dify基础之prompts

摘要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是连接用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例，系统讲解如何通过Prompt解锁LLM的潜能，提升生成内容的准确性与创造性。 要想用好dify，prompts是必备的基础。

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一、什么是Prompt？

Prompt是用户提供给LLM的指令或输入，可以是问题、指令或一段描述，用于引导模型生成符合预期的输出。其核心作用在于：

1. 任务引导：明确告知模型需要完成的任务（如翻译、总结、创作）。
2. 输出控制：通过限定格式、风格或长度，约束生成内容的范围。
3. 上下文建模：通过背景信息帮助模型理解任务场景，提升相关性。

例如，若需dify利用llm准确的分类，Prompt可以是：

“根据用户意图分类，忽略无关细节”

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二、Prompt的核心组成

一个高效的Prompt通常包含以下元素（根据任务灵活组合）：

1. 指令（Instruction）：明确任务目标（如“翻译成中文”“总结以下文本”）。
2. 上下文（Context）：提供背景信息（如“目标读者是AI初学者”）。
3. 输入数据（Input Data）：需处理的具体内容（如待翻译的句子、待分析的文本）。
4. 输出指示（Output Indicator）：指定格式（如表格、JSON）、风格（正式/口语化）或长度限制。

示例：

请将以下英文句子翻译成中文，并用表格形式输出：  
- "This is a cat." → "这是一只猫。"  
- "The weather is sunny." → "天气晴朗。"  

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三、Prompt设计原则与技巧

1. 清晰明确的指令

• 避免模糊：如“告诉我相关内容” → 改为“总结这篇文章的3个主要观点”。
• 结构化输出：要求模型以JSON、列表或特定模板输出，例如：

  生成三本虚构书籍清单，以JSON格式包含书名、作者、类别。  
  

2. 分步引导与示例学习

• Chain-of-Thought：复杂任务拆解为多步骤，例如数学应用题分步解答。
• Few-Shot Learning：提供示例指导模型模仿输出风格，如：

  改写以下句子为正式表达：  
  原句1：“这个方案不错。” → “此方案具备可行性。”  
  原句2：“这东西好用。” → “该工具实用性突出。”  
  

3. 上下文与角色设定

• 角色扮演：通过角色（如“你是一位历史学家”）限定回答视角。
• 动态调整：根据对话进展补充上下文，例如在多轮对话中逐步细化需求。

4. 约束与容错机制

• 格式约束：如“用编号列表输出5个方法”“摘要不超过100字”。
• 条件检查：要求模型验证输入合法性，例如：“如果文本不包含步骤，则输出‘未提供步骤’”。

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四、常见任务的Prompt模板

1. 文本生成

• 文章创作：

  写一篇关于[主题]的[文章类型]，目标读者是[群体]，包含[要点]，字数约[字数]。  
  

• 故事创作：

  写一个关于[主题]的故事，主角是[角色]，发生在[地点]，结局是[结局]。  

2. 问答与推理

• 开放性问题：

  对于[话题]，请结合[背景信息]分析其影响。  
  

• 事实核查：

  根据以下资料，判断陈述是否正确：[资料][陈述]。  

3. 代码生成

• 函数实现：

  使用[编程语言]编写一个函数，实现[功能]，并添加注释。  
  

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五、高级技巧：Prompt工程框架

1. CRISPE框架

• Capacity & Role（角色与能力）：定义模型角色（如“你是一位英语翻译”）。
• Insight（背景洞察）：提供任务背景（如“目标读者是学术期刊”）。
• Statement（任务陈述）：明确指令（如“翻译并润色以下段落”）。
• Personality（输出风格）：指定语气（正式/幽默/简洁）。
• Experiment（多方案生成）：要求生成多个结果供选择。

2. 对抗Prompt注入风险

• 安全设计：避免开放性问题导致模型泄露敏感信息，例如限制回答范围。

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六、实践案例

案例1：游记生成

根据以下描述生成一篇游记（500字，文艺风格）：  
1. 山峰高耸入云，白云如棉。  
2. 天空湛蓝，映照山景如画。  

案例2：代码纠错

检查以下Python代码的错误，并给出修正后的版本：  
def add(a, b):  return a + b  
print(add(5, '3'))  

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七、工具与资源推荐

1. Prompt优化工具：ChatGPT、星火大模型（支持CRISPE框架）。
2. 学习资料：
   • 《Prompt Engineering for Developers》
   • Hugging Face的Prompt教程

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结语：Prompt设计是LLM应用的核心技能，需结合任务需求反复迭代优化。掌握上述原则与技巧，可显著提升模型输出的质量与效率。