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ChatGPT提示工程技术

2025-05-04 00:15:28   8  举报

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AI智能生成

理解和利用各种提示技术，以便从ChatGPT中获得高质量的答案。ChatGPT 是目前最先进的、能够生成类似人类文本的语言模型。了解向ChatGPT提问的正确方式，以获得所期望的高质量答案，是至关重要的。

GPT

chatGPT

人工智能

智能机器人

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大纲/内容

第01章：提示工程技术简介

任务：对模型生成内容的清晰、简洁的陈述。

说明：模型生成文本时应遵循的指令。

角色：模型在生成文本时应承担的角色。

第02章：说明提示技术（Instructions Prompt Technique）

公式

按照这些指示生成[任务]：[说明]

举例

生成对客户咨询的回复：回答应该是专业的并提供准确的信息

按照这些指令，生成一份符合相关法律和法规的法律文件：该文件应符合相关法律和法规。

第03章：角色提示（role prompting technique）

公式

生成[任务]作为一个[角色]

举例

作为客服，生成对客户咨询的答复。

作为律师生成一份法律文件。

第04章：标准提示（Standard Prompts）

公式

生成[任务]

举例

作为一名技术专家，生成一份客观且信息丰富的产品评论，突出新笔记本电脑的强大功能。

第05章：零、单个和小样本提示（Zero, One and Few Shot Prompting）

公式

基于[数量]的例子生成文本

举例

为这个新的智能手表生成一个产品描述，没有范例

生成这个新智能手机的产品比较，有一个例子（最新的iPhone）

用几个例子（其他 3 个电子阅读器）生成对这个新电子阅读器的评论

第06章：“让我们思考这个”提示（”Let’s think about this” prompt）

公式

让我们思考这个

举例

让我们思考这个：个人成长

让我们想想这个：不断变化的季节

让我们思考一下气候变化对农业的影响

第07章：自我一致性提示（Self-Consistency Prompt）

公式

请确保以下文本是自我一致的

举例

生成与以下产品信息[插入产品信息]一致的产品评论

以符合所提供信息的方式，总结以下新闻文章[插入新闻文章]

第08章：种子词提示（Seed-word Prompt）

公式

请根据以下种子词生成文本

举例

请根据以下种子词生成文本:龙

第09章：知识生成提示（Knowledge Generation prompt）

公式

请生成有关[主题]的新的、原始的信息

举例

生成有关[特定主题]的新的和准确的信息

回答以下问题：[插入句子]

将以下信息与关于[特定专题]的现有知识相结合：[插入新信息]

请从此数据集生成有关客户行为的新信息和原始信息

第10章：知识整合提示(Knowledge Integration prompts)

公式

向模型提供新信息和现有知识作为输入，并指定生成文本的任务或目标

举例

将以下信息与有关 [特定主题] 的现有知识相结合：[插入新信息]

以相关和合乎逻辑的方式连接以下信息：[插入信息1] [插入信息2]

第11章：多项选择提示（Multiple Choice prompts）

公式

为模型提供一个问题或任务作为输入，以及一组预定义选项作为潜在答案

举例

通过选择以下选项来回答问题：[插入问题] [插入备选案文1] [插入备选案文2] [插入备选案文3]

选择以下选项之一，完成下面的句子：[插入句子] [插入备选案文1] [插入备选案文2] [插入备选案文3]

通过选择以下选项之一，将下面的文本分类为正面、中性或负面：[插入文字] [正面] [中性] [负面]

第12章：可解释软提示（Interpretable Soft Prompts）

公式

向模型提供一组控制信息，并且添加期望输出内容的附加信息。

举例

根据以下角色生成故事：[插入角色]和主题：[插入主题]

以[特定作者]的风格完成以下句子：[插入句子]

以[特定时期]的样式生成文本：[插入上下文]

第13章：受控生成提示（Controlled Generation prompts）

公式

向模型提供一组特定的输入实现的，例如模板、特定词汇或一组约束条件，可以用来指导生成过程。

举例

根据以下模板生成一个故事：[插入主题]

使用下面的词汇表完成以下句子：[插入词汇] ：[插入句子]

生成遵循以下语法规则的文本：[插入规则] ：[插入上下文]

