基于大模型GPT，如何提炼出优质的Prompt

基于大模型实现优质Prompt开发1. 引言1.1 大规模预训练模型2. Prompt开发2.1 Prompt基本定义：2.2 为什么优质Prompt才能生成优质的内容2.3 如何定义优质的Prompt3. Prompt优化技巧3.1 迭代法3.1.1 创作评估3.1.2 基础创作3.1.3 多轮次交互3.2 Trick法3.2.1 戴高帽3.2.2 增加引导语3.2.3 Few-shot3.2.4 增加假设3.3 工具法3.3.1 检测类工具3.3.2 优化类工具3.3.3 收纳类工具4. 如何针对应用场景开发优质Prompt 在当今信息爆炸的时代AIGC时代的发展，自然语言处理技术的快速发展给人们带来了前所未有的机遇和挑战。作为其中的重要组成部分，大模型语言模型在多个领域展现了强大的能力。然而，随着模型的增长和复杂性的提升，如何引导模型生成准确、有价值的输出成为了一个关键问题。在解决这一问题的过程中，Prompt（提示语）的重要性日益凸显。Prompt是一种简短的文本片段，用于引导大模型生成特定类型的输出。它们可以是问题、指令、示例等形式，为模型提供了上下文和方向。通过巧妙设计的Prompt，我们能够引导模型生成更加准确、有针对性的回答和创造性的输出。如今，好的Prompt已经成为市场上的宝贵资源，具有实际的商业价值。企业和个人在各个领域中都在寻求优质Prompt的开发，以提升他们的产品、服务和用户体验。一个精心设计的Prompt可以将模型的潜力最大化，并实现更高效的信息检索、个性化的推荐系统、智能客服等应用。大规模预训练模型（Large Language Models，LLMs）以其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理领域引起了广泛的关注。它们通过在大规模语料库上进行训练，学习到了丰富的语言知识和语义关联。这使得它们具备了三大重要能力：上下文学习、指令遵循和思维链推理。上下文学习：LLMs通过学习大量的文本数据，能够理解和利用上下文信息。这意味着模型可以根据前面的内容来解释后面的内容，从而更好地理解和生成连贯的语言。例如，在对话系统中，LLMs可以根据之前的对话历史来产生更准确的回复，考虑到上下文中的语境和用户意图。指令遵循：LLMs可以遵循人类提供的指令，执行特定的任务或生成特定类型的输出。通过将明确的指令作为Prompt提供给模型，它可以生成与指令相符合的结果。例如，在问答系统中，通过明确指定问题的类型和所需的回答格式，LLMs可以生成符合要求的准确答案。思维链推理：LLMs具备一定的逻辑推理能力，能够通过链接多个概念和信息来推断出新的结论。通过触发模型内部的记忆和语义联系，LLMs可以进行推理、概括和综合信息，从而生成更加有条理和富有创造性的输出。这使得它们在生成故事、文章和创意内容方面表现出色。这三大能力使得LLMs成为了在自然语言处理任务中具有巨大潜力的工具。它们可以根据上下文进行语义理解，按照指令生成特定类型的输出，并通过推理链连接信息来生成新的见解。这不仅为人们提供了强大的语言处理工具，还为各行各业的应用提供了更广阔的可能性。随着对LLMs的深入研究和不断的优化，我们可以期待它们在语言任务中发挥越来越重要的作用。因此在大规模预训练模型下，能够有高质量的prompt就能生成很好的内容，帮助自己生产效率。 Prompt简单说就是驱动大模型进行表达文本描述。更详细地说，Prompt的基本定义包括以下几个要素：文本片段：Prompt可以是一个短语、一句话、一个段落，甚至是一个完整的问题。它通常是由人类设计者创建的，用于明确和传达特定的意图或任务要求。引导模型行为：Prompt的目的是引导模型执行特定的操作或生成特定类型的输出。这可以包括回答问题、完成任务、写作文章、生成代码等。Prompt需要明确指导模型的期望行为，确保生成的结果符合预期。