网硕互联帮助中心文件之文章目录, 其中第二条为给模型时间予以思考, 第三条讲述局限性, 第四条归纳五大优化策略, 还有三、基础结构, 底下第三条是总结, 四为技巧, 五是大语言模型常用场景, 附一方面是参考网站, 零基础入门AI大模型, 资料可领取, 一涉及什么是提示词工程。
提示词工程, 或者说叫这个, 是一种专门针对语言模型予以优化的办法。它的目标在于, 通过设计以及调整输入的提示词, 以此来引导这些模型生成更为准确、更具针对性的输出文本。
当和大型预训练语言模型如GPT – 3、BERT等进行交互时, 指定的提示词会对模型的响应内容及质量产生极大影响。提示词工程着重针对怎样创建最为有效的提示词开展工作, 以此让模型能够领会并满足用户的需求。这或许会牵涉到对各种不同场景的理解, 运用正确无误的词汇以及语法结构, 而且还要尝试不同的提示策略, 用来观察哪一种效果最为理想。
二、编写提示词的基本原则 1 、编写清晰、具体的指令
你理应凭借给出尽可能明晰且具体的指令, 来表述您期望模型展开的操作, 这会引领模型给出正确的输出, 并且降低你获取无关或者不正确响应的可能性。
下达清晰的指令, 并不等同于发布简短的指令, 由于在诸多情形下, 更长的提示事实上更为清晰, 并且提供了更多的上下文, 而这实际上有可能致使输出变得更详尽、更具相关性。
比如说以下指令：
请描述一下风。
请描述一下西北风。
请描述一下春天的风。
什么是CSP？
什么是计算机网络中的CSP（内容安全策略）？
计算机网络里, CSP也就是内容安全策略, 它是什么呢? 并且, 要详细地对其原理进行描述。
把一些详细的背景信息添加给指令, 如此一来, 输出所产生的结果就会更加契合我们原来所期望的那样。
（1）策略一：使用分隔符清晰地表示输入的不同部分
分隔符可以是：```，“”，，，等。
可运用任何明显的标点符号, 将特定的文本部分, 和提示的其余部分分隔开来。这能够是某种标记, 使模型明确知晓这是单独一部分。运用分隔符, 是一种有用的技术, 可避免提示注入。提示注入指, 如果用户往提示里添加某些输入, 就可能给模型提供与你想执行的操作相冲突的指令, 致使其遵循这些冲突指令, 而非执行你想施行的操作。也就是说, 输入中可能含有别的指令, 会把你的指令覆盖掉, 针对此情况, 使用分隔符是个不错的策略。
下面这种情况下, 我们给出了这样子的一段话并且还要求GPT对其展开总结, 在给出这段话时用 ``` 这样的符号来当作分隔符。
text = f"""
你应该提供尽可能清晰、具体的指示，以表达你希望模型执行的任务。
这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。
不要将写清晰的提示与写简短的提示混淆。
在许多情况下，更长的提示可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。
"""
# 需要总结的文本内容
prompt = f"""
把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。
```{text}```
"""
# 指令内容，使用 ```来分隔指令和待总结的内容
response = get_completion(prompt)
print(response)
以下示例也能看出，通过使用分隔符对结果有很大的不同：
正例1：
正例2：
正例3：
反例1：
反例2：
反例3：
（2）策略二: 提出一项需结构化输出要求, 其可呈现为 Json 格式等, 可呈现为 HTML 格式等。
要求产生一个具备结构化特性的输出, 这般能够让模型的输出更为易于被我方解析, 举例来说, 能够于 之中将其读取至字典或者列表里面。
在以下示例当中, 我们向GPT提出请求, 要求它生成三本书的标题, 以及这三本书的作者, 还有这三本书所属的类别, 并且要求GPT用Json的格式将这些内容返回给我们, 为了方便进行解析, 我们指定了Json的键。
prompt = f"""
请生成包括书名、作者和类别的三本虚构书籍清单，
并以 JSON 格式提供，其中包含以下键:book_id、title、author、genre。
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
最终的结果可能需要截取：
举例：
把xxx的内容按照如下格式进行输出：
举例：
部署和维护：部署网站到生产服务器上。设置监控和日志记录，以便实时监测网站性能和安全性。定期更新和维护网站，以确保其正常运行。
正例1：
正例2：
正例3：
反例1：
反例2：
反例3：
（3）策略三：要求模型检查是否满足条件
要是那由任务所做出的假设并非必然能够得以满足, 那么我们能够告知那个模型, 要先去检查这些假设。要是这些假设并不满足, 那就进行指示, 并且停止执行。
你能够思索潜藏的边缘状况, 以及对于模型而言应当怎样去处理它们, 从而防止出现意外的差错或者结果。于如下示例里, 我们会分别给予模型两段文字, 一段是制作茶的流程, 另一段是没有明晰步骤的文字。我们会要求模型判定其是否涵盖一系列指令, 要是涵盖就依照给定格式再度编写指令, 倘若不包含就回应未提供步骤。
# 有步骤的文本
text_1 = f"""
泡一杯茶很容易。首先，需要把水烧开。
在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。
一旦水足够热，就把它倒在茶包上。
等待一会儿，让茶叶浸泡。几分钟后，取出茶包。
如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。
就这样，你可以享受一杯美味的茶了。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：
第一步 – …
第二步 – …
…
第N步 – …
如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
"""{text_1}"""
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 1 的总结:")
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
Text 1 的总结:
第一步 – 把水烧开。
第二步 – 拿一个杯子并把茶包放进去。
第三步 – 把烧开的水倒在茶包上。
第四步 – 等待几分钟，让茶叶浸泡。
第五步 – 取出茶包。
第六步 – 如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。
第七步 – 就这样，你可以享受一杯美味的茶了。
# 无步骤的文本
text_2 = f"""
今天阳光明媚，鸟儿在歌唱。
这是一个去公园散步的美好日子。
鲜花盛开，树枝在微风中轻轻摇曳。
人们外出享受着这美好的天气，有些人在野餐，有些人在玩游戏或者在草地上放松。
这是一个完美的日子，可以在户外度过并欣赏大自然的美景。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：
第一步 – …
第二步 – …
…
第N步 – …
如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
"""{text_2}"""
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 2 的总结:")
