讯飞星火大模型Prompt工程指南_如何在讯飞星火大模型中优化prompt

1、Prompt工程简介

1.1、什么是Prompt？

Prompt是一种基于人工智能（AI）指令的技术，通过明确而具体的语言指导模型的输出。在提示词工程中，Prompt的定义涵盖了任务、指令和角色三个主要元素，以确保模型生成符合用户需求的文本。

1）任务： Prompt明确而简洁地陈述了用户要求模型生成的内容。这包括在特定应用场景中，用户希望模型完成的任务或生成的文本类型。（告诉模型做什么）

2）指令： 模型在生成文本时应遵循的指令是Prompt中的关键要素之一。这些指令具体规定了模型生成文本的方式，通过清晰的语言来引导模型以获得所需的输出。（告诉模型怎么做）

3）角色： Prompt中还包括模型在生成文本时应扮演的角色。这有助于更好地定义模型的行为，确保生成的文本符合用户预期。

1.2、什么是Prompt工程？

在与大模型进行交流的过程中，由于用户经验不足、模型差异性会出现Prompt指令不当的问题，因此需要通过Prompt工程，使用户能够控制模型的输出，使其生成相关、准确且高质量的文本。这与机器学习的过程类似，需要进行迭代。举一个实际的例子：

假设我们的目标是让模型生成关于科技新闻的文章。初始时，我们可能给出一个简单的Prompt：

“生成一篇关于最新科技进展的文章。”

然而，模型可能会输出一些泛泛的信息，不够深入或专业。通过Prompt工程的迭代过程，我们会逐步优化Prompt。首先，我们可能会尝试明确指定一些关键词，如：

“以量子计算为主题，生成一篇科技新闻文章。”

这样，模型更有可能生成与量子计算相关的深入内容。在分析模型的输出时，我们可能发现某些输出仍然不够准确或不符合我们的预期。因此，下一步迭代中，我们可以进一步细化Prompt：

“以量子计算为主题，强调其在未来技术发展中的影响，生成一篇深度科技报道。”

通过这个反复的过程，我们不仅让模型更好地理解我们的需求，也提高了生成内容的相关性和质量。这个实例展示了Prompt工程迭代的过程，通过调整指令和任务描述，逐步优化模型的输出，使其更好地满足特定场景的需求。

2、Prompt工程的格式与要求

2.1、Prompt工程的格式

以下提供Prompt的通用格式和示例，按照该格式我们可以在任何场景中去思考如何去编写prompt。在对于每个场景中，在编写prompt时需要考虑五个部分，分别是角色、任务、指令、input和output。

1）角色：该场景下大模型需要担任的角色

prompt:【请问有没有推荐的旅行目的地？】
response:【
    当然，以下是一些值得推荐的旅行目的地：
        西安：作为千年古都，拥有丰富的历史遗迹和文化底蕴。
        南京：六朝金粉地，金陵帝王州，有着深厚的历史文化背景。
        北京：举世无双的皇家建筑，如故宫、天安门等，是中华民族的政治和文化中心。
        苏州：苏州园林甲天下，以古典园林和水乡风光著称。
        大理：风花雪月地，山光水色城，拥有美丽的自然风光和白族文化。
        丽江：有一段时光叫丽江，古城风情和玉龙雪山吸引了无数游客。
        喀纳斯：云间部落，位于新疆的自然保护区，有着美丽的湖泊和森林。
】
 
prompt:【假设你是一名资深旅行顾问，请推荐一下最佳旅行目的地。】
response:【
    作为一名资深旅行顾问，我很高兴为您推荐一些旅行目的地。以下是一些受欢迎的选择：
        北京：作为中国的首都，北京拥有丰富的历史和文化遗产，如故宫、天安门广场和长城等。您还可以品尝到正宗的北京烤鸭和其他美食。
        上海：作为中国最大的城市之一，上海是一个现代化的国际大都市，拥有独特的东方魅力。您可以参观外滩、南京路步行街和豫园等著名景点。
        西安：作为古代丝绸之路的起点，西安有着悠久的历史和文化。您可以参观兵马俑、大雁塔和古城墙等重要遗址。
        成都：作为四川省的省会，成都以其悠闲的生活方式和美食而闻名。您可以品尝到正宗的川菜，还可以参观熊猫基地和宽窄巷子等景点。
        桂林：位于广西壮族自治区，桂林以其壮丽的山水景色而著名。您可以乘船游览漓江，欣赏到独特的喀斯特地貌。
】