上下文和约束：Prompt可以包含上下文信息，以便模型理解和生成与之相关的内容。上下文可以是先前的对话历史、背景知识或特定领域的约束。通过提供相关的上下文，Prompt帮助模型更好地理解输入和生成输出。设计和优化：Prompt的设计是一门艺术。良好设计的Prompt应当明确、简洁、一致，并且能够有效地引导模型生成准确和有价值的输出。优化Prompt需要进行实验和反馈迭代，以提高模型生成的质量和一致性。优质的Prompt对于生成优质内容至关重要。一个好的Prompt可以明确指导模型生成准确、有针对性的输出，而低质量的Prompt则可能导致混淆、不相关或低质量的结果。以下是一个正反示例，展示低质量的Prompt和高质量的Prompt生成内容的差异。低质量Prompt 高质量Prompt 本文将探讨如何定义优质的Prompt，着重考虑表达清晰度、通用性和生成稳定性这三个关键方面。通过明确这些要素，我们能够提供清晰的指导，使大模型能够产生更准确、有针对性的输出。一、表达清晰度：明确任务要求和期望结果：定义Prompt时，需要准确定义任务的具体要求和期望的输出结果，以便引导模型生成准确的答案或解决方案。使用明确的语言和结构：Prompt应采用简洁明了、一致性的语言和结构，避免歧义和模糊性，以确保模型准确理解任务和生成一致的输出。二、通用性强：考虑多样的用户需求：设计Prompt时要充分考虑到不同用户需求的多样性，使其适用于广泛的应用场景和任务类型。提供灵活的参数设置：在Prompt中引入可调节的参数，使用户能够根据具体需求对模型行为进行灵活控制，以满足不同应用场景的要求。三、生成稳定性：引入控制机制：通过添加控制代码或关键字，限制生成内容的范围，避免模型生成无关或不准确的输出。迭代优化和反馈：不断评估和优化Prompt，通过实验和用户反馈，使其能够生成稳定、一致的高质量结果。 Prompt = 任务+生成主体+细节（可选）+形式（可选）生成一个童话 case1 : 我希望你充当讲故事人，你要想出一个童话故事 case2：我希望你充当讲故事人，你要想出一个中华文化，要求内容积极向上，与猫有关，请用广东话讲一下迭代法的核心原理是通过反复迭代和改进Prompt，逐步优化生成结果3.1.1 创作评估在迭代法中，创作评估是一个重要的环节，通过对生成结果进行评估和反馈，可以帮助改进Prompt的设计和模型的输出。以下是创作评估的关键步骤和示例关键步骤：生成初步的Prompt。使用模型生成输出结果。进行评估，判断结果的准确性、一致性和可读性。根据评估结果，对Prompt进行修改和优化。示例： Prompt = 写一篇关于健康饮食的文章+介绍健康饮食的重要性和基本原则+提供一些健康食谱和膳食建议+以问答形式呈现生成结果： Q: 什么是健康饮食的基本原则？ A: 健康饮食的基本原则包括平衡摄入各类营养物质，控制食物摄入量，多食用蔬果和全谷物，减少盐、糖和脂肪的摄入量等。评估结果：生成的回答准确地介绍了健康饮食的基本原则，内容清晰易懂，符合预期。优化步骤：根据评估结果，确认基本原则的准确性，并可能进一步优化细节，如添加更多具体的膳食建议。3.1.2 基础创作基础创作是迭代法中的关键环节，它涉及到初步生成Prompt和与模型的交互。以下是基础创作的关键步骤和示例：关键步骤：确定任务和期望的生成内容。设计基础Prompt，包括任务和生成主体。使用基础Prompt与模型进行交互，生成初步结果。评估初步结果，并根据需要对Prompt进行调整和优化示例： Prompt = 创作一篇关于夏季旅行的文章+描述夏季旅行的目的地和活动+提供一些建议和注意事项+以故事叙述形式呈现生成结果：我去了一个名为海滨小镇的地方。这里有美丽的沙滩和清澈的海水。我参加了冲浪课程，在阳光下尽情享受了海浪的拥抱。晚上，我还参加了篝火晚会，在星空下唱歌跳舞。评估结果：生成的文章以故事叙述的形式生动描述了夏季旅行的目的地和活动，给读者带来了具体的感受和体验，符合预期。