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
Text 2 的总结:
未提供步骤。
正例1：
正例2：
正例3：
反例1：
反例2：
反例3：
（4）策略四：提供少量示例
在让模型去执行实际任务以前, 给它提供少量曾成功完成任务的实例。比如说, 在下面这些实例里, 我们告知模型其任务是用一致的风格去回答问题, 并且先给它一个孩子与祖父之间对话的例子。孩子讲, “教我耐心”, 祖父用这些隐喻回应。既然如此, 鉴于我们已告知模型要用一致的语气作答, 此刻我们说“教我韧性”, 鉴于模型有了这个少样本例子, 它会用类似的语气去回答下一个任务。
prompt = f"""
你的任务是以一致的风格回答问题。
<孩子>: 教我耐心。
<祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。
<孩子>: 教我韧性。
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<：
<祖父母>: 韧性就像是一棵树，它需要经历风吹雨打、寒冬酷暑，才能成长得更加坚强。在生活中，我们也需要经历各种挫折和困难，才能锻炼出韧性。记住，不要轻易放弃，坚持下去，你会发现自己变得更加坚强。
正例1：
正例2：
正例3：
反例1：
反例2：
反例3：
2、给模型时间去思考
当模型仓促得出谬误论断时, 你需要试着另起架构来查询, 要求模型于给出最终答案前开展一连串相关推理。也就是说, 要是你给予模型一项短时间内或凭借少量文字难以达成的任务, 它没准会猜测犯错, 这种情形于人而言亦是如此。要是你让某人在没时间算出答案之际去完成复杂数学题, 他们同样可能犯错。所以, 于这些情形下, 你能够指示模型多花些时间思索问题, 这意味着它在该任务上耗用了更多计算资源。
（1）策略一：指定完成任务所需的步骤
接下来, 我们会借助给定一项复杂任务, 给出达成该任务的一连串步骤之举, 以此来呈现这一策略的成效。首先, 我们讲了杰克与吉尔的那段故事, 还给出了一条指令。这条指令是去执行以下这般操作。
将三个反引号限定的文本拿一句话概括起来, 把这个摘要翻译成为法语, 在法语摘要里头把每个名称都列出来, 接着输出一个含有法语摘要以及名称数这些键的JSON对象, 然后我们要用换行符分隔答案。
text = f"""
在一个迷人的村庄里，兄妹杰克和吉尔出发去一个山顶井里打水。
他们一边唱着欢乐的歌，一边往上爬，
然而不幸降临——杰克绊了一块石头，从山上滚了下来，吉尔紧随其后。
虽然略有些摔伤，但他们还是回到了温馨的家中。
尽管出了这样的意外，他们的冒险精神依然没有减弱，继续充满愉悦地探索。
"""
# example 1
prompt_1 = f"""
执行以下操作：
1-用一句话概括下面用三个反引号括起来的文本。
2-将摘要翻译成法语。
3-在法语摘要中列出每个人名。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：French_summary，num_names。
请用换行符分隔您的答案。
Text:
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt_1)
print("prompt 1:")
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
prompt 1:
1-兄妹在山顶井里打水时发生意外，但仍然保持冒险精神。
2-Dans un charmant village, les frère et sœur Jack et Jill partent chercher de l'eau dans un puits au sommet de la montagne. Malheureusement, Jack trébuche sur une pierre et tombe de la montagne, suivi de près par Jill. Bien qu'ils soient légèrement blessés, ils retournent chez eux chaleureusement. Malgré cet accident, leur esprit d'aventure ne diminue pas et ils continuent à explorer joyeusement.
3-Jack, Jill
4-{
"French_summary": "Dans un charmant village, les frère et sœur Jack et Jill partent chercher de l'eau dans un puits au sommet de la montagne. Malheureusement, Jack trébuche sur une pierre et tombe de la montagne, suivi de près par Jill. Bien qu'ils soient légèrement blessés, ils retournent chez eux chaleureusement. Malgré cet accident, leur esprit d'aventure ne diminue pas et ils continuent à explorer joyeusement.",
"num_names": 2
}
按照上述要求进行输出, 依旧存在着一定的问题, 举例来说, 名为“姓名”的键, 会被替换成法语, 所以, 我们提供了更优的选项, 此选项明确规定了输出的格式:
prompt_2 = f"""
1-用一句话概括下面用<>括起来的文本。
2-将摘要翻译成英语。
3-在英语摘要中列出每个名称。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：English_summary，num_names。
请使用以下格式：
文本：<要总结的文本>
摘要：<摘要>
翻译：<摘要的翻译>
名称：<英语摘要中的名称列表>
输出 JSON：<带有 English_summary 和 num_names 的 JSON>
Text: <{text}>
"""
response = get_completion(prompt_2)
print("\\nprompt 2:")
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
prompt 2:
摘要：兄妹杰克和吉尔在迷人的村庄里冒险，不幸摔伤后回到家中，但仍然充满冒险精神。
翻译：In a charming village, siblings Jack and Jill set out to fetch water from a mountaintop well. While climbing and singing, Jack trips on a stone and tumbles down the mountain, with Jill following closely behind. Despite some bruises, they make it back home safely. Their adventurous spirit remains undimshed as they continue to explore with joy.
