Prompt技巧总结和示例分享
"Prompt"(提示)在人工智能中通常指的是输入给模型的文本,用于引导模型生成预期的输出。在使用人工智能助手时,有效的提示技巧可以帮助你获得更准确和有用的回答。
以下是一些单轮对话提示时的技巧:
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明确具体:尽量提供具体的问题或请求,避免模糊不清的表述。
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使用关键词:在提示中包含关键词,可以帮助模型更好地理解你的需求。
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结构化问题:如果问题复杂,尝试将其分解成几个小问题,逐一提问。
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提供上下文:提供足够的背景信息,帮助模型理解问题的上下文。
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避免歧义:确保你的提示没有多种解释,以减少模型的误解。
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使用正确的语法:正确的语法有助于模型理解你的意图。
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限制长度:尽管可以处理长文本,但过长的提示可能会降低效率,尽量保持简洁。
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使用命令语气:有时候使用命令语气可以更直接地表达你的意图。
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预期输出格式:如果你希望得到特定格式的回答,可以在提示中说明。
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避免敏感内容:不要包含任何违反法律法规或道德准则的内容。
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反馈与调整:如果模型的回答不符合预期,尝试调整你的提示。
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利用搜索功能:如果你的问题需要最新的信息,可以提示模型进行搜索。
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分步提问:对于复杂的问题,可以分步骤提问,逐步深入。
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使用引用:如果需要引用特定的文本或数据,确保在提示中包含。
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避免重复:不要在提示中重复相同的信息,这可能会造成混淆。
以下是一些有效的prompt示例:
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生成文章或内容:
- 坏示例:帮我写一篇关于AI的文章。
- 好示例:请以"AI在医疗领域的应用"为题,写一篇包含引言、主体和结论的文章,每部分约200字。
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请求具体信息:
请告诉我2021年墨西哥的总统是谁,并简要介绍其政策。 -
设定角色和目标:
你是一位专业的营养师,根据以下用户的饮食习惯,为他们提供一周的健康饮食计划,并解释每个建议的理由。 -
使用分隔符和结构化文本:
使用“> > Bad”和“> > Good”来区分不同质量的示例。 -
提供参考文本:
让大模型使用参考文本来回答,比如提供一段关于环保的文本,然后要求模型基于此文本写一篇倡导环保的演讲稿。 -
分解复杂任务:
如果你需要大模型完成一个复杂的任务,比如制定一个项目计划,你可以将其分解为多个步骤,并逐一询问。 -
使用思维链:
要求模型一步一步地思考,比如在解决一个数学问题时,要求模型展示解题的每一个步骤。 -
请求格式化输出:
要求模型以特定的格式输出,比如要求模型以列表的形式提供答案,或者要求输出为JSON格式。 -
使用示例引导:
提供几个示例,让模型理解你的需求,比如在要求模型写诗时,先给出几首诗的示例。 -
明确期望的输出长度:
在让模型生成文本时,对模型的输出做一些限制,比如:根据我发给你的工作内容,生成一份周报,字数大约在150字。 -
提供反馈和自我修正:
让模型评估自己的输出,并进行修正,比如在模型生成一篇文章后,要求它自己检查并改正语法错误。 -
使用外部工具:
让模型调用外部API或执行代码来完成任务,比如要求模型编写一个Python脚本来解决一个特定的问题。
构建多轮对话prompt的技巧:
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明确对话目标:在对话开始时,就要明确对话的目的和目标,这有助于模型集中于特定的任务或话题。
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设定角色:为模型和你设定明确的角色,这有助于模型理解对话的背景和语境。
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提供背景信息:在对话开始时提供必要的背景信息,以便模型了解对话的前提和环境。
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使用分隔符:使用分隔符来区分不同的对话轮次,这有助于模型理解对话的结构。
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维持上下文连贯性:确保每一轮对话都考虑到之前的对话内容,维持话题的连贯性。
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引导对话方向:如果需要,可以通过提问或引导性陈述来控制对话的方向。
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使用反馈循环:让模型根据前一轮的对话内容提供反馈或提出问题,以推动对话的深入。
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限制和指导:如果对话需要遵循特定的规则或限制,应在prompt中明确指出。
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逐步构建:对于复杂的话题,可以将其分解成多个小问题,逐步构建对话。
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使用示例:提供对话示例,让模型理解期望的对话风格和内容。
下面是一个多轮对话prompt的示例:
# 角色设定
你是一位历史学家,我是一位对古代文明感兴趣的学生。# 背景信息
我们正在讨论古埃及的农业和社会结构。# 对话目标
我想了解更多关于古埃及人是如何通过农业支持他们的社会结构的。# 对话开始
我:你好,教授。我听说古埃及的农业非常发达,这是真的吗?
AI:你好!是的,古埃及的农业非常先进,尤其是在他们利用尼罗河的季节性洪水来灌溉农田方面。
我:那他们主要种植什么作物呢?
AI:他们主要种植小麦和大麦,还有水果和蔬菜,比如洋葱、大蒜、黄瓜和葡萄。
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