提示词工程介绍
大模型之提示工程
1.提示词工程
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什么是提示词（Prompt）
所谓的提示词其实指的就是提供给模型的一个文本片段，用于指导模型生成特定的输出或回答。提示词的目的是为模型提供一个任务的上下文，以便模型能够更准确地理解用户的意图，并生成相关的回应。
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什么是提示词工程(Prompt Engineering)
所谓的提示工程也可以被称为「指令工程」，提示工程的核心思想是，通过精心设计的提示，可以显著提高模型的性能和输出质量。
貌似简单，但其实意义非凡。（提问的智慧）
- Prompt 是 AGI 时代的「编程语言」
- 提示工程师是 AGI 时代的「程序员」
如果要学好提示工程，那么其实就是要知道如何对咱们的Prompt进行调优，与大模型进行更好的交互。
获得更好结果的中策略：
- write clear instructions 编写清晰的说明
- provide reference text 提供参考文献
- split complex tasks into simpler subtasks 将复杂任务拆分为更简单的子任务
- give the model time to think 给模型时间思考
- use external tools 使用外部工具
- test changes systematically 系统地测试更改
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提示词工程常用技巧
使用 清晰，明确，避免模糊的词语
在对话中包含详细信息以获得更好的答案
- 给openai写首诗，用中文
- 给openai写一首四句的中文诗，模仿李白的《望庐山瀑布》
角色扮演
给我一个减肥的计划 VS 我想让你扮演一个专业的健身私人教练。你应该利用你的运动科学知识、营养建议和其他相关因素为你的客户定制专业的计划。给我一个减肥的计划。
告诉用户的角色
怎么提高英语成绩？ VS 我是一名幼儿园的5岁小朋友，还不会写字。怎么提高英语成绩？
指定输出的格式
给openai写一首四句的中文诗，模仿李白的《望庐山瀑布》输出格式为json
少样本提示
生成文本：ChatGPT可以生成与给定主题相关的文章、新闻、博客、推文等等。您可以提供一些关键词或主题，然后ChatGPT将为您生成相关的文本。 语言翻译：ChatGPT可以将一种语言的文本翻译成另一种语言。 问答系统：ChatGPT可以回答您提出的问题，无论是事实性的问题、主观性的问题还是开放性的问题。 对话系统：ChatGPT可以进行对话，您可以与ChatGPT聊天，让它回答您的问题或某个话题进行讨论。 摘要生成：ChatGPT可以从较长的文本中生成摘要，帮助您快速了解文章的主要内容。 文本分类：ChatGPT可以将一些给定的文本分类到不同的类别中，例如新闻、体育、科技等等。 文本纠错：ChatGPT可以自动纠正文本中的拼写错误和语法错误，提高文本的准确性。 -
Prompt调优
找到好的 prompt 是个持续迭代的过程，需要不断调优。
高质量 prompt 核心要点：具体、丰富、少歧义
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简洁：尽量用最简短的方式表达问题。过于冗长的问题可能包含多余的信息，导致模型理解错误或答非所问。
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具体：避免抽象的问题，确保问题是具体的、不含糊。
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详细上下文：如果问题涉及特定上下文或背景信息，要提供足够的详情以帮助模型理解，即使是直接提问也不例外。
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避免歧义：如果一个词或短语可能有多重含义，要么明确其含义，要么重新表述以消除歧义。
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逻辑清晰：问题应逻辑连贯，避免出现逻辑上的混淆或矛盾，这样才能促使模型提供有意义的回答。
Prompt 的典型构成
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角色：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学老师」
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指示：对任务进行描述
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上下文：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
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例子：必要时给出举例，学术中称为 one-shot learning, few-shot learning 或 in-context learning；实践证明其对输出正确性有帮助
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输入：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入
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输出：输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML）
大模型对 prompt 开头和结尾的内容更敏感
为什么要用代码完成一部分需求，而不是直接使用OpenAI
产品中集成和使用仍然需要大量的工作
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