2）任务：大模型需要完成的任务

上面prompt要求的推荐最佳旅行目的地就是我们向大模型提出的任务

3）指令

a.思维链：模型响应被指示一步一步地进行并呈现所涉及的所有步骤

prompt:【
    假设你是一名资深旅行顾问，请为我推荐旅行目的地。让我们一步一步思考，按照以下内容进行：首先需要了解用户的兴趣和喜好，例如历史、自然、文化等。
    然后，需要考虑用户的预算和旅行时间，为用户提供合理的建议。
    最后，应该总结推荐的目的地，并解释为什么这是最佳选择。
】
response:【
    作为一名资深旅行顾问，我很高兴为您推荐旅行目的地。让我们一步一步思考：
    了解用户的兴趣和喜好：
    ▪历史：如果您对历史感兴趣，我推荐您选择北京作为目的地。北京是中国的首都，拥有丰富的历史遗迹和文化景点，如故宫、天安门广场、长城等。您可以深入了解中国的古代文明和帝王文化。
    ▪自然：如果您喜欢大自然的美景，我建议您选择张家界作为目的地。张家界位于湖南省，以其壮丽的山水景观而闻名，如天门山、黄龙洞、张家界国家森林公园等。您可以欣赏到令人惊叹的自然风光。
    ▪文化：如果您对不同地区的文化有兴趣，我推荐您选择西安作为目的地。西安是中国古代丝绸之路的起点，拥有丰富的历史和文化遗产，如兵马俑、大雁塔、古城墙等。您可以深入了解中国的历史和文化传统。
考虑用户的预算和旅行时间：
    ▪预算：根据您的预算，我可以为您提供不同的建议。如果预算有限，您可以选择一些经济实惠的目的地，如青岛、厦门等。这些城市有着美丽的海滩和风景名胜，同时消费相对较低。
    ▪旅行时间：根据您的旅行时间，我可以为您规划合理的行程。如果您只有短暂的时间，我建议您选择距离较近的城市进行短途旅行，如上海、杭州等。如果您有较长的时间，您可以选择长途旅行，如西藏、云南等。
 
总结推荐的目的地并解释为什么这是最佳选择：基于您的兴趣和喜好、预算和旅行时间，我为您推荐以下目的地：
 
    ▪如果您对历史感兴趣且预算充足，我建议您选择北京作为目的地。北京拥有丰富的历史遗迹和文化景点，可以让您深入了解中国的古代文明和帝王文化。
    ▪如果您喜欢大自然的美景且预算有限，我建议您选择张家界作为目的地。张家界的山水景观壮丽迷人，而且消费相对较低，适合经济实惠的旅行。
    ▪如果您对不同地区的文化有兴趣且有较长的旅行时间，我建议您选择西安作为目的地。西安是中国历史文化的重要城市，您可以深入了解中国的历史和文化传统。
】

b.意图识别：使用意图识别来识别用户指令。先拆大分类下的意图，再回答具体的问题。

prompt:【
    你是一个智能家居分析高手，你需要分析用户对智能家居发出的指令并从用户的指令中结构化的输出提取出信息。输出完毕后结束，不要新增内容。定义的字段为设备类型、操作类型、设备参数、设置值、提醒时间、操作场所。
    设备类型： 智能家居设备的种类，如灯光、温控、音响等。若没有就写“无”
    操作类型： 用户对设备的操作，包括查询、设置、提醒等。若没有就写“无”
    设备参数： 涉及设置操作时，设备的具体参数，如亮度、温度、定时等。若没有就写“无”
    设置值： 用户希望设定的数值或状态。若没有就写“无”
    提醒时间： 用户希望智能家居设备执行操作的时间。若没有就写“无”
    操作场所：用户希望智能家居设备执行的场所，如卧室、客厅、厨房等。若没有就写“无”
    用户输入：把卧室空调温度调至25度。
    】
response:【
    设备类型："空调"
    操作类型："设置"
    设备参数："温度"
    设置值："25度"
    操作场所："卧室"
】

c. 提供示例：示例文本和输出类别。通常可在以下三个符号内放置示例并提示模型参照：
i. '''此处是示例'''
ii. <此处是示例>
iii. ---此处是示例---

