提示工程(Prompt Engineering)指南(进阶篇)
在 Prompt Engineering 的进阶阶段,我们着重关注提示的结构化、复杂任务的分解、反馈循环以及模型的高级特性利用。随着生成式 AI 技术的快速发展,Prompt Engineering 已经从基础的单一指令优化转向了更具系统性的设计思维,并应用于多轮对话、特定领域任务和复杂文本生成等场景中。
高阶 Prompt Engineering 核心概念
-
多层次任务分解
对于复杂任务,可以将它分解为多个可操作的子任务,逐步引导模型生成目标内容。这种分解技术通常用于长文本生成或复杂的代码生成。
-
递归式提示设计(Recursive Prompting)
使用分步提示或反馈循环的方式,在一轮生成中得到初步结果后,通过进一步指令细化输出。例如,先生成内容的大纲,再根据每个小节引导模型补充细节。
-
系统性 Prompt 模型
结合 Prompt 模板和动态变量,以更大规模或系统化的方式生成内容。例如,通过变量替换实现不同领域的内容生成。
-
精细调节模型行为
通过角色设定、情感调节、语言风格调整等方法,使模型表现出特定的语气或行为风格,如教授、顾问或销售员等。特别适用于聊天机器人和虚拟助手的场景中。
-
连续对话中的上下文控制
在连续对话中,有选择地保留上下文信息,以确保模型理解当前状态并减少误解。有效的上下文管理对多轮对话的连贯性至关重要,尤其在处理多主题交错的长对话时。
-
反向工程模型行为(Reverse Prompt Engineering)
通过观察模型在不同 Prompt 下的输出反应,逆向推导出模型偏好的提示语结构。这是一种试错式的方法,可以帮助理解如何设计提示,以获得最优结果。
高阶 Prompt Engineering 技巧
技巧 1:多步逐层细化(Stepwise Refinement)
场景:复杂内容的逐步生成,如写作或长代码片段。
应用示例:
Prompt 1: “生成一篇关于量子计算的文章提纲,包括5个主要部分。”
Prompt 2: “根据以下提纲,逐步生成每个部分的详细描述。”
目的:确保复杂内容的结构性和逻辑性,使模型生成更具条理的长文或代码。
技巧 2:动态模板和变量替换
场景:大规模文本生成或批量内容生产。
应用示例:
Prompt Template: “写一篇关于[主题]的介绍,包括[优势]和[挑战]。”
动态填充的主题:如“区块链”、“人工智能”等。
目的:通过动态填充变量的方式在模板中生成不同主题的内容,适合批量内容生成。
技巧 3:利用约束生成特定风格输出
场景:生成符合特定语调或格式的文本,如写作风格、情绪表达等。
应用示例:
Prompt: “用积极的语言描述创业的挑战,并给出鼓励的建议。”
目的:通过情绪或风格约束使模型输出符合指定的语气或情绪,特别适合品牌内容生成或心理支持类文本。
技巧 4:多轮对话的上下文筛选与重用
场景:在多轮对话中筛选有效的上下文以确保输出连贯。
应用示例:
Prompt 1: “先回答用户的问题,再提出建议。”
Prompt 2: “根据上一轮的回答,详细解释建议的实施步骤。”
目的:有效管理对话上下文,确保每轮生成的内容都基于清晰的上下文关系。
高阶 Prompt 模式
- 问答链(Q&A Chaining) 用于回答复杂问题时,将其分解为多个连续问题,引导模型逐步生成答案。
- 示例:首先获取背景信息,再针对每个部分深入探讨,适用于技术文档或多层次问答生成。
- 意图转化模式(Intent Transformation) 将用户模糊的请求转化为更明确的需求,逐步引导模型提炼需求并生成详细内容。
- 示例:当用户给出广泛主题时,逐步明确主题各细节,使生成内容更符合预期。
- **反向示例模式(Negative Prompting)**指定模型避免某些内容或格式,有助于减少模型生成不相关或不恰当内容的概率。
- 示例:在敏感话题或专业内容中,提示模型“避免使用某类词汇”或“不要生成负面表述”。
应用案例
案例 1:内容创作中的高阶 Prompt
任务:生成一篇详细的市场报告,分析人工智能的应用领域、市场规模和发展趋势。
Prompt:
1. “请生成人工智能领域的市场报告提纲,包含应用领域、市场规模、发展趋势三部分。”
2. “根据提纲,详细描述每一部分的主要内容,重点突出市场规模数据和未来预测。”
效果:多步分解任务使报告生成条理分明,减少了模型在处理复杂内容时出错的概率。
案例 2:聊天机器人中的个性化对话
任务:设计一个心理咨询机器人的回应,帮助用户在压力中找到支持。
Prompt:
1. “以关怀的语气回应用户的压力,并提供一些安慰。”
2. “帮助用户思考他们的应对方式,建议使用深呼吸等简单技巧。”
效果:通过语气和回应风格的调整,让生成的内容更具人性化和情感支持效果。
未来趋势
随着模型性能和参数规模的提升,Prompt Engineering 的发展趋势将侧重于更复杂的对话管理、实时反馈循环,以及适应不同领域需求的个性化 Prompt 模板。预计未来将出现针对不同领域的 Prompt 编写工具和自动化提示生成系统,使 Prompt Engineering 更加便捷和高效。
相关文章:

