**提示词工程(Prompt Engineering)**是大模型应用中的核心技术之一,通过设计和优化提示词(Prompt),可以显著提升模型的输出质量和任务表现。以下是提示词工程的设计和实现方法,涵盖所有可以调优提示词的内容:
1. 提示词工程的核心目标
- 提高模型理解能力:通过设计清晰的提示词,帮助模型更好地理解任务。
- 控制输出格式:通过提示词引导模型生成特定格式的输出。
- 优化任务表现:通过调优提示词,提升模型在特定任务上的性能。
2. 提示词设计的基本原则
2.1 明确任务目标
- 任务描述:清晰描述任务目标,避免歧义。
- 示例:将“翻译”改为“将以下英文翻译成中文”。
- 输出格式:指定输出格式(如列表、表格、JSON)。
- 示例:生成“以JSON格式输出”。
2.2 提供上下文
- 背景信息:提供任务相关的背景信息,帮助模型理解上下文。
- 示例:在生成文章时,提供主题和关键词。
- 示例数据:提供少量示例(Few-shot Learning),引导模型学习任务模式。
- 示例:提供几个翻译示例,帮助模型理解翻译任务。