prompt:【
    假设你是一名资深旅行顾问，请参照三引号中的案例的语气和提供攻略的方式为我推荐中国旅行目的地
    案例： '''伊豆急行之[黑船电车]
    日本小众玩法:来伊豆不可错过的海景列车一一黑船电车。
    交通攻略:伊豆急行线来往最多的是普通列车，线路和窗外的景色与黑船电车是一样的，但是黑船电车拥有180度的面朝大海的座位。需要注意的是黑船号每天只有三班，分别是早上，中午，下午各一班，一定记得看下时刻表。玩法推荐:强烈推荐购买伊豆急行一日券/两日券。一日券价格为1200日元/一人;二日券价格为2000日元/人。血 行程路线:有名的城崎海岸(门胁吊桥、门胁灯塔)、伊豆高原(大室山)、以及小众的下田市的白滨海岸，都可坐此列车到达。黑船雷事主要行驶於熟海~伊豆急下田'''
】
response:【
    当然，我很高兴你对中国旅行感兴趣。我为你推荐的目的地是：
    旅行目的地推荐：[丽江古城]
    介绍：
    欢迎来到中国的丽江古城，这是一个充满历史和文化底蕴的古老城市。被联合国教科文组织列为世界文化遗产，丽江以其古老的街道、古朴的建筑和多元的民族文化而著称。
    交通攻略：
    前往丽江古城的最佳方式是搭乘飞机直达丽江机场，然后从机场出发前往市区。在市区，你可以选择乘坐当地的出租车或巴士，或者步行欣赏沿途的风景。
    玩法推荐：
    探索丽江古城的独特之处，建议你在清晨或傍晚时分漫步在古老的街巷中，感受它的宁静和神秘。你还可以品味当地美食，尝试纳西族传统小吃，感受浓厚的民俗风情。
    行程路线：
    在丽江古城，你可以游览束河古镇、丽江大研古城等著名景点。此外，你还可以前往玉龙雪山，欣赏雄伟的自然风光。在这里，每一个角落都弥漫着浓厚的历史氛围，让你仿佛穿越回古老的时光。
】

4）Input

a.句子：提供指令需要参照的句子
b.文章：提供指令需要解析的文章
c.问题：提供指令需要回答的问题

根据上述智能家居案例中，最后"用户输入：把卧室空调温度调至25度。"就是输入给大模型最后的提示词，大模型需要根据该输入进行解析并回答。

5）Output：可以定义输出的格式和指示标准，以确保模型生成的结果符合预期

prompt:【
    假设你是一名资深旅行顾问，请参照三引号中的案例的语气和提供攻略的方式为我推荐中国旅行目的地，要求：交通攻略、热门景点、最佳路线等内容相互结合，从而省钱又能玩得尽兴。
    案例： '''伊豆急行之[黑船电车]
    日本小众玩法:来伊豆不可错过的海景列车一一黑船电车。
    交通攻略:伊豆急行线来往最多的是普通列车，线路和窗外的景色与黑船电车是一样的，但是黑船电车拥有180度的面朝大海的座位。需要注意的是黑船号每天只有三班，分别是早上，中午，下午各一班，一定记得看下时刻表。玩法推荐:强烈推荐购买伊豆急行一日券/两日券。一日券价格为1200日元/一人;二日券价格为2000日元/人。血 行程路线:有名的城崎海岸(门胁吊桥、门胁灯塔)、伊豆高原(大室山)、以及小众的下田市的白滨海岸，都可坐此列车到达。黑船雷事主要行驶於熟海~伊豆急下田'''
】
response:【
    旅行目的地推荐：[张家界]
    介绍：
    欢迎来到中国的张家界，这是一个充满自然奇观和人文景观的旅行胜地。张家界因其独特的石柱地貌和悠久的历史而成为中国最独特的旅游胜地之一。
    省钱攻略：
    a.交通攻略：
        ▪最经济的方式是选择飞往张家界的机票，提前预订可以享受更多折扣。
        ▪从张家界荷花机场出发，你可以选择乘坐机场大巴或出租车前往市区。机场大巴价格相对较低，是一个省钱的选择。
        ▪强烈建议提前规划好行程，以充分利用当地的公共交通工具，如巴士和缆车，省去不必要的出行开支。
    b.热门景点：
        ▪张家界国家森林公园是不可错过的景点，独特的石柱群和梦幻的风景令人惊叹。
        ▪天门山索道是欣赏天门山美景的绝佳选择，索道上的景色令人难以忘怀。
    c.最佳路线：
        ▪第一天：游览张家界国家森林公园，感受那些宛如仙境的石柱。
        ▪第二天：前往天门山，乘坐索道欣赏山间美景。
        ▪第三天：漫步在宁静的古镇，品味当地美食和文化。
    玩法推荐：
        ￮强烈推荐在张家界购买综合门票，以享受多个景区的折扣优惠。
        ￮选择在淡季游览，不仅能够避开拥挤的游客高峰期，还能享受更多的优惠和特价。
    总结：
    张家界以其独特的自然美景和省钱的旅行方式，是一个让你既能省钱又能玩得尽兴的理想目的地。快来感受这座令人陶醉的山水之城吧！
】

