提示词高级阶段学习day2.1-在提示词编写中对{}的使用教程
首先在 prompt engineering 中,使用 {} 通常是为了标识占位符或变量,
这些占位符可以在实际生成内容时被动态替换。
通过这种方式,prompt 可以更加通用和灵活,适用于不同的输入数据场景。
以下是一个体系化、结构化的教程,帮助理解如何在 prompt engineering 中使用 {}:
1. 基本概念:占位符 {}
- 占位符:在 prompt 中使用
{}来表示需要替换的内容。例如,Hello, {name}!这段 prompt 中的{name}就是一个占位符。 - 目的:使用占位符可以创建一个模板,通过替换不同的内容生成不同的输出。
2. 占位符的应用场景
1.动态内容插入:
- 将需要变动的部分用
{}表示。 - 例如:
Generate a summary for the following article: {article_text} - 通过替换
{article_text},你可以快速为不同的文章生成总结。
2.参数化生成:
- 可以将不同的变量传递给 prompt 来产生变化的结果。
- 例如:
Translate the following sentence from {source_language} to {target_language}: {sentence}
3.数据驱动的输出:
- 如果有一个包含多个数据项的输入集,可以使用
{}来创建更复杂的数据响应。 - 例如:
Create a personalized message for {customer_name}, who has a {subscription_plan} plan that expires on {expiry_date}.
3. 结构化的占位符使用方法
3.1 定义占位符模板
- 定义 prompt 时,确保所有可能变化的内容都使用
{}包裹。例如:
Generate a marketing email:
Subject: {email_subject}
Body: Dear {customer_name}, we have an amazing offer for you on {product}. Save {discount}%!
3.2 动态替换数据
- 在实际使用时,通过代码或工具替换
{}中的占位符。例如:
prompt = "Dear {customer_name}, we have an amazing offer for you on {product}. Save {discount}%!"
filled_prompt = prompt.format(customer_name="Alice", product="Laptop", discount=15)
print(filled_prompt)
输出:
Dear Alice, we have an amazing offer for you on Laptop. Save 15%!
3.3 多个占位符
- Prompt 中可以使用多个占位符,根据需要插入不同的信息。例如:
Describe the main features of {product_name}, highlighting the benefits it brings to {target_audience}.
4. 高级应用技巧
4.1 条件占位符
- 使用条件判断来决定哪些内容应该被插入。例如:
# 定义条件
is_active = True
# 根据条件设置替换内容
if is_active:
status = "active"
message = "Thank you for being a loyal customer!"
else:
status = "inactive"
message = "Please renew your subscription."
# 定义模板
prompt_template = "Your subscription is currently {status}. {message}"
# 进行替换
filled_prompt = prompt_template.format(status=status, message=message)
# 输出结果
print(filled_prompt)
4.2 循环与批量处理
- 可以将一个 prompt 模板应用于多个数据集合,生成一批输出。例如:
customers = [
{"name": "Alice", "plan": "Gold"},
{"name": "Bob", "plan": "Silver"},
]
for customer in customers:
print(f"Dear {customer['name']}, thank you for being a {customer['plan']} plan member.")
4.3 嵌套与递归
- 复杂的 prompt 可能需要嵌套的占位符:
Create a detailed report for {region}:
- Market leader: {leader}
- Growth potential: {growth}%
- Key trends: {trends}
- {trend_1}
- {trend_2}
5. 实践中的常见误区
- 未定义占位符:确保 prompt 中的占位符与代码中的变量一致,避免未被替换的
{}导致错误。 - 占位符命名问题:使用有意义、容易理解的占位符名称,避免混淆。例如,使用
{customer_name}而不是{name}。 - 过度依赖变量插入:虽然
{}能够灵活替换内容,但过多的占位符可能使 prompt 过于复杂,难以调试。
相关文章:
提示词高级阶段学习day2.1-在提示词编写中对{}的使用教程
首先在 prompt engineering 中,使用 {} 通常是为了标识占位符或变量, 这些占位符可以在实际生成内容时被动态替换。 通过这种方式,prompt 可以更加通用和灵活,适用于不同的输入数据场景。 以下是一个体系化、结构化的教程&…...