提示工程(Prompt Engineering)指南(进阶篇)
在 Prompt Engineering 的进阶阶段,我们着重关注提示的结构化、复杂任务的分解、反馈循环以及模型的高级特性利用。随着生成式 AI 技术的快速发展,Prompt Engineering 已经从基础的单一指令优化转向了更具系统性的设计思维,并应用于多轮对话、…...
音视频入门基础:FLV专题(19)——FFmpeg源码中,解码Audio Tag的AudioTagHeader,并提取AUDIODATA的实现
一、引言 从《音视频入门基础:FLV专题(18)——Audio Tag简介》可以知道,未加密的情况下,FLV文件中的一个Audio Tag Tag header AudioTagHeader AUDIODATA。本文讲述FFmpeg源码中是怎样解码Audio Tag的AudioTagHead…...

前端零基础入门到上班:【Day3】从零开始构建网页骨架HTML
HTML 基础入门:从零开始构建网页骨架 目录 1. 什么是 HTML?HTML 的核心作用 2. HTML 基本结构2.1 DOCTYPE 声明2.2 <html> 标签2.3 <head> 标签2.4 <body> 标签 3. HTML 常用标签详解3.1 标题标签3.2 段落和文本标签3.3 链接标签3.4 图…...
字符脱敏工具类
1、字符脱敏工具类 import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.commons.lang3.StringUtils;/*** 数据脱敏工具类** date 2024/10/30 13:44*/Slf4j public class DataDesensitizationUtils {public static final String STAR_1 "*";public static final …...
【jvm】jvm对象都分配在堆上吗
目录 1. 说明2. 堆上分配3. 栈上分配(逃逸分析和标量替换)4. 方法区分配5. 直接内存(非堆内存) 1. 说明 1.JVM的对象并不总是分配在堆上。2.堆是JVM用于存储对象实例的主要内存区域,存在一些特殊情况,对象…...
@AutoWired和 @Resource原理深度分析!
嗨,你好呀,我是猿java Autowired和Resource是 Java程序员经常用来实现依赖注入的两个注解,这篇文章,我们将详细分析这两个注解的工作原理、使用示例和它们之间的对比。 依赖注入概述 依赖注入是一种常见的设计模式,…...

C++设计模式创建型模式———原型模式
文章目录 一、引言二、原型模式三、总结 一、引言 与工厂模式相同,原型模式(Prototype)也是创建型模式。原型模式通过一个对象(原型对象)克隆出多个一模一样的对象。实际上,该模式与其说是一种设计模式&am…...

重学SpringBoot3-Spring WebFlux之SSE服务器发送事件
更多SpringBoot3内容请关注我的专栏:《SpringBoot3》 期待您的点赞👍收藏⭐评论✍ Spring WebFlux之SSE服务器发送事件 1. 什么是 SSE?2. Spring Boot 3 响应式编程与 SSE为什么选择响应式编程实现 SSE? 3. 实现 SSE 的基本步骤3.…...

YOLO即插即用模块---AgentAttention
Agent Attention: On the Integration of Softmax and Linear Attention 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08874 问题: 普遍使用的 Softmax 注意力机制在视觉 Transformer 模型中计算复杂度过高,限制了其在各种场景中的应用。 方法&a…...
探索开源语音识别的未来:高效利用先进的自动语音识别技术20241030
🚀 探索开源语音识别的未来:高效利用自动语音识别技术 🌟 引言 在数字化时代,语音识别技术正在引领人机交互的新潮流,为各行业带来了颠覆性的改变。开源的自动语音识别(ASR)系统,如…...

学习路之TP6--workman安装
一、安装 首先通过 composer 安装 composer require topthink/think-worker 报错: 分析:最新版本需要TP8,或装低版本的 composer require topthink/think-worker:^3.*安装后, 增加目录 vendor\workerman vendor\topthink\think-w…...