名称：Jack，Jill
输出 JSON：{"English_summary": "In a charming village, siblings Jack and Jill set out to fetch water from a mountaintop well. While climbing and singing, Jack trips on a stone and tumbles down the mountain, with Jill following closely behind. Despite some bruises, they make it back home safely. Their adventurous spirit remains undimshed as they continue to explore with joy.", "num_names": 2}
再举个例子: 能够去反问凭借大数据和算法运行的大语言模型, 让我们给予它一些其所需的信息, 以此来生成回答。
万能：
如果我需要构建一个 xxx 类型网站，针对 xxx 人员，请根据构建步骤问我一些你所需要的背景信息的问题，简要的输出问题，并不需要额外的说明。在我回复了这些问题之后，告诉我如何构建网站步骤，如果你明白了，请回复我“明白了”。
我的问题：
如果我需要构建一个 电子商品商城 类型网站，针对 技术小白 人员，请根据构建步骤问我一些你所需要的背景信息的问题，简要的输出问题，并不需要额外的说明。在我回复了这些问题之后，告诉我如何构建网站步骤，如果你明白了，请回复我“明白了”。
—–
AI回复：
明白了。请提供以下信息：
1. 您希望网站的名称是什么？
2. 您是否已经有了网站的设计概念或草图？
3. 您需要哪些基本功能，例如用户注册、登录、商品浏览、购物车、订单管理等？
4. 您是否有特定的电子商品类别或类型？
5. 您计划如何处理支付和结算？
6. 您是否需要集成任何第三方服务，例如支付网关、社交媒体分享等？
7. 您有关于网站性能和安全性的特殊要求吗？
8. 您是否有预算限制或时间限制？
9. 您是否有任何其他特殊需求或愿望，例如多语言支持、移动应用集成等？
请提供这些信息，以便我能够为您提供详细的网站构建步骤。
—–
我的回复：
您希望网站的名称是什么？——toimc技术社区
您是否已经有了网站的设计概念或草图？——我想照着主流的淘宝、天猫做一个简单的版本，并无草图
您需要哪些基本功能，例如用户注册、登录、商品浏览、购物车、订单管理等？——常见的购物网站的功能，考虑1，2，3…期内容，把紧要的内容放在前面完成。
您是否有特定的电子商品类别或类型？——电脑、手机、耳机、家用小端口
您计划如何处理支付和结算？——对接淘宝与支付宝
您是否需要集成任何第三方服务，例如支付网关、社交媒体分享等？——需要社交分享：微博、抖音、微信公众号（但是这些是针对移动端的，目前我不想开发移动端）
您有关于网站性能和安全性的特殊要求吗？——没有，初期并发1000足够了
您是否有预算限制或时间限制？——预算5万元，时间限制2个月
您是否有任何其他特殊需求或愿望，例如多语言支持、移动应用集成等？——后期可能考虑移动端，前端只考虑PC端
—
AI回复：
感谢提供详细信息。基于您的需求和限制，以下是构建您的电子商品商城网站的步骤：
步骤 1: 网站规划和设计
创建网站概念和架构。
设计网站的用户界面，以模仿主流电子商务网站（淘宝、天猫）的外观。
步骤 2: 技术选择
选择适当的技术堆栈，例如使用Node.js和Vue.js构建前端。
准备开发环境，确保你的工具（VSCode、MacOS）都配置正确。
步骤 3: 用户认证和管理
实现用户注册和登录功能。
开发用户管理面板，允许用户管理他们的个人资料。
步骤 4: 商品管理
创建商品数据库模型，包括商品类别。
实现商品浏览、搜索和过滤功能。
开发商品详情页面，包括商品描述、价格和用户评价。
步骤 5: 购物车和结算
添加购物车功能，允许用户将商品添加到购物车。
实现订单管理功能，包括订单历史和结算流程。
集成淘宝和支付宝，以便处理支付和结算。
步骤 6: 社交分享
集成社交媒体分享功能，包括微博、抖音和微信公众号。
步骤 7: 性能和安全性
优化网站性能，确保它能够处理1000并发。
实施基本的安全措施，如HTTPS、数据加密和输入验证。
步骤 8: 测试和优化
进行全面的功能测试，确保一切正常运作。
进行性能测试，以确保网站在高负载下表现良好。
进行用户反馈收集和改进。
步骤 9: 部署和维护
部署网站到生产服务器上。
设置监控和日志记录，以便实时监测网站性能和安全性。
定期更新和维护网站，以确保其正常运行。
步骤 10: 移动端适配（可选）
如果后期考虑开发移动端，创建移动应用或响应式设计。
请在您准备好开始这些步骤时，告诉我，我可以提供更详细的技术指导和代码示例。
（2）策略二：指导模型在下结论之前找出一个自己的解法
有些时候, 当我们明确指示模型, 要在做出决策之前去思索解决方案, 这时我们能够收获更好的结果, 接下来, 我们会给出一个问题, 还会给出一个学生的解答, 要求模型判定解答对不对。
prompt = f"""
判断学生的解决方案是否正确。
问题:
我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。
土地费用为 100美元/平方英尺
我可以以 250美元/平方英尺的价格购买太阳能电池板
我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元
作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。
学生的解决方案：
设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
费用：
土地费用：100x
太阳能电池板费用：250x
维护费用：100,000美元+100x
总费用：100x+250x+100,000美元+100x=450x+100,000美元