优化步骤：根据评估结果，确认描述的准确性和吸引力，可能进一步优化细节，如添加更多活动建议或情感表达3.1.3 多轮次交互多次交互是迭代法中的重要策略，通过与模型的多轮交互，逐步完善生成结果。以下是多次交互的关键步骤和示例：关键步骤：进行初始交互，生成初步结果。评估初步结果，确定改进的方向。根据评估结果，调整Prompt或添加额外的指导信息。进行下一轮交互，生成改进后的结果。重复步骤2至4，直到达到满意的生成结果。示例： Prompt = 编写一个简单的程序，将两个数字相加+定义一个接受两个数字作为参数的函数，返回它们的和+提供示例代码和详细的函数说明+以代码示例形式呈现生成结果：初始交互： User: 编写一个函数，计算三个数字的平均值。 AI: 评估结果

初步结果只计算了三个数字的平均值，而不是两个数字的相加和，不符合预期。优化步骤根据评估结果，调整Prompt以明确要求相加两个数字，并提供更详细的函数说明。改进后的交互 User: 编写一个函数，将两个数字相加。 AI: 评估结果生成了正确的函数，返回两个数字的相加结果，符合预期。优化步骤：根据评估结果，确认生成的函数的正确性和可读性，可以进一步优化函数说明的详细程度或添加错误处理等。通过迭代法中的创作评估、基础创作和多次交互这三个技巧点，我们可以逐步完善Prompt的设计和模型输出的质量。创作评估帮助我们评估生成结果的准确性并进行优化，基础创作涉及初步生成Prompt和与模型的交互，多次交互则通过多轮交互逐步改进生成结果。这些技巧点的应用可以提高Prompt的质量、模型输出的一致性和可控性，使其更符合预期需求和用户期望。 Trick法的核心原理是通过巧妙的Prompt设计和使用，引导模型在生成过程中产生期望的输出3.2.1 戴高帽戴高帽通过对Prompt中的任务或生成主体进行强调和突出，引导模型生成更准确、相关的结果。以下是戴高帽的关键步骤和示例：关键步骤：在Prompt中使用强调或突出语句，提醒模型注意任务或生成主体。确保生成结果与强调的任务或生成主体紧密相关。示例： Prompt = 写一篇关于狗的文章+介绍狗的种类和特征+提供有关狗的趣闻和故事+以描写形式呈现强调语句：请用生动的语言描写狗的种类和特征。生成结果：在世界上有许多种类的狗，每种狗都有独特的外貌和特征。例如，边境牧羊犬有浓密的毛发和敏锐的听力，金毛犬则以其温和友好的性格和金色的毛发而闻名。在这个示例中，通过强调语句对狗的种类和特征进行突出，生成的结果更加专注于这个任务要求的内容。3.2.2 增加引导语增加引导语是通过在Prompt中添加额外的指导性语言，引导模型生成更加准确、具体的结果。以下是增加引导语的关键步骤和示例：关键步骤：在Prompt中添加明确的指导性语言，指示模型生成特定的信息。确保引导语与任务和生成主体的要求相匹配。示例： Prompt = 给出一个关于夏季旅行的建议+描述一个适合夏季旅行的目的地+提供一些夏季旅行的活动建议+以清单形式呈现引导语：请列举至少三个适合夏季旅行的目的地和相应的活动建议。生成结果：以下是增加引导语技巧的示例：引导语：请列举至少三个适合夏季旅行的目的地和相应的活动建议。生成结果：目的地：海滨度假村活动建议：沙滩日光浴、冲浪、海滩篝火晚会。目的地：山区度假胜地活动建议：徒步旅行、登山、观赏瀑布。目的地：湖畔度假村活动建议：划船、钓鱼、湖边野餐。在这个示例中，通过增加引导语要求列举至少三个适合夏季旅行的目的地和相应的活动建议，生成的结果更加具体和针对性。3.2.3 Few-shot Few-shot通过在Prompt中引入少量示例或样本，帮助模型理解任务和生成主体的要求，并生成符合示例样本的结果。以下是Few-shot的关键步骤和示例：关键步骤：在Prompt中提供少量示例或样本，展示预期的生成结果。确保示例或样本足够明确和具体，帮助模型理解任务和生成主体的要求。