Prompt Engineering 提示词工程

推荐语

掌握Prompt Engineering，提升与AI模型的互动质量和效率。

核心内容：
1. Prompt的定义及其在GPT模型中的作用
2. CRISPE Prompt Framework的详细介绍和应用
3. Prompt Engineering的最佳实践和优化技巧

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Prompt 是什么？

prompt 如此重要，我们应该怎么去写一个好的 prompt 呢？github 上有位大佬 Matt Nigh，提出CRISPE Prompt Framework，CRISPE 是首字母的缩写，分别代表以下含义：https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List

CR：Capacity and Role（能力与角色），你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。

I：Insight（洞察），背景信息和上下文。

S：Statement（陈述），你希望 ChatGPT 做什么。

P：Personality（个性），你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。

E：Experiment（实验），要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

github 上的 prompt 角色大全基本都是 CRISPE 框架：先定角色，后说背景，再提要求，最后定风格。是否生成多个例子可以看自己喜好。

Prompt 的重要性

合理使用 prompt 可以为 带来很多好处。以下是一些例子：

提高生成准确性：通过正确的 prompt 引导，模型能够更好地理解用户的意图，从而生成更加准确的文本。

增强自由度：通过多种不同的 prompt，我们可以让模型生成各种各样的文本，增强了模型的表现力和自由度。

提高效率：如果我们已经知道要生成的文本大致内容，通过正确的 prompt 可以让模型更快地生成出我们想要的结果。

Prompt Engineering定义

定义：Prompt Engineering 是设计和优化输入提示（prompt）以获得预期输出的过程。在与大型语言模型交互时，如何构造提示会显著影响模型的回答质量。

简单提示："告诉我关于猫的事情。"

优化提示："请详细描述猫的生物学特征、行为习惯以及它们在不同文化中的象征意义。"

通过优化提示，用户可以引导模型生成更详细和有用的回答。

Prompt Engineering 是设计和优化输入提示以获得预期输出的过程。为了在使用大型语言模型时获得最佳结果，以下是一些最佳实践：

1. 明确目标：明确你希望模型完成的任务或回答的问题。

目标不明确："告诉我关于气候变化的事情。"

目标明确："请简要描述气候变化的主要原因及其对农业的影响。"

2. 提供上下文：为模型提供必要的背景信息或上下文，以帮助其理解任务

无上下文："解释一下微积分。" 

有上下文："作为一名高中生，我正在学习微积分。请用简单的语言解释一下微积分的基本概念。"

模糊指示："写一篇关于技术的文章。"

具体指示："请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章，包含以下几点：应用场景、优势和挑战。"

4. 提供示例：通过提供示例来展示你期望的输出格式或内容

无示例："生成一个关于产品的报告。" 

有示例："生成一个关于产品的报告，格式如下：\n\n- 产品名称：\n- 价格：\n- 特点：\n- 优点：\n- 缺点："

一步完成："解释并解决这个数学问题：2x + 3 = 7。" 

分步指示："首先，解释如何解方程。然后，解方程2x + 3 = 7。"

无长度控制："解释一下量子力学。" 

有长度控制："用不超过100字解释量子力学的基本概念。"

无模板："生成一个用户注册表单。" 

有模板："生成一个用户注册表单，包含以下字段：用户名、密码、邮箱、电话号码。"

初始提示："描述一下Python编程语言。" 

调整提示："描述一下Python编程语言的主要特点和常见应用场景。"

无格式指定："生成一个关于公司财务状况的报告。" 

有格式指定："生成一个关于公司财务状况的报告，格式如下：\n\n1. 收入：\n2. 支出：\n3. 净利润：\n4. 财务分析："

提示："翻译这句话：'The cat is on the roof.'"

回答："猫在屋顶上。"

模型没有看到过具体的翻译示例，但仍然能够正确翻译句子。

提示："翻译以下句子：'The dog is in the garden.' -> '狗在花园里。' 'The bird is in the tree.' -> '鸟在树上。' 'The cat is on the roof.' ->"

回答："猫在屋顶上。"

通过提供几个翻译示例，模型可以更准确地完成翻译任务。

3. Chain-of-Thought (CoT)：是一种提示技术，通过展示模型思考过程的步骤来解决复杂问题。这种方法可以帮助模型更好地推理和生成答案。

提示："如果一个苹果和一个香蕉的总价是3美元，一个苹果的价格是2美元，那么一个香蕉的价格是多少？请展示你的思考过程。"

回答："首先，苹果的价格是2美元。总价是3美元，所以香蕉的价格是3美元减去2美元，等于1美元。"

通过展示思考过程，模型可以更清晰地推理出正确答案。

提示："你是一个虚拟助手。用户问：'我今天应该穿什么衣服？' 你需要根据天气情况给出建议。步骤1：查询天气。步骤2：根据天气给出建议。"

回答：

步骤1："查询天气：今天的天气是晴天，温度在25-30度之间。"

步骤2："建议：今天适合穿轻便的夏装，比如T恤和短裤。"

