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Prompt 提示工程深度研究

发布日期：2025-01-06 19:35:48 浏览次数： 1753 来源：学之源法

研究Prompt源于群里的讨论，有人认为不用学习提示工程，Ai进化到足够强大，提示工程就被取代了，而且张老师之前也发过关于如何写提示词的很多技巧，之所以再通过多篇文章去反复研究这个事情，主要是因为有了新的思考和认识。

提示工程是Ai时代一种全新的编程语言，甚至有些岗位已经专门招聘提示工程师，这就足可以说明这件事的重要性。

很有必要去深入探究一下，打消对提示工程不重要的论断，同时也是自身的一种学习和成长。

1.Prompt的典型构成

角色定义:定义一个最匹配任务的角色，通常是你是xx角色如：你是一名小学语文老师，你是一名专业的阅读指导师等。

任务描述：任务背景要描述清楚，一个清晰明了的指令是成功的关键。

背景描述：输出结果很大程度上取决于你给出的背景信息，尤其是在多轮对话中，举例法在提示词中也很常见，论文中叫做one-shotlearning（一次性学习）,few-shot learning（少样本学习）或in-context learning(上下文学习)。

输入格式:任务的输入信息;在提示词中明确的标识出输入。

输出格式:输出的格式描述，以便后继模块自动解析模型的输出结果

总结：要给Ai打交道提示词要清晰明确，有输入、输出、背景描述以及角色定义。

2.原理解析

1.为什么要定义角色？

大模型训练的时候并没有要求角色的定义，是chatGPT3.5出来以后大家通过总结发现，定义角色比不定义角色效果好，这个一传十十传百就传播开来了，以至于现在训练大模型的数据（复合数据）已经大量开始使用角色定义后的数据，这对对于定义角色就更有效果了。

有论文显示，开头和结尾的提示词更容易被大模型捕捉到也就更有效果。

结论：大模型对开头和结尾的提示词权重更高。因此定义角色可以一下子将回答问题的范围收窄，更利于精准分析问题。

2.提供一个小案例进行练手

名称

招生计划

录取成绩

包括哪些社区

A片区

150

375

A社区、B社区、C村庄

B片区

200

360

D社区、E社区、F村庄

C片区

181

388

G社区、H社区

D片区

322

330

A社区、C社区、E社区、H社区

根据家长咨询回答正确的咨询信息。

先对内容进行拆解

用户语音输入提出问题，大模型对输入进行理解，基于理解的一些关键信息生成策略，然后转化为自然语言，再输出为语音给用户。

总结如下：

1.将用户语音变为可以理解的结构化语言 ASR->NLU

2.从结构化语句转变成策略 DST->Policy

3.从策略转化成自然语言 Policy -> NLG

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