大模型提示词实践技巧
2025-11-18 14:59:22 0 举报
AI智能生成
大模型提示词实践技巧(技巧/方法论/技术细节):掌握大模型提示词技巧需要熟练操作动态提示、静态提示和交互式提示等不同类型的提示词策略。核心技巧之一是理解并掌握目标模型的自然语言处理框架,以精确地设计符合模型能力和需求的输入。在实施时,精细化调整提示词的语气、格式、长度和语境,可以大大优化生成文本的相关性、准确性和丰富度。再者,学习从数据集中抽取案例实例,以数据驱动的方式构建提示词,将极大地提高大模型的输出质量。实践表明,运用组合式提示词策略可取得比单一策略更优的模型响应。在进行模型迭代过程中,基于反馈不断优化提示词是关键。最终形成一个精炼的、多功能的、能够针对复杂任务和多变场景进行响应的提示词库,是任何有志于深入理解和运用大模型提示词技巧的实践者所应追求的目标。
作者其他创作
大纲/内容
提示词的价值
提高生成质量
通过使用精心设计的提示词,模型可以得到更为准确和清晰的指导,从而更精确地理解用户需求并生成高质量的回应。
提高准确性
帮助模型专注于特定的主题或任务,减少生成与主题无关或与要求不合的输出。例如,在回答某一领域的问题时,可以使用此领域的相关术语作为提示词。
提高相关性
当模型生成的答案与所需信息相关性较低时,可以通过调整提示词使模型更具针对性。例如,在寻找关于某地旅游信息时,通过向模型提供具体的景点名称、旅游项目等提示词。
改进交互性
提示词有助于提高模型与用户的交互性,在对话场景中,合适的提示词可以引导模型生成更接近用户期望的回答,提高用户满意度。
提示词的四个基本元素(RTPO框架)
模型角色(Role)
模型扮演什么角色?
任务目标(Target)
模型需要做什么?
执行方案(Plan)
模型需要怎么做?
输出格式(Output)
按照什么格式输出结果?
提示词的两大基本原则
表意清晰明确
使用符号
符号的作用:强调、分割
常用符号:“” —— <> ( ) 1.2.3.4.5 其它……
结构化输入
HTML XML
JSON
提示词完备
尽可能完整的把需求描述清楚
反例:给我设计一个好用的库存管理系统
给出示例
给模型思考时间
任务分步骤处理
第一步…… 第二步…… 第三步……
给模型预留时间提示
告诉大模型:你要认真思考,务必严格按照上述流程一步一步进行执行,不要急于输出内容。
经过google证实,增加这句话可以平均提升模型20%的表现能力
Take a deep breath and work on this problem step-by-step.
提示词的八大常用技巧
引导输出
在提示的未尾包含几个字词或短语,以获取遵循所需形式的模型响应。
例如:你现在是一位佛学大师,给用户解答问题,解答问题时从佛学、心理学、医学三个角度去解答。
请以"施主”作为回答的开头。
请以"施主”作为回答的开头。
明确语法
对提示使用明确的语法(包括标点符号、标题和节标记)有助于传达意向,并且通常使输出更易于分析。
分解任务
如果任务分解为较小的步骤,模型的性能通常会更好。
第一步 第二步……
思维链提示
这是分解任务技术的变体。在这种方法中,不是将一项任务分割成较小的步骤,而是指示模型响应逐步进行,并提出所有涉及的步骤。 这样做可以减少结果不准确的可能性,并使评估模型响应更容易。
例如:采取逐步方法回答问题,并输出你得解答步骤。
末尾重复提示
模型可能容易受到“近因偏差”的影响,这意味着提示未尾的信息可能比提示开头的信息对输出具有更大的影响,因此,对于重要的信息可以说“三遍”,最好放在提示词未尾。
元提示
元提示是指:可用于指导AI系统的行为和提高系统性能的基础提示内容。
我们可以将元提示进行封装,从而形成模块、模版的形式作为我们提示词的基础提示元素。
我们可以将元提示进行封装,从而形成模块、模版的形式作为我们提示词的基础提示元素。
例如:我们可以把模型的回复特征如“你必须是友善的,并寻求共同点,尽量不要重复响应"、“只写真实事实"或"不编造信息"等之类基础提示元素的作为元提示。
少样本学习
少样本学习是使语言模型适应新任务的一种非常常见的方法,在少样本学习中,会在提示中提供一组训练示例,然后要求模型完成一个或多个未完成的示例。
大型语言模型可能会表现出一种近因偏差。 这意味着,向模型提供“少样本”例子的顺序很重要。 如果你不希望这一点很重要,请考虑根据示例或列表项的随机顺序从提示中采样多个补全。
指定输出结构
指定输出结构是非常重要的能力,这是实现大模型作为“连接器”的基础。
大语言模型的核心能力
内容输出能力
连接器能力
优化迭代提示词
优化迭代目标
迭代提示词最终结果是实现稳定且准确的输出。
优化迭代方法
需求梳理
拟写提示词
验证结果
分析问题并改进
一个完整的示例:AI面试官
制作一个可以进行多轮对话的简历问答助手,要求:
(1)支持用户上传简历并输入姓名
(2)智能体基于简历进行多轮面试
(3)智能体提问,用户进行回答,多轮问答后,智能体给出总评价,并判断是否通过面试
(1)支持用户上传简历并输入姓名
(2)智能体基于简历进行多轮面试
(3)智能体提问,用户进行回答,多轮问答后,智能体给出总评价,并判断是否通过面试
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