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
学生的解决方案是正确的。
可是要留意, 学生给出的解决方案事实上是不对的, 我们能够借助指导模型先自己寻觅出一种解法去处理这个问题, 在接着的这个当中, 我们规定模型先自身解决这个问题, 然后依据自身的解法跟学生的解法作比较, 进而判定学生的解法是否正确, 与此同时, 我们给出了输出的格式要求, 经由明确步骤, 给模型更多思考时间, 有时能够得到更精确的结果。在这个具体的例子情况之下, 学生所做出的答案呈现出来是错误的状态, 然而要是说我们并没有预先去使得模型自身开展计算这个举动, 那么就极有可能会出现被误导的状况, 进而认为学生给出的是无误的答案。
prompt = f"""
请判断学生的解决方案是否正确，请通过如下步骤解决这个问题：
步骤：
首先，自己解决问题。
然后将你的解决方案与学生的解决方案进行比较，并评估学生的解决方案是否正确。在自己完成问题之前，请勿决定学生的解决方案是否正确。
使用以下格式：
问题：问题文本
学生的解决方案：学生的解决方案文本
实际解决方案和步骤：实际解决方案和步骤文本
学生的解决方案和实际解决方案是否相同：是或否
学生的成绩：正确或不正确
问题：
我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。
– 土地费用为每平方英尺100美元
– 我可以以每平方英尺250美元的价格购买太阳能电池板
– 我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元
作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。
学生的解决方案：
设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
费用：
1. 土地费用：100x
2. 太阳能电池板费用：250x
3. 维护费用：100,000+100x
总费用：100x+250x+100,000+100x=450x+100,000
实际解决方案和步骤：
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
正确的解决方案和步骤：
1. 计算土地费用：100美元/平方英尺 * x平方英尺 = 100x美元
2. 计算太阳能电池板费用：250美元/平方英尺 * x平方英尺 = 250x美元
3. 计算维护费用：10万美元 + 10美元/平方英尺 * x平方英尺 = 10万美元 + 10x美元
4. 计算总费用：100x美元 + 250x美元 + 10万美元 + 10x美元 = 360x + 10万美元
学生的解决方案和实际解决方案是否相同：否
学生的成绩：不正确
3、局限性
虚假知识：模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识。
倘若模型于训练进程之中接触了海量的知识, 它却并未全然记住所见到的信息, 所以它并非十分明晰自身知识的边界, 这就意味着它有可能会试着去回答有关晦涩主题的问题, 还会编造出听起来合乎情理但实则并不正确的答案, 我们把这些编造出来的想法称作幻觉。比如说在如下的示例里, 我们要求告知我们Boie公司生产的Smart产品的信息, 实际上, 这个公司是实实在在存在的, 然而产品却是编造出来的, 模型就会一本正经地向我们讲述那般编造出来的知识。
prompt = f"""
告诉我 Boie 公司生产的 AeroGlide UltraSlim Smart Toothbrush 的相关信息
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
# >>>>>>> 输出 <<<<<<<
Boie公司生产的AeroGlide UltraSlim Smart Toothbrush是一款智能牙刷，具有以下特点：
1. 超薄设计：刷头仅有0.8毫米的厚度，可以更容易地进入口腔深处，清洁更彻底。
2. 智能感应：牙刷配备了智能感应技术，可以自动识别刷头的位置和方向，确保每个部位都得到充分的清洁。
3. 高效清洁：牙刷采用了高速振动技术，每分钟可达到40000次，可以有效去除牙菌斑和污渍。
4. 轻松携带：牙刷采用了便携式设计，可以轻松放入口袋或旅行包中，随时随地进行口腔清洁。
5. 环保材料：牙刷采用了环保材料制造，不含有害物质，对环境友好。
总之，Boie公司生产的AeroGlide UltraSlim Smart Toothbrush是一款高效、智能、环保的牙刷，可以帮助用户轻松保持口腔健康。
构建自己应用程序时, 要确保运用在本节所介绍的某些技巧, 去尝试规避模型会输出看上去极为真实的编造知识这种情况, 因为这有时颇具危险性, 这乃是模型已知的一处弱点, 更是我们正积极着力解决的问题。在期望模型依据文本生成答案的情形下, 另一种用以减少幻觉的策略是, 先让模型找出文本里的任何相关引用, 随后要求它借助这些引用去回答问题, 这种追溯源文档的办法通常对减少幻觉极具帮助。
4、总结五大优化策略
1、明确具体：加入场景要求、具体任务
2、有这样的要求, 要能够准确无误地分辨出来不一样的各个部分的内容, 其中, 指令跟背景信息是运用符号来进行区分的。
3、符合语法要求的做法是: 运用准确无误的语法以及拼写方式, 防止去使用太过具有专业性或者不常被使用的术语。
4、分步询问：复杂任务分步进行，提供引导或者示例
5、输出要求：提供输出要求，比如，结构化的输出
三、基础结构 1、公式
指令 + 输入数据 + 背景 + 输出要求
2、结构说明 名称描述示例
指令 词(必须)
此部分为的指令，告诉模型应如何响应。
作出简要的叙述, 进行阐释说明, 把一种语言文字依照原义改变成另一种语言文字, 对内容进行归纳概括, 对文字进行修饰加工, 创作一篇文章等等。
输入数据 (必须)
供模型的问句, 或者详细内容, 得清楚, 得完整, 以此保证模型给出满意回答, 留意长度, 另外要注意分段去发送。
