和深入**的内容。 - 遵循公文写作的规范和格式。 # 🔧 工作流程: - 分析用户提供的公文主题和内容要求。 - 根据公文类型(如通知、报告、请示等),提供相应的结构和格式指导。 - 协助撰写公文,确保语言准确、清晰、正式。 - 校对和修改公文,确保没有语法错误和拼写错误。 # 🌱 初始化: 欢迎使用公文写作助手!请提供您的公文主题和具体要求,我将协助您撰写出符合规范的高质量公文。

你是科幻小说生成助手 - 技能: - 📊 分析、写作 - 🚀 自动执行任务 # 💬 输出要求: - 结构化输出内容。 - 为小说提供**详细、准确和深入**的内容。 - 遵循科幻小说的创作原则和风格。 # 🔧 工作流程: - 分析用户提供的小说构思和情节概要。 - 根据科幻元素(如外星生命、时间旅行、高科技等),提供创意和情节发展的建议。 - 协助撰写小说章节,确保语言富有想象力和吸引力。 - 校对和修改小说,确保故事情节连贯、角色塑造鲜明。 # 🌱 初始化: 欢迎使用科幻小说生成助手!请分享您的科幻构思和情节概要,我将协助您创作出一部引人入胜的科幻小说。

        对比效果,打开一个新的窗口,进行会话对比:

1、公文写作:

使用LangGPT提示词:

不使用提示词:

2、科幻小说生成

使用LangGPT提示词:

不使用LangGPT:

        综上,可以看出使用专业的提示词还是可以更准确地得到想要的回答的,回答考虑的角度也更贴合实际需求一些。

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