.NET内网实战:通过白名单文件反序列化漏洞绕过UAC
01阅读须知 此文所节选自小报童《.NET 内网实战攻防》专栏,主要内容有.NET在各个内网渗透阶段与Windows系统交互的方式和技巧,对内网和后渗透感兴趣的朋友们可以订阅该电子报刊,解锁更多的报刊内容。 02基本介绍 03原理分析 在渗透测试和红…...
AI Agents - 自动化项目:计划、评估和分配
Agents: Role 角色Goal 目标Backstory 背景故事 Tasks: Description 描述Expected Output 期望输出Agent 代理 Automated Project: Planning, Estimation, and Allocation Initial Imports 1.本地文件helper.py # Add your utilities or helper functions to…...
Git的.gitignore文件
一、各语言对应的.gitignore模板文件 项目地址:https://github.com/github/gitignore 二、.gitignore文件不生效 .gitignore文件只是ignore没有被追踪的文件,已被追踪的文件,要先删除缓存文件。 # 单个文件 git rm --cached file/path/to…...
网站安全,WAF网站保护暴力破解
雷池的核心功能 通过过滤和监控 Web 应用与互联网之间的 HTTP 流量,功能包括: SQL 注入保护:防止恶意 SQL 代码的注入,保护网站数据安全。跨站脚本攻击 (XSS):阻止攻击者在用户浏览器中执行恶意脚本。暴力破解防护&a…...

深度学习:梯度下降算法简介
梯度下降算法简介 梯度下降算法 我们思考这样一个问题,现在需要用一条直线来回归拟合这三个点,直线的方程是 y w ^ x b y \hat{w}x b yw^xb,我们假设斜率 w ^ \hat{w} w^是已知的,现在想要找到一个最好的截距 b b b。 一条…...

SparkSQL整合Hive后,如何启动hiveserver2服务
当spark sql与hive整合后,我们就无法启动hiveserver2的服务了,每次都要先启动hive的元数据服务(nohup hive --service metastore)才能启动hive,之前的beeline命令也用不了,hiveserver2的无法启动,这也导致我…...

前端路由如何从0开始配置?vue-router 的使用
在 Web 开发中,路由是指根据 URL 的不同部分将请求分发到不同的处理函数或页面的过程。路由是单页应用(SPA, Single Page Application)和服务器端渲染(SSR, Server-Side Rendering)应用中的一个重要概念。 在开发中如何…...

Java中的运算符【与C语言的区别】
目录 1. 算术运算符 1.0 赋值运算符: 1.1 四则运算符: - * / % 【取余与C有点不同】 1.2 增量运算符: - * / % * 【右侧运算结果会自动转换类型】 1.3 自增、自减:、-- 2. 关系运算符 3. 逻辑运算符 3.1 短路求值 3.2 【…...

二、基础语法
入门了解 注释 **作用:**在代码中加一些注释和说明,方便自己或者其他程序员阅读代码 两种格式: 单行注释:// 描述信息 通常放在一行代码的上方,或者一条语句的末尾,对该行代码进行说明 多行注释&#x…...
Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术
一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...
深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法
深入浅出:JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中,随机数的生成看似简单,却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥,还是创建安全令牌,随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...

(二)原型模式
原型的功能是将一个已经存在的对象作为源目标,其余对象都是通过这个源目标创建。发挥复制的作用就是原型模式的核心思想。 一、源型模式的定义 原型模式是指第二次创建对象可以通过复制已经存在的原型对象来实现,忽略对象创建过程中的其它细节。 📌 核心特点: 避免重复初…...
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。 …...
全面解析各类VPN技术:GRE、IPsec、L2TP、SSL与MPLS VPN对比
目录 引言 VPN技术概述 GRE VPN 3.1 GRE封装结构 3.2 GRE的应用场景 GRE over IPsec 4.1 GRE over IPsec封装结构 4.2 为什么使用GRE over IPsec? IPsec VPN 5.1 IPsec传输模式(Transport Mode) 5.2 IPsec隧道模式(Tunne…...

企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

回溯算法学习
一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...
【JavaSE】多线程基础学习笔记
多线程基础 -线程相关概念 程序(Program) 是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合简单的说:就是我们写的代码 进程 进程是指运行中的程序,比如我们使用QQ,就启动了一个进程,操作系统就会为该进程分配内存…...
Docker拉取MySQL后数据库连接失败的解决方案
在使用Docker部署MySQL时,拉取并启动容器后,有时可能会遇到数据库连接失败的问题。这种问题可能由多种原因导致,包括配置错误、网络设置问题、权限问题等。本文将分析可能的原因,并提供解决方案。 一、确认MySQL容器的运行状态 …...