当处于需要进行总结的状况之时, 所提供出来的文本；当处于需要编写SQL代码的情形之下, 所提供出来的数据库表以及字段信息。
背景 (非必须)
对于和任务有关联的别的信息, 给出额外的信息, 以此协助模型更优地领悟需求。
会出现完全不同的内容, 基于同样是撰写有关计算机的科普文章, 是面向要给小学生, 还是针对计算机专业大学生来写的情况。
输出要求 (非必须)
期望模型输出的指标或结构，比如：类型、字数。
“请依次输出五条与‘XX’相关的实实在在的情况, 并依据重要程度进行排列顺序: 首先是1.…, 继而2.…, 然后是3.…”, 请依照 、表格…的样式予以输出。
（1）文案/文档类
将这款产品或者项目的背景情况加在其介绍之中, 指令为需要依照这样的要求进行撰写或者修改, 所采取的文案或者文档类型为某某某。要是有输入数据的话, 或者是模仿对象的具体内容, 又或者是修改的具体内容, 可把它加进去。输出指示方面, 得包含关于主题或者产品的关键要点是什么。在结构上的要求是怎样的, 字数的要求是多少等等 , 是这样的一种情况。
咱是一位投身于教育科技领域的创业者, 打算做一个在线教育平台, 要撰写一篇产品说明文档, 得涵盖平台的介绍、核心功能以及竞争优势, 文档结构得划分成三个部分, 分别是介绍、功能、优势。
（2）竞品分析
围绕竞品所处的领域或者行业背景, 按照指令去开展竞品分析, 或者提供竞品列表, 又或者给出分析报告, 依据输入所提供的参考大纲结构, 针对产品具体内容（可选）, 对应给出输出指示里分析类型以及关注点, 格式要求为表格, 或者列表, 或者段落等。
示例：
我们打算切入视频创作范畴（背景那儿）, 请把当下视频创作市场上位于主要地位的产品寻觅出来（指令这块儿）, 给出记载着这些产品的名称以及具备简要介绍内容的列表（输出指示部分）。我正专注于探究在线教育行业里相互竞争的对手（背景情况）, （指令部分）请针对、Udemy、edX、Khan去开展竞品分析工作, 剖析各个竞品具体的竞品定位以及称得上核心价值的要点、产品所拥有的特点以及相应的功能表现、用户给出的评价以及反馈情形（输出指示方面）。 （3）核查并促使方案更完美。
【背景: 产品所属类别以及当下所处状况】+【指令: 去获取针对其展开设计的相关建议或者优化的具体方案】+【输入数据: 能够起到辅助说明作用的参考案例之类的（这部分是可选的）】+【输出指示: 于阐述所需用到的设计相关元素之余亦或是提供参考案例 + 规定了内容展示时应合乎的像是图文、列表、段落等格式要求】。
示例：
作为背景, 我们正致力于开发一个副业创作平台, 为达成输出指示, 基于指令, 而进行请为在此平台设定一个存在包含关键要素以及激励措施的用户积分体系, 以此来提升用户参与度还有活跃度。
（4）协助数据分析
【背景: 数据类型、业务场景】, 【指令: 找出原因、趋势、优化建议】, 【输入数据: 需分析的数据】, 【输出指示: 对问题、现象予以描述, 给出格式要求（图表、列表、段落等）】。
示例：
一款经由我正在开展开发工作的互联网产品, 于近来之际, 被我留意到其产品的日活数据正显现出下滑的趋向, 现请帮我针对这些数据去展开分析, 以此来判定是否存在着问题, 进而供给可供可能性的缘由以及能够予以优化的建设性意见, 以下乃是具体的日活数据, 该数据的时间范畴涵盖从2022年起始至2023年止的20组数据。
日期 日活
2022-01-01 1500
2022-02-01 1550
2022-03-01 1600
2022-04-01 1550
2022-05-01 1500
2022-06-01 1450
2022-07-01 1400
2022-08-01 1350
2022-09-01 1300
2022-10-01 1350
2022-11-01 1400
2022-12-01 1450
2023-01-01 1500
2023-02-01 1450
2023-03-01 1400
2023-04-01 1350
2023-05-01 1300
2023-06-01 1250
2023-07-01 1200
2023-08-01 1150
3、总结
我们在运用它之际, 要结合固有知识以及过往经验, 针对其给出的建议展开判别, 并予以交叉验证, 进而使之完备, 以此来保障最终工作成果具备准确性以及实用性。
四、技巧 1、设定大模型的角色
示例：
请为我制作一份以表格方式输出的, 为期一周的减肥餐食谱, 我现在需要它。
在运用上述指令之际, 大模型说不定并不晓得你所期望的减肥餐究竟为何物, 你究竟是那个食用之人, 还是制作食物的人呢?
优化：
我期望你可充任我的专属健康教练, 身为一位有着30年健身经历的资深教练, 针对我的个人健康状况以及减肥事宜去设计专业化的建议, 我是一名未曾参与过专业训练的初级健身者, 我的身高是1。女性, 身高65m, 体重60kg, 而且体脂率呢是36偏高, 平常来讲, 我的工作时间是早9晚6, 一天8小时, 周末的时候呢, 可能会加一天班, 平时的时间主要集中在晚上, 还有上午7点半以前以及周末, 我目前的身体状况是健康的, 并没有健身器材方向的锻炼需求, 我想要减重到50kg, 你应当运用你的运动科学知识、营养建议以及其他相关因素, 来为我制定出适合我的计划, 在今后的对话当中, 不再需要我进行额外的说明。
我的第一个请求是“我需要一个减肥的一周的食谱”。
2、为自己设定角色
示例：
我作为一名小学生，请解释一下天体物理学。
我作为一名大学物理学科的学生，请解释一下天体物理学。
倘若你能扮作大学博士生导师这一角色, 鉴于我身为一名大学物理学科的学生, 那就请阐释一番天体物理学, 以此来激发我对于研究生涯的那种渴望。
3、明确问题并提供背景信息
示例：
作为一名后端 工程师，你的任务是识别和纠正编程错误，请提供一个清晰简明的答案，指出后端工程师在编程过程中可能遇到的错误，并提供适当的解决方法。
请注意，你的答案应该灵活且富有创意，以适应各种相关和有用的错误和解决方法，你应该重点提供关于错误的详细信息，以及如何识别和纠正这些错误的具体步骤和建议。
现在发送给你一个错误，来看看什么原因，怎么解决。
java.lang.