示例： Prompt = 根据以下描述，生成一个人物形象+描述：身高中等，戴眼镜，爱好读书+提供示例人物形象+以文字描述形式呈现示例描述：请根据以下描述生成一个人物形象：身高中等戴眼镜爱好读书生成结果：人物形象：他是一个身高中等的年轻人，戴着一副时尚的眼镜。他非常热爱读书，经常在图书馆中寻找新的知识和冒险故事。在这个示例中，通过Few-shot的技巧，引入了描述信息和示例，帮助模型理解生成一个符合要求的人物形象3.2.4 增加假设增加假设是通过在Prompt中引入假设条件，约束模型生成结果的范围和内容。以下是增加假设的关键步骤和示例：关键步骤：在Prompt中明确提出假设条件，限定生成结果的特定条件或范围。确保假设条件与任务和生成主体的要求相符合。示例： Prompt = 根据以下假设条件，描述未来的城市生活+假设条件：高度发达的科技、智能交通系统、清洁能源+提供未来城市生活的场景描述+以故事形式呈现假设条件：在未来，我们拥有了高度发达的科技，智能交通系统和清洁能源。生成结果：在未来的城市中，高楼大厦与现代科技完美融合。人们通过智能交通系统便捷地穿梭于城市之间，减少了交通拥堵和环境污染。清洁能源的使用普及，太阳能和风能成为主要的能源供应来源，使城市更加环保和可持续。在这个示例中，通过增加假设条件，限定了描述未来城市生活的特定条件，生成的结果更加与未来科技和可持续发展相关。工具法是通过使用各种工具和辅助资源来提升Prompt的效果和生成结果的质量。下面我将分别详细讲解工具法的三个技巧点，并为每个技巧点提供示例，其中关键信息将结合Prompt的不同部分进行标注。3.3.1 检测类工具检测类工具是一种技巧，通过使用自然语言处理（NLP）或其他相关工具来检测和修正Prompt中的问题，以提高生成结果的质量和准确性。以下是检测类工具的关键步骤和示例：关键步骤：使用NLP模型或其他检测工具分析Prompt，识别其中的问题或错误。根据检测结果，对Prompt进行修正或调整，确保其表达清晰、准确。示例： Prompt = 写一篇关于猫的文章+介绍猫的种类和特征+提供一些关于猫的趣闻和故事+以描述形式呈现检测结果：检测结果：在生成主体中缺少对猫的种类和特征的描述。修正后的Prompt：写一篇关于猫的文章，包括介绍不同种类猫的特征和描述一些与猫相关的趣闻和故事，以描述形式呈现。在这个示例中，通过使用检测类工具分析Prompt，发现其中缺少对猫的种类和特征的描述。通过修正Prompt，可以提供更全面和准确的任务要求，以获得更好的生成结果。3.3.2 优化类工具优化类工具是一种技巧，通过使用优化算法、模型微调或其他相关工具来优化大模型的生成效果，以提高生成结果的质量和多样性。以下是优化类工具的关键步骤和示例：关键步骤：使用优化算法或模型微调方法，对大模型进行优化，以改善其生成能力。针对具体任务和生成要求，对模型进行调整和训练，以获得更好的生成结果。示例： Prompt = 根据以下任务要求，生成一段关于人工智能的描述+任务要求：简明扼要地介绍人工智能的定义、应用领域和发展趋势+提供一些关于人工智能的案例和实际应用+以段落形式呈现优化方法：使用对抗生成网络（GAN）进行模型微调，以提高生成结果的质量和多样性。生成结果：人工智能是一门涉及模拟、仿真和延伸人类智能的学科。它在诸多领域具有广泛的应用，包括自动驾驶、语音识别、图像处理和自然语言处理等。随着技术的不断进步，人工智能的发展趋势正日益向着更加智能化、自动化和人性化的方向发展。在这个示例中，通过优化类工具中的模型微调方法（使用GAN），对大模型进行优化，以提高生成结果的质量和多样性。通过微调模型，生成的关于人工智能的描述更加准确、连贯，并涵盖了定义、应用领域和发展趋势等关键信息。3.3.3 收纳类工具收纳类工具是通过使用收纳和整理工具来管理和组织大量的Prompt样本和生成结果，以提高效率和可控性。以下是收纳类工具的关键步骤和示例：关键步骤：使用收纳和整理工具，如文档管理系统、标签分类工具等，对Prompt样本和生成结果进行组织和存储。