2024年,每一个大模型都躲不过容嬷嬷和紫薇
2024年还不上视频生成的大模型公司,还能上桌吃饭吗? 连最积极搞AI的李彦宏,在这件事上也迟疑了。 “百度不碰Sora类的视频生成方向。”李彦宏在近期的2024年Q3总监会上说道。原因在于,10年、20年都可能难以商业化应用。 从Open…...
SpringBoot之RedisTemplate基本配置
公司要求redis配置密码使用密文,但是程序使用的是spring默认的redisTemplate,那么就需要修改配置实现密码加解密。 先搞个加密工具类: public class SM2Encryptor {// 加密,使用公钥public static String encryptText(String pub…...
SparseRCNN 模型,用于目标检测任务
SparseRCNN 模型,用于目标检测任务 import logging import math from typing import Listimport numpy as np import torch import torch.distributed as dist import torch.nn.functional as F from torch import nn #项目完整代码下载链接:https://download.csdn.net/downl…...
【AIGC】第一性原理下的ChatGPT提示词Prompt设计:系统信息与用户信息的深度融合
博客主页: [小ᶻZ࿆] 本文专栏: AIGC | ChatGPT 文章目录 💯前言💯第一性原理与ChatGPT提示词Prompt设计应用第一性原理于ChatGPT提示词Prompt设计系统信息和用户信息的融合实际应用结论 💯系统信息与用户信息的定义和重要性系…...
DeepSpeed性能调优与常见问题解决方案
1. 引言 什么是DeepSpeed? DeepSpeed是由微软开源的深度学习训练优化库,旨在帮助研究人员和工程师高效地训练大规模深度学习模型。基于PyTorch框架,DeepSpeed提供了一系列先进的技术,如ZeRO(Zero Redundancy Optimiz…...
【GESP】C++一级练习BCQM3052,鸡兔同笼
GESP一级知识点:for循环和if的应用。 题目题解详见:https://www.coderli.com/gesp-1-bcqm3052/ 【GESP】C一级练习BCQM3052,鸡兔同笼 | OneCoderGESP一级知识点:for循环和if的应用。https://www.coderli.com/gesp-1-bcqm3052/ …...
Android面试之5个性能优化相关的深度面试题
本文首发于公众号“AntDream”,欢迎微信搜索“AntDream”,和我一起每天进步一点点 面试题目1:如何优化Android应用的启动速度? 解答: 优化Android应用的启动速度可以从以下几个方面入手: 1、 减少主线程工…...
R语言机器学习算法实战系列(六)K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍教程下载数据加载R包导入数据数据预处理数据描述数据切割调节参数构建模型预测测试数据评估模型模型准确性混淆矩阵模型评估指标ROC CurvePRC Curve保存模型总结系统信息介绍 K-邻…...
FPGA图像处理之构建3×3矩阵
免责声明:本文所提供的信息和内容仅供参考。作者对本文内容的准确性、完整性、及时性或适用性不作任何明示或暗示的保证。在任何情况下,作者不对因使用本文内容而导致的任何直接或间接损失承担责任,包括但不限于数据丢失、业务中断或其他经济…...
【Linux】进程间通信(匿名管道)
🌈个人主页:秦jh__https://blog.csdn.net/qinjh_?spm1010.2135.3001.5343🔥 系列专栏:https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12625432.html 目录 进程间通信目的 进程间通信发展 进程间通信分类 管道 System V IPC POSI…...
memset()函数的实现
memset()函数的实现 _CRTIMP void* __cdecl memset (void*, int, size_t); memset()函数的实现 文章目录 memset()函数的实现memset()函数 memset()函数 _CRTIMP void* __cdecl memset (void*, int, size_t);void* memset(void* src, int val, size_t count) {char *char_src…...