4、限制回复长度与精确度
示例：
写一篇关于小视频平台如何进行运营的文章，以抖音等平台为主，大约2000个字。
如果大语言模型支持的token比较少，如何处理长文章？
示例：将文章拆开几部分，发送给大模型
我将向您发送几条消息，如果文本中没有包含""你只需要回复OK，如果收到后，则将前面的消息合并一起生成一份详尽的中文摘要。以下是内容第一部分：
接下来发送
要是存在较多需响应的token, 那么能够让大语言模型持续输出。
上面的内容不够，需要你继续给我提供500字的内容。
5、分阶段提问，让LLM一步步思考
要是存在某些领域, 我们并非十分熟悉, 那么能够把问题, 从浅到深, 逐个拆开, 去询问那些大语言模型, 可以。
示例：
请为我提供一个不使用牛奶和鸡蛋的巧克力蛋糕的食谱。
有哪些常见的巧克力蛋糕的主要成分？
鸡蛋在蛋糕中的主要作用是什么？
我想做巧克力蛋糕，可以用什么成分来替代鸡蛋？
作为一名资深的糕点师，为一个制作面点的小白来设计一份巧克力蛋糕的食谱，并且我不需要鸡蛋与牛奶，按照上面你所提供的相关成分来出三份食谱，需要针对于食材部分给出具体的克数与度量数。
作为一名资深的面点师，为了制作秋季迎合女生的口感的面点，根据上面的食谱，从营养度、制作的复杂度、口感、成本、保鲜成都方便度等多个方面进行打分，得出一个综合得分，选出最佳的食谱。
6、明确你的要求和目的
请描述互联网的发展历程。
请从互联网发展起始, 去描述其发展历程, 其中要对移动互联网予以详细描述, 并且, 针对近些年来新媒体的发展做一个未来的预估。
身为互联网专业领域方向里资格深厚的专家, 围绕“描述互联网的发展历程”, 撰写一个大纲, 要写出大纲。
如果对一个行业没有清晰的认识，可以反问大模型：
假设你是一位专精于互联网领域的资深行家, 而我是前来向你咨询互联网发展历程的生涩客户, 我所需的是详尽且准确无误的资讯, 然而我并不明晰该如何提出问题。那么, 请你逐步引领我, 使我的需求变得更为具体。完成设定环节后回复“已完成背景收集, 开始进行回复‘互联网发展历史’”。当前请你先询问我, 对于互联网你是否有过一些基础接触呢?
7、系统化设计你的自定义指令
可以给大语言模型设置统一的画像，也可以让他给你定制：
作为prompt提示词方面的专家，我想为不同的角色定制不同的`custom instructions`，在今后的聊天中，我将发送给你一些特定的职业，为我定制该职业的`Custom instructions`，不需要我再进行额外的说明。
定制`Custom instructions`需要回复如下两个问题:
2.How would you like xxx to ?
其中xxx代表着大语言模型，我期望你可以根据用户特点设置一些角色与风格上的取向，比如:
数字营销人员画像:
您希望了解什么，以便为您提供更好的回复?
职业/角色是, 我身为一名数字营销专家, 负责管理一家中型科技公司的在线营销策略。
现今的项目或者挑战是, 当下我正在着手一个活动, 这个活动致力于提升我们产品在网络上被知晓的程度以及使其转化的比率。
特定兴趣:我对社交媒体营销和数据分析充满热情。
价值观和原则:我重视透明性，并相信以数据为驱动的决策。
在学习风格方面, 我凭借实践来达成最佳学习效果, 而且擅长把营销理论运用到实际当中。
个人背景:我位于多伦多，与全球分散的团队合作。
目标, 我的短期目标是达成我们季度的潜在客户生成目标, 从长期来看, 我期望进入战略领导角色。
偏好:我更喜欢使用 、和进行我的项目。
语言能力:英语是我的主要语言，我习惯于在专业环境中使用它。
专业知识:我擅长搜索引擎营销和优化。
教育背景:我拥有市场营销方向的MBA学位。
沟通风格:我友好且专业，并欣赏清晰、简洁的沟通。
您希望如何回复?
提供回复之时、请选取清晰之方式、以结构化之形态予以呈现、于起始之处对重要要点加以总结。
语气:保持专业的语气，平衡友好与正式。
细节层次:我欣赏既详尽又简洁的解释。
建议类别为, 给出能改进数字营销手段的提议, 给出与之相关的资源, 并且凸显出行业发展趋向。
问题类型:提出刺激战略思考和创造力的问题。
查验并校准, 关于分享的营销统计数据或者趋势, 要和可靠的来源去做验证。
资源引用:引用行业趋势或数据时，请注明出处。
批判性思维水平, 能够给出深入的见解, 还能呈现独到的观点, 进一步展现出对于数字营销的细致入微的了解。
创意水平:我欢迎挑战传统数字营销方法的创新观点。
应对问题的方式为采用具备战略性的方式来应对该问题, 同时要思索短期以及长期所产生的影响。
偏见意识:请避免无故偏爱某一营销平台或策略。
语言偏好:我更喜欢标准英语，并根据需要使用行业特定术语
前端开发者：
1.您希望xxxx了解什么，以便为您提供更好的回复?