通过分步骤反应和行动，模型可以更有效地完成复杂任务。

5. Reflexion：是一种提示技术，模型在生成初步答案后，反思并可能修改其回答。这个过程可以提高答案的准确性和质量。

提示："解释为什么天空是蓝色的。"

初步回答："因为大气中的氧气和氮气散射阳光中的蓝色光。"

反思："这解释不够准确。实际上，蓝色光被散射得更多是因为瑞利散射效应。"

修改回答："天空是蓝色的，因为阳光穿过大气层时，短波长的蓝色光比其他颜色的光被空气分子散射得更多，这种现象被称为瑞利散射。"

通过反思和修改，模型可以提供更准确和详细的回答。

任务：写一篇关于气候变化的文章。

提示链：

a.“首先，简要介绍什么是气候变化。”

b.“接下来，描述气候变化的主要原因。”

c.“然后，讨论气候变化的影响。”

d.“最后，提出应对气候变化的建议。”

通过将任务分解为多个步骤，模型可以更系统和有条理地完成复杂任务。

这些技术和方法帮助用户更有效地与大型语言模型互动，获得更高质量的输出。

1.JSON 格式：适用于需要生成或处理数据对象的任务。

2.Markdown 格式：用于生成文档或报告，便于阅读和展示。

3.表格格式：适用于数据展示和分析。

4.代码格式：用于生成特定编程语言的代码片段。

1.明确格式要求：在提示中清晰地说明输出的格式。

2.提供示例：通过示例展示期望的输出格式。

3.使用占位符：在提示中使用占位符来指示需要填充的内容。

请生成一个包含以下信息的 JSON 对象：- 名字- 年龄- 职业- 兴趣爱好示例格式：{"name": "张三","age": 30,"occupation": "软件工程师","hobbies": ["阅读", "旅行", "编程"]}

请根据以下信息生成一份 Markdown 格式的报告：- 标题：气候变化对农业的影响- 引言：简要介绍气候变化的背景。- 影响：详细描述气候变化对农业的具体影响。- 结论：总结并提出应对措施。示例格式：# 标题## 引言内容## 影响内容## 结论内容

请生成一张包含以下信息的表格：- 产品名称- 价格- 库存数量- 供应商示例格式：| 产品名称 | 价格 | 库存数量 | 供应商 ||----------|------|----------|--------|| 产品A | 100 | 50 | 供应商1|| 产品B | 200 | 30 | 供应商2|

请根据以下要求生成一段 Python 代码：- 定义一个函数 `add_numbers`，接受两个参数 `a` 和 `b`，返回它们的和。- 打印函数的调用结果，参数为 5 和 10。示例格式：```pythondef function_name(parameters):# function bodyprint(function_name(arguments))

数据清理：提示："请将以下数据转换为标准日期格式：'12/31/2023', '01-01-2024', '2024.02.28'。"输出："2023-12-31, 2024-01-01, 2024-02-28"数据转换：提示："请将以下CSV数据转换为JSON格式：\nName, Age, City\nAlice, 30, New York\nBob, 25, Los Angeles"输出：[{"Name":"Alice","Age":30,"City":"New York"},{"Name":"Bob","Age":25,"City":"Los Angeles"}]

2. 代码生成：生成和优化代码片段。

代码生成：提示："请用Python编写一个函数，计算一个列表中所有数字的平均值。" 输出：def calculate_average(numbers):  return sum(numbers) / len(numbers)  代码优化：提示： "请优化以下Python代码以提高性能：\n\n```\nfor i in range(1000000):\n result.append(i * 2)\n```"输出：#列表推导式：通过列表推导式，我们可以在一行代码中完成原本需要多行的操作。它不仅简洁，而且通常更高效。#性能提升：列表推导式在底层进行了优化，减少了函数调用和解释器的开销，因此在处理大规模数据时能显著提升性能。result = [i * 2 for i in range(1000000)]

3. 函数定义：定义特定功能的函数。

提示： "请定义一个Python函数，接受两个字符串参数，返回它们的拼接结果。" 输出：def concatenate_strings(str1, str2):  return str1 + str2

4. 分类任务：文本分类、情感分析等。

文本分类：提示： "请将以下句子分类为'正面'或'负面'：'我今天很开心。' '这个产品真糟糕。'" 输出： "正面：'我今天很开心。' 负面：'这个产品真糟糕。'"情感分析：提示： "请分析以下评论的情感：'这部电影非常棒！' '我对这次服务很失望。'"输出："正面：'这部电影非常棒！' 负面：'我对这次服务很失望。'" 

5. 创意生成：生成创意内容，如故事、广告文案等。

6.内容生成：生成文章、报告等。

7. 汇总信息：汇总和总结信息。

风险评估：提示："请评估以下项目的潜在风险：'项目描述：AI技术医疗项目'" 输出："潜在风险：1. 项目延期。2. 预算超支。3. 技术实现难度大。"
安全建议：提示："请提供关于数据隐私保护的安全建议。" 输出："1. 使用强密码和双因素认证。2. 定期更新和补丁系统。3. 加密敏感数据。4. 进行定期安全审计。"