STM32CUBEIDE FreeRTOS操作教程(七):queue队列
STM32CUBEIDE FreeRTOS操作教程(七):queue队列 STM32CUBE开发环境集成了STM32 HAL库进行FreeRTOS配置和开发的组件,不需要用户自己进行FreeRTOS的移植。这里介绍最简化的用户操作类应用教程。以STM32F401RCT6开发板为例ÿ…...
类型转换与字符串操作:数据的灵活变形!
Java中的隐式与强制类型转换:让你轻松驾驭数据 在编程的世界中,数据的类型如同游戏中的角色,赋予它们不同的特性与能力。而在Java中,隐式类型转换与强制类型转换就像是两把利剑,帮助我们在这个复杂的世界中游刃有余。…...
动态规划18:188. 买卖股票的最佳时机 IV
动态规划解题步骤: 1.确定状态表示:dp[i]是什么 2.确定状态转移方程:dp[i]等于什么 3.初始化:确保状态转移方程不越界 4.确定填表顺序:根据状态转移方程即可确定填表顺序 5.确定返回值 题目链接:188.…...
YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ShuffleAttention注意力机制
一、本文介绍 作为入门性篇章,这里介绍了ShuffleAttention注意力在YOLOv8中的使用。包含ShuffleAttention原理分析,ShuffleAttention的代码、ShuffleAttention的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。 二、ShuffleAttention原理分析 ShuffleA…...
基于Multisim的8路彩灯循环控制电路设计与仿真
1)由八个彩灯LED的明暗构成各种彩灯图形; 2)彩灯依次显示的图形: 彩灯从左至右渐亮至全亮(8个CP) 彩灯从左至右渐灭至全灭(8个CP) 彩灯从右至左渐亮至全亮(8个CP) 彩灯从右至左渐灭至全灭(8个CP) 彩灯全亮(1个CP) 彩灯全灭(1个CP) 彩灯全亮(1个CP) 彩灯全灭(1个CP) 3)彩灯图形循…...
完整的模型训练套路 pytorch
**前置知识: 1、 (1).train():将模型设置为训练模式 (2).eval():将模型设置为评估模式 不写也可以(只对特定网络模型有作用,如含有Dropout的) 2、 with…...
2024年十大前沿图像分割模型汇总:工作机制、优点和缺点介绍
《博主简介》 小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注! 《------往期经典推…...
Notepad++将搜索内容所在行选中,并进行复制等操作
背景 Notepad在非常多的数据行内容中,按照指定内容检索,并定位到具体行,而后对内容行的数据进行复制、剪切、删除等处理动作。 操作说明 检索并标记所在行 弹出搜索框:按下 Ctrl F。 输入查找字符串:在搜索框中输入要…...
Chapter03-Authentication vulnerabilities
文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...
模型参数、模型存储精度、参数与显存
模型参数量衡量单位 M:百万(Million) B:十亿(Billion) 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的,但是一个参数所表示多少字节不一定,需要看这个参数以什么…...
练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)
一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...
PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建
制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节,供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系,通过信息共享、资源整合、业务协同等方式,实现供应链的全面管理和优化,提高供应链的效率和透明度,降低供应链的成…...
UE5 学习系列(三)创建和移动物体
这篇博客是该系列的第三篇,是在之前两篇博客的基础上展开,主要介绍如何在操作界面中创建和拖动物体,这篇博客跟随的视频链接如下: B 站视频:s03-创建和移动物体 如果你不打算开之前的博客并且对UE5 比较熟的话按照以…...
多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验
一、多模态商品数据接口的技术架构 (一)多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如,当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时,接口可自动提取图像中的颜色(RGB值&…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
C++ Visual Studio 2017厂商给的源码没有.sln文件 易兆微芯片下载工具加开机动画下载。
1.先用Visual Studio 2017打开Yichip YC31xx loader.vcxproj,再用Visual Studio 2022打开。再保侟就有.sln文件了。 易兆微芯片下载工具加开机动画下载 ExtraDownloadFile1Info.\logo.bin|0|0|10D2000|0 MFC应用兼容CMD 在BOOL CYichipYC31xxloaderDlg::OnIni…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论
路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中(图1): mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...