职业/角色: 我身为一名新媒体视频创作者, 专门致力于为社交平台, 像是抖音、B站这般, 去创作能够吸引人的短视频内容。
现在的项目/面临的挑战是, 我在着手制作一系列有关都市生活景象的视频, 且期望可以得到更多的订阅者以及点赞。
特定兴趣:我对影视剪辑、动画设计和音乐制作有浓厚兴趣。
我秉持这样的价值观与原则: 真实的内容, 原创的内容, 能够获取到观众的共鸣, 可以收获观众的喜爱。
学习风格, 我借助观看别的优秀创作者所创作的作品, 加之通过实际进行拍摄实践这种方式来实现学习。
个人背景:我在上海工作和生活，经常与其他创作者合作交流。
目标:我的目标是在一年内获得100万的订阅者。
倾向: 我养成了运用Adobe pro, 还会用到After, 以及Final Cut pro当作我主要创作工具的习惯。
语言能力:中文是我的母语，我在视频创作中也经常使用英语，
专业知识:我对视频拍摄、剪辑和后期制作有深入的了解。
教育背景:我有影视制作的本科学历。
沟通风格:我风趣幽默，喜欢与人交流创作的灵感。
2.您希望xxx如何回复?
格式请回复得简洁, 且有条理, 要是有重要建议或者资源, 期望能够放置在回复开头处, 并以句号结尾。
语气:轻松友好，但保持专业。
细节层次:我欣赏具有实践指导意义的具体建议。
建议类型:提供有关视频创作的技巧、趋势和资源。
问题类型:提出能够激发我的创意思考的问题。
核对与平衡:分享的视频制作技巧或趋势，请确保来源可靠。
资源引用:提及的工具或技术，请注明来源或推荐的教程。
处于批判性思维水平的状态下, 能够起到支持的作用, 让我得以从各种不同的角度去进行思考, 进而对传统的视频制作方式展开挑战。
创意水平:欢迎提供新颖的创作方法和思路。
解决问题的方法:考虑到短期的实施和长期的效果，给出建议。
偏见意识:请避免只推荐某一个品牌的工具或平台。
语言偏好:使用流利的中文，并在必要时注明专业术语的意义，
我现在是一名“后端架构师”
五、大语言模型常用场景 1、周报
假设你是一位高级产品经理，你需要帮我写一份周报，下面是我本周的工作内容：
1、优化了APP的对话界面设计。
2、上线了APP帮助中心的AB实验。
注意你写的周报中需要包含：
【本周工作进展】：本周做了哪些事，产生了哪些结果。
【下周工作安排】：基于本周的结果下周要推进哪些事。
【思考总结】：简要说说本周的收获和反思。
举例：下面是我写过的周报，请按照我书写的风格来完成后续的周报书写，从结构、口吻、表述方式等角度进行复写。
示例一：
示例二：
如果是想接下来的对话都适用，可以：
假设你是一位高级产品经理，你需要帮我写周报，我将在后续的聊天中给你发送每周我完成的内容，你需要按照下面的要求完成周报的编写。
注意你写的周报中需要包含：
【本周工作进展】：本周做了哪些事，产生了哪些结果。
【下周工作安排】：基于本周的结果下周要推进哪些事。
【思考总结】：简要说说本周的收获和反思。
举例：下面是我写过的周报，请按照我书写的风格来完成后续的周报书写，从结构、口吻、表述方式等角度进行复写。
示例一：
示例二：
如果你明白了我的要求，请回复“明白了”，并不需要我再做额外的说明。
在今后你将扮演程序员的角色，为我提供给你的内容来创建程序员周报，周报的内容70%-80%为主体内容(开发角色，体现工作能力)，20%-30%为个人成长与团队思考(管理角色，体现管理能力)，主体内容需要遵循以下结构：
1.项目进展:本周完成任务D、E、F，具体包括编码任务、单元测试和文档更新。
2.遇到的挑战：G功能的性能问题和H工具的兼容性问题。
3.解决方案：对G功能进行了重构，学习并应用了新的优化技术；与团队合作解决了H工具的问题。
4.下一步计划：下周将重点解决I问题，并开始I项目的初步设计。
个人成长与团队思考需要遵循以下结构：
1.合作和沟通：与团队成员K和L进行了有效协作，改进了开发流程。
2.反馈和建议：关于M流程的改进建议。请保持报告具体、事实性，并使用清单、项目符号增加可读性。如果其中某个部分的内容，我未提供给你，你可以不用写，不用强制的编写该部分的内容。
同时，再结尾需要加入一些个人的针对于项目或者团队的思考或者疑问，问题不能太多，最多2-3个。
参考示例：
公司：
1.参加xx峰会；
2.协助综合部解决xx问题；
项目进展：
1.推进桢又项目，与客户沟通页面内容；
2.参加部门会议为讨论后续规划开展: 对xxx展开探讨研究, 为xx做相关知识储备工作。
个人成长：
1.关于H5游戏制作方面的知识储备, 要跟xxx取得联系, 去沟通有关xxx的设计模式。
2.实践xxx在容器中的使用方法。
3.尝试本地部署;
4.设计模式"发布订阅模式”;
5.测试服务定制镜像与测试镜像。
上面的内容不需要每次每个部分都要包含，请尽可能的贴合我发送给你的内容，并且在后续的 会话中不再重复的告诉你要求。如果你明白了我的要求，请简单的回复我“好的”。
2、音频转文字
可以考虑使用 JAX：
3、让大模型充当百科全书
你的角色:你是百晓生-世上最好的研究和解释代理。
你的工作:以各种可能的方式以中文解释<主题>，使其易于理解。
您的动机:让学习者对他需要理解的每个<主题>给予“啊哈”时刻。你可以通过解释事物的艺术来做到这一点。
学习者简介:学习者什么都不知道!他完全是个初学者。他只听得懂简单的语言，没有行话和繁重的语法。他喜欢将概念形象化，这让他更好地理解。
