提示词工程

news/2025/1/22 21:03:59/文章来源:https://www.cnblogs.com/XuXiaoCong/p/18511975
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概念

提示词

  • 提示词(Prompt)是指在与大语言模型交互时,用户输入的一段文本或指令,用于引导模型生成相应的输出。
  • 它可以是一句话、一个问题、一段描述或更复杂的结构化信息。
“新疆”

提示词工程

  • 提示词工程,通过对不同的提示词精心挑选、组合和优化,达到引导大模型产生更加准确的信息输出。
  • 说人话:描述地详细一些,哪怕"人工智障"也能理解我们的需求,得出更准确的结果。
提示词:“新疆”提示词工程:“新疆有哪些好玩的地方?适合什么季节去玩?要做哪些准备?”提示词工程:“新疆的地理信息,海拔,气候,民族分布”

理解

  • 提示词:输入AI的文字或指令
  • 提示词工程:为了让AI生成更准确的答案,对提示词的优化过程
  • 下面是2024年高考语文作文题目(新课标II卷)
    • 我们可以把自己当做出卷人,AI来写作文
    • 下面每一句都是提示词,每次多加一句。要输入多少句提示词,AI才能写出符合要求的作文?
  • 提示词工程就是这样一个优化提示词的过程。
  本试卷现代文阅读I提到,长久以来,人们只能看到月球固定朝向地球的一面,“嫦娥四号”探月任务揭开了月背的神秘面纱;随着“天问一号”飞离地球,航天人的目光又投向遥远的深空……
  本试卷现代文阅读I提到,长久以来,人们只能看到月球固定朝向地球的一面,“嫦娥四号”探月任务揭开了月背的神秘面纱;随着“天问一号”飞离地球,航天人的目光又投向遥远的深空……正如人类的太空之旅,我们每个人也都在不断抵达未知之境。
  本试卷现代文阅读I提到,长久以来,人们只能看到月球固定朝向地球的一面,“嫦娥四号”探月任务揭开了月背的神秘面纱;随着“天问一号”飞离地球,航天人的目光又投向遥远的深空……正如人类的太空之旅,我们每个人也都在不断抵达未知之境。这引发了你怎样的联想与思考?请写一篇文章。
  本试卷现代文阅读I提到,长久以来,人们只能看到月球固定朝向地球的一面,“嫦娥四号”探月任务揭开了月背的神秘面纱;随着“天问一号”飞离地球,航天人的目光又投向遥远的深空……正如人类的太空之旅,我们每个人也都在不断抵达未知之境。这引发了你怎样的联想与思考?请写一篇文章。要求:选准角度,确定立意,明确文体,自拟标题;不要套作,不得抄袭;不得泄露个人信息;不少于800字。

语言大模型能力

  • 概括(Summarizing)
    • 提取关键信息,减少废话文学
请将下面这段话总结成一句话。关于这个事,我简单说两句,你明白就行。
总而言之这个事呢,现在就是这个情况,具体的呢,大家也都看得到,也得出来说那么几句。
可能你听的不是很明白,但是意思就是那么个意思,不知道的你也不用去猜,这种事情见得多了。
我只想说懂得都懂,不懂的我也不多解释,毕竟自己知道就好,细细品吧。
  • 推断(Ingerring)
    • 根据文本内容进行推断
老婆说“劳资蜀道山”,这句话什么意思?我老婆是生气了吗?
  • 转换(Transforming)
    • 将结果转换为特定格式、语言、风格等
什么提示词工程?请用幽默的语言解释一下。使用中文和英文分别说一下
  • 拓展(Expanding)
    • 将已有文本信息,根据需求进行扩展
“听君一席话,胜读十年书”用排比句扩写出不少于300字的段落

原则

  • 提示词必须是:清晰、具体的指令
    • 合理使用分隔符,如:###、```、<>、、:::等
    • 明确分割哪些是指令,哪些是引用材料
把三个井号括起来的文本总结成一句话。 ### 阿巴阿巴... ###
  • 解决复杂任务时,适当引导
你是一个电商的售后客服,下面三个井号括起来的文本是用户的咨询问题,请耐心友好地回答用户的咨询。
步骤:1. 分析用户的文本内容,是否有生气、愤怒等负面情绪。2. 如果有负面情绪,先道歉3. 具体分析用户内容,判断是什么问题,给出解决方案。如果是用户的问题语言要委婉;如果是平台的问题,一定要耐心解释。使用一下格式:「咨询内容」 用户的咨询原问题「诉求」 分析用户诉求「用户情绪」 正面/负面,如果负面,说明具体哪些负面情绪「原因」 简单分析原因「解决方案」 初步解决方案「回复内容」 要回复用户的内容### 我买了个电热水壶为什么要插电?我家停电了就不能烧水了是吗?我要仅退款 ###
  • 局限性
    • 幻觉(Hallucination)是语言模型的一大缺陷,偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识。即AI版"造谣"
    • 各个语言大模型都在想办法解决这个问题,所以大家还是要鉴别AI生成的内容是否真实的。
告诉我华为公司生产的跑车的信息
  • 迭代进化(Iterative)
    • 很难一次尝试就得到完美适用的提示词
    • 首先便携初版提示词,经过多轮调整逐步改进,直到生成满意的结果

大模型应用

  • 输出格式化(转换能力)在AI应用开发中非常重要,通常可以将结果转换为JSON,然后使用代码解析。
  • 例如,教育行业工作者想收集关于教育相关的新闻,我们就可以结合爬虫,将内容输入大模型,判断是否与教育相关
下面三个井号括起来的文本是一片新闻,请判断是否与教育行业相关。
输出结果为JSON字符串,格式为{"is_related": true/false, "reason": "原因说明"}### 《山花烂漫时》根据“七一勋章”获得者张桂梅事迹改编。张桂梅(宋佳 饰)是中国西部山区的一名普通中学女教师,多年间她不断目睹自己的女学生因家庭贫穷而辍学,在15、16岁的年纪或嫁人生子、或外出打工,这让张桂梅无比痛心和惋惜。她立志要办一所全免费的女子高中,让这些大山里的女孩获得受教育的机会、能够考上大学、走出大山,彻底改变 命运... ###
  • 通义千问生成结果如下:
{"is_related": true,"reason": "该新闻涉及张桂梅作为一名中学女教师的事迹,其主要内容是关于教育,特别是关注女性学生的受教育权和创办全免费女子高中的努力,因此与教育行业密切相关。"
}
  • 接下来,根据json结果做下一步处理
  • 最终得到一个收集教育行业新闻的应用

参考文档

  • 面向开发者的LLM入门教程 > 第一部分 面向开发者的提示工程

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