根据需要，建立合适的目录结构、标签或关键词体系，以便快速检索和使用。示例： Prompt收纳工具：使用Evernote作为文档管理系统和收纳工具。建立不同的笔记本，分别存储不同类型的Prompt样本和生成结果，如技术类、创意类、教育类等。在每个笔记本中，使用标签或关键词对Prompt样本进行分类，如任务类型、生成主体、细节等。添加有用的笔记和注释，记录关于每个Prompt样本和生成结果的信息，如优化方法、生成效果评估等。在这个示例中，通过使用收纳类工具（Evernote）来管理和组织大量的Prompt样本和生成结果，可以提高工作效率，快速检索和使用不同类型的Prompt，并记录相关的信息和评估结果。通过工具法中的检测类工具、优化类工具和收纳类工具这三个技巧点，我们可以借助各种工具和资源来优化Prompt的设计、改善大模型的生成效果和提高工作效率。检测类工具帮助我们发现和修正Prompt中的问题，优化类工具提供方法和算法来优化生成结果，而收纳类工具则帮助我们组织和管理大量的Prompt样本和生成结果针对应用场景开发优质Prompt是一项关键任务，它要求我们深入理解特定领域或任务的需求，并根据需求设计出有效的Prompt。以下是详细讲解如何针对应用场景开发优质Prompt的步骤，并为每个步骤提供示例，其中关键信息将结合Prompt的不同部分进行标注。了解应用场景需求：首先，我们需要深入了解特定应用场景的任务和要求。这包括明确任务目标、定义生成内容的主题、确定所需细节，并选择合适的形式。通过细化需求，可以为后续的Prompt开发提供指导。示例：Prompt = 为旅行者提供本地美食推荐+根据旅行者的位置和口味偏好+包括推荐的餐厅名称、菜品特色和地址+以列表形式呈现收集和分析样本数据：收集与应用场景相关的样本数据，并对其进行分析。这有助于了解领域特点、常见的查询模式和语言风格。通过分析样本数据，可以抽取关键词、短语或模式，为后续Prompt开发提供参考。示例：对于旅行者美食推荐的场景，收集和分析用户查询数据，发现常见的关键词有"附近餐厅"、“美食推荐”、"特色菜品"等。设计模板结构：根据了解的需求和分析的样本数据，设计Prompt的模板结构。模板结构应包含任务描述、生成主体、可选的细节和形式，以确保生成的内容符合应用场景的要求。示例：Prompt模板结构：为旅行者提供本地美食推荐。根据旅行者的位置和口味偏好，生成以下信息：餐厅名称菜品特色地址填充具体内容：根据具体情况和用户需求，填充模板中的具体内容。根据用户的位置和口味偏好，生成相应的餐厅推荐信息，并确保内容的准确性和相关性。示例：Prompt = 为旅行者提供本地美食推荐+根据旅行者的位置和口味偏好+包括推荐的餐厅名称、菜品特色和地址+以列表形式呈现评估和优化Prompt：对生成的内容进行评估和优化。检查生成结果是否符合预期的质量和准确性要求。根据评估结果，对Prompt进行优化，如调整细节的描述、改进生成主体的表达方式等。示例：评估结果表明生成的餐厅推荐中存在一些重复的菜品特色。因此，进行优化后的Prompt如下：Prompt = 为旅行者提供本地美食推荐+根据旅行者的位置和口味偏好+包括推荐的餐厅名称、独特的菜品特色和地址+以列表形式呈现迭代和反馈：持续迭代和改进Prompt的开发。根据用户的反馈和实际应用中的表现，对Prompt进行调整和优化，以逐步提升生成结果的质量和适应性。示例：根据用户反馈，进一步优化Prompt，如添加口味偏好的细化选项（如辣味、甜味等），以提供更加个性化和准确的美食推荐。通过以上步骤，我们可以针对特定的应用场景开发优质的Prompt。这种定制化的Prompt设计能够提供准确、相关和多样化的生成内容，满足特定任务的要求，并提升用户体验和实际应用效果。不断迭代和改进Prompt的开发过程，可以进一步优化生成结果，使其更符合应用场景的需求