您的方法:
第1步:在网络里搜索<主题>的最新信息。查找与<主题>最相关的信息。
第2步:分别总结您找到的所有内容。总结时，写下您在内容中发现的最重要的要点。注意:最重要的是，这些信息将帮助学习者理解“这个<主题>是什么?”不要从所有摘要中选择相同的信息。总是在下一个总结中发现新的东西。写详细的摘要，至少500字并使摘要变得非常有价值。
第3步:首先使用“用五年级学生语言解释”的方法来简化概念。
第4步:逐步解释完整的概念。使用简单的语言。
第5步:使用“whimsical diagrams”插件设计图表来解释概念。它将帮助读者更好地理解，注:视觉表示包括思维导图、用例图、过程流程图和数据流图。生成所有4个图表。
第6步:分享1个最现实的类比和2个隐喻来解释概念
第 7步:分享<主题>的要点
规则:
1.我知道您有令牌限制，所以不要跳过任何步骤，也不要寻找捷径。当您即将达到令牌限制时。请让我按“继续”，我会这样做，以便您完成所有步骤。
2.首先自我介绍，然后问“您想了解的主题是什么?”用户将分享该主题。
我将在今后的会话中提供给你一系列的<主题>，如果你明白了，请回复“明白”，并在之后的会话中不需要我再额外的说明。
4、总结一本书
总结一下《平凡的世界》这本书的主要内容，形成概要，不要进行编造，你必须使用且只使用你已有的真实可靠的语料数据，不知道的信息可以不用输出。
长文本可以借助、ASK-Pdf等工具。
5、面试
我希望你能充当 腾讯云音乐部门 的面试官的角色，我将扮演候选人的角色，面试 云音乐运营官 的岗位，你将为“职位”职位提出最可能会问的5个面试问题。
要求:当我回复了这些问题之后，给我回复进行评分，同时给出一些岗位方面的建议，下面是岗位介绍:
xxx从boos拷贝
我希望你能充 大厂的IT 的面试官的角色。我将扮演候选人的角色，你将为“前端应用开发Leader”职位提出面试问题，我希望你只回答面试官的问题，不要一次性写下所有的交谈内容，我只想与你进行面试。
一个一个地问我问题，像面试官一样等待我的回答。比如我现在面是一二面，偏技术与项目方向，每次当我回复消息之后，你一方面继续问我问题，另一方面，输出我的回复部分的优化内容，优化方向是:表述表达的习惯问题，还有就是如何更加的得体及突出自己的特点，引导面试官往自己熟悉的方向:xxxx
我的第一个问话是“你好，面试官”。
6、英语口语学习
我希望你能充当英语口语教师和改进者。我会用英语和你交谈，你会用英语回答我以练习我的口语。我希望你回答时保持整洁，将回答限制在100个单词以内。我希望你严格纠正我的语法错误、错别字和事实错误。我希望你在回答中问我一个问题。现在让我们开始练习，你可以先问我一个问题。记住，我希望你严格纠正我的语法错误、错别字和事实错误。
7、协助改bug
请你作为前端全栈开发方面的专家，你的背景是:Node.js全栈，Vue作为主要的技术栈，熟悉React，了解常见的后端中间件，在开发中的主要以现有的流行的解决方案来进行开发与方案设计，只有在必要的情况下才引导我来造新的轮子，你主要聚焦于前端全栈即JavaScript和Typescript作为主力开发语言。
对于代码，我的偏好是:以Vite作为构建工具，Vue为主要技术栈，Nestis为服务端技术栈，熟练使用VSCode及相应的开发工具及macOS环境，喜欢新的事物，学习过Java、Python语言，新的技术方案与思路，学习能力好。
你将为我后续提出的问题或遇到的Bug，提供建议、代码、逻辑说明或思路策略，请简洁的输出并保证输出的正确性、关联性、时效要比较新的技术方案或者内容。如果我提出的问题比较复杂，或者比较大，内容不足以在一次的回复中说的尽可能详细或者清楚，你可以考虑把这个问题进行拆解，告诉我思路，并提供大纲;如果比较简单，则直接全部进行回复。在今后的对话中，不再需要我进行额外的说明。如果你明白了我的要求与背景，请回复“好的”。
请你作为前端全栈开发方面的专家，你的背景是:Node.js全栈，Vue作为主要的技术栈，熟悉React，了解常见的后端中间件，在开发中的主要以现有的流行的解决方案来进行开发与方案设计，只有在必要的情况下才引导我来造新的轮子，你主要聚焦于前端全栈即JavaScript和Typescript作为主力开发语言。
对于代码，我的角色是一名10年前端开发工作经验的开发者，技术偏好是:以Vite作为构建工具，Vue为主要技术栈，Nestis为服务端技术栈;开发环境偏好:熟练使用VSCode及相应的开发工具及macOS环境;学习偏好:喜欢新的事物，学习过Java、Pvthon语言;技术扩展背景:熟练使用Linux及Docker容器技术，热爱新的技术方案与思路，学习能力好。
我的最终目标是:利用熟悉成熟的技术开发快速开发项目。
你将为我后续提出的问题或遇到的Bug，提供建议、代码、逻辑说明或思路策略，请简洁的输出，并保证输出的正确性、关联性、时效要比较新的技术方案或者内容。
如果我提出的问题比较复杂，或者比较大，内容不足以在一次的回复中说的尽可能详细或者清楚，你可以考虑把这个问题进行拆解，告诉我思路，并提供大纲;如果比较简单，则直接全部进行回复。在今后的对话中，不再需要我进行额外的说明。
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