第14章：问答提示（Question-answering prompts）

公式

向模型提供一个问题或任务作为输入，以及可能与问题或任务相关的任何其他信息来实现的。

举例

回答以下事实性问题：[插入问题]

定义以下单词：[插入单词]

从以下来源检索有关[特定主题]的信息:[插入来源]

第15章：摘要提示（Summarization prompts）

公式

将长文本作为输入提供给模型，并要求其生成该文本的摘要来实现的。

举例

用一句简短的话概括以下新闻文章：[插入来源]

通过列出主要决策和行动总结以下会议记录：[插入记录]

用一个简短的段落概括下面的书：[插入书名]

第16章：对话提示（Dialogue prompts）

公式

向模型提供一个上下文、一组角色或实体以及它们的背景，并要求模型在它们之间生成对话。

举例

在下面的[插入上下文]中，生成以下角色之间的对话 [插入角色]

在以下故事[插入故事]中，生成以下角色之间的对话 [插入角色]

当客户询问[插入主题]时，为客户服务聊天机器人生成专业且准确的对话

第17章：对抗性提示（Adversarial prompts）

公式

为模型提供一个设计良好的提示，以使模型难以生成与所需输出一致的文本。

举例

生成难以分类为[插入标签]的文本

生成难以被分类为具有[插入情感]情感的文本

生成难以翻译为[插入目标语言]的文本

第18章：聚类提示（Clustering prompts）

公式

提供一组数据点，并要求模型根据某些特征或特点将它们分组成簇来实现。

举例

根据情感将以下客户评价分组成簇：[插入评价]

以下新闻文章根据主题分组成簇：[插入文章]

根据研究领域将以下科学论文分组：[插入论文]

第19章：强化学习提示（Reinforcement learning prompts）

公式

向模型提供一组输入和奖励，并允许其根据所接收的奖励调整其行为。

举例

使用强化学习生成符合以下风格的文本[插入风格]

使用强化学习将以下文本[插入文本]从[插入语言]翻译为[插入语言]

使用强化学习回答以下问题[插入问题]

第20章：课程学习提示（Curriculum learning prompts）

公式

向模型提供一系列逐渐增加难度的任务

举例

使用课程学习生成符合以下风格的文本[插入风格]，按以下顺序[插入顺序]

使用课程学习将以下语言的文本[插入语言]，按以下顺序[插入顺序]翻译为以下语言[插入语言]

第21章：情绪分析提示（Sentiment analysis prompts）

公式

向模型提供一段文本，并要求根据其情绪对其进行分类。

举例

对以下客户评论进行情感分析[插入评论]，并将其分类为积极、消极或中立。

对以下推文进行情感分析[插入推文]，并将其分类为积极、消极或中立。

对以下产品评论进行情感分析[插入评论]，并将其分类为积极、消极或中立。

第22章：命名实体识别提示（Named entity recognition prompts）

公式

向模型提供一段文本，并要求识别和分类文本中的命名实体。

举例

对以下新闻文章进行命名实体识别[插入文章]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。

对以下法律文件进行命名实体识别[插入文档]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。

对以下研究论文进行命名实体识别[插入论文]，并识别和分类人物、组织、地点和日期。

第23章：文本分类提示（Text classification prompts）

公式

向模型提供一段文本，并要求根据预定义的类别或标签对其进行分类。

举例

对以下客户评论进行文本分类[插入评论]，并根据其内容将其归类为电子产品、服装和家具等不同类别。

对以下新闻文章进行文本分类[插入文章]，并根据其内容将其归类为体育、政治和娱乐等不同类别。

对以下电子邮件进行文本分类[插入邮件]，并根据其内容和发送者将其归类为垃圾邮件、重要邮件或紧急邮件等不同类别。

第24章：文本生成提示（Text generation prompts）

公式

零提示、单个提示和小样本提示

受控生成提示

翻译提示

语言建模提示

文本补全提示

举例

根据以下提示[插入提示]，生成一个至少有1000个单词，包括角色[插入角色]和情节[插入情节]的故事。

将以下文本[插入文本]翻译成[插入目标语言]，并确保它准确并符合习惯用语。

结语

这些技术可以以不同的方式使用，以实现各种不同的结果。

尝试不同的技术组合，以找到最适合特定用例的方法。

这里是收集整理好的ChatGPT中英文常用指令，可以参考，可以直接使用。

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