提示工程指南是什么?
提示工程(Prompt Engineering)作为一门新兴技术领域,致力于改进和设计提示词,旨在帮助用户与大型语言模型(LLM)实现更顺畅的沟通。
提示工程指南如何明确表达需求
- 详尽说明:尽可能提供丰富的细节和背景信息,避免使用模糊的指令。比如,不应只说“整理会议记录”,而应说明“用一段话概括会议记录,包括发言人的关键观点,并建议后续行动计划”。
- 设定角色:让模型扮演特定身份,以引导输出内容方向。例如,“扮演幽默作家,每当我需要写作帮助时,请回复包含趣闻的文档”。
- 应用分隔符:通过三引号、XML标签等方式划分输入内容,帮助模型更清晰地解析文本结构。
- 提供范例:借助少量示例提示,使模型能够模仿示例格式生成内容。
- 控制输出规模:明确要求模型生成特定字数、句数或段落数量的结果。
提示工程指南如何利用参考文本
- 参考文本辅助:提供相关资料,让模型根据这些信息回答问题。
- 引用文本内容:指示模型在回应时引用所提供的文档片段,增强答案的可信度。
提示工程指南如何拆解复杂任务
- 目标识别:分析用户查询意图,将其拆分为更易处理的子任务。
- 对话回顾:在需要持续对话的场景中,定期回顾或过滤之前的对话内容。
- 分块处理:针对长篇文档,分部分进行总结并逐步整合成完整摘要。
提示工程指南如何引导模型思考
- 分步推理:要求模型在得出结论前逐步分析,提升回答的精确度。
- 隐藏思考过程:采用内心独白等形式,将模型的推理步骤系统化,并在最终结果中隐藏这些过程。
- 检查完整性:询问模型是否遗漏了关键信息,特别是在处理长文本时。
提示工程指南如何借助外部工具
- 知识搜索:利用基于嵌入技术的搜索实现快速的知识检索。
- 代码操作:让模型编写并执行代码,进行精确计算或调用外部服务。
- 功能定制:通过API传递功能说明,使模型能够使用特定功能生成输出。
提示工程指南如何进行系统测试
- 效果评估:设计测试方案,检验提示词调整是否提升了系统表现。
遵循这些指导原则,用户能够更高效地与大型语言模型互动,获得更精准、更有价值的反馈。
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