AI提示工程(Prompt Engineering)高级技巧详解
AI提示工程(Prompt Engineering)高级技巧详解
文章目录
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- 一、基础设计原则
- 二、高级提示策略
- 三、输出控制技术
- 四、工程化实践
- 五、专业框架应用
提示工程是与大型语言模型(LLM)高效交互的关键技术,精心设计的提示可以显著提升模型输出的质量和相关性。以下是经过验证的详细提示工程技巧,结合了最新研究和实践案例:
一、基础设计原则
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清晰明确原则
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避免模糊不清的指令,明确指出期望的结果。例如:
- 差:“写点关于狗的东西”
- 优:“写一篇关于金毛寻回犬性格特点和训练技巧的200字短文,使用专业兽医语气”
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使用具体数字限定输出要求,如"列出5个步骤"、“用3句话总结”
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结构化分解
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对于复杂任务,将提示分解为多个步骤。例如:
1. 用一句话总结下面的文本 2. 将该摘要翻译成英语 3. 列出摘要中的所有专有名词 ```:cite[1]
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使用分隔符(如"“”"或XML标签)明确划分提示的不同部分
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上下文提供
- 为模型提供足够的背景信息。例如写作提示:
“假设你是一位有10年经验的Python开发者,正在指导新人学习装饰器。请解释@staticmethod装饰器的使用场景,并提供一个实际项目中的使用示例”
- 为模型提供足够的背景信息。例如写作提示:
二、高级提示策略
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Few-sh
(图片来源网络,侵删)
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