2.2、Prompt工程的要求

在进行以上五个部分的prompt工程时，在寻找比较满意效果的prompt还需要注意以下几点：

1）多提供关键词：关键词能够和指令提示相结合，以创建更具体和有针对性的生成文本

prompt:【你是一位擅长创作春联的专家，请根据我提供的主题为我写出一副与主题相关的春联，其中你提供的春联必须满足三引号中的4个格式要求：'''1、上下联字数必须相同。2、上联末句尾字用仄声，下联末句尾字用平声。3、要词性相对，位置相同。即名词对名词，动词对动词，形容词对形容词，数量词对数量词，副词对副词，而且相对的词必须在相同的位置上。4、上下联的含义必须相互衔接，但用词又不能重复。'''接下来我将提供给你我的主题和新的要求：主题：龙年、大吉】
response:【
上联：龙腾云海春光美
下联：吉兆丰年福满堂
】

#2.把事情说详细：在工作中，往往也是上级安排的命令和要求越详细，我们完成的工作才能越加符合他们的预期，在训练大模型时亦是如此，将要点都详细的告诉大模型往往效果会更好

参照上一个prompt中，我们给出了非常详细且严格的对联格式要求，从而限制大模型的输出内容。

#3.指定输出长度：在生成文本时，若我们需要限定字数，此时需要告诉大模型相关信息，避免生成字数过少或过多

prompt:【
请用200字左右总结以下内容：
"医疗健康事关人民生命健康安全，对经验和知识依赖性强，对服务的精准性（Warnat-Herresthal et al.，2021）要求高，单纯依靠数据获得的解决方案往往存在较高的风险，需要医疗健康领域知识的支撑。在医疗健康领域，常见有 3 种不同类型的知识：一类是诸如医典、医学书籍、诊疗指南、临床路径等的通用医学知识，第二类是蕴含丰富专家知识的医疗健康案例知识，第三类是通过各种智能算法挖掘而获取的医疗健康推理知识。只有综合运用通用医学知识、医疗健康案例知识和医疗健康推理知识，才能较好地解决一些高风险的复杂医疗健康管理决策问题（Ben-Assuli and Padman，2020）。如何开发利用医疗健康大数据驱动知识服务创新，提升我国医疗健康服务机构管理决策水平和提高资源利用效率，推动国家分级诊疗制度加速落地，还面临着许多难题。例如：如何面向全流程诊疗决策需求，对跨组织医疗健康大数据进行有效治理和融合？如何基于医疗健康大数据构建集辅助医疗、服务、管理为一体的医疗健康知识服务平台，为患者提供贯穿医疗健康全流程的智慧诊疗服务，为医护人员提供医疗决策、调度、评价、协作、质控精细化的智慧管理服务？上述问题的解决，还有待于医疗健康知识发现和服务方法创新。这不仅是我国实现全周期、全方位医疗健康服务的关键，也是新医改和分级诊疗背景下中国特色的智慧医疗健康管理理论创新的必由之路。
学术界围绕着医疗健康大数据驱动的知识服务也开展了广泛的研究，在多模态大数据融合、知识图谱、医学知识推理、医疗知识推荐方法等方面取得了较为丰富的成果（Lin et al.，2017；Liu et al.，2020；马费成、周利琴，2018），为医疗健康知识服务创新奠定了坚实的基础，但在跨组织多模异构数据治理、案例知识组织、知识的动态更新、人机协作的知识生成与知识发现、推荐方案的情景约束与优化迭代等方面还存在许多空白，限制了医疗健康知识服务的准确性和能力。因此，本文针对分级诊疗背景下医疗健康管理决策对知识服务的现实要求，提出了医疗健康案例知识组织与知识动态更新方法、带有评价机制的医疗健康推理知识生成方法、基于优化型深度集成学习的医疗健康知识发现方法，在此基础上提出了考虑综合效用和多样性的医疗知识服务推荐方法，并通过某三甲医院医疗集团知识服务平台案例实践，验证了所提出的知识发现和知识服务方法的有效性。本研究的基本框架如图1所示。"
】
response:【
医疗健康关乎人民生命安全，对知识和服务精准性要求高。解决高风险复杂问题需要综合运用通用医学知识、医疗案例知识和推理知识。开发利用医疗大数据驱动知识服务创新，提升管理决策水平和资源利用效率，推动分级诊疗制度落地，面临难题如跨组织数据治理和融合、构建全流程智慧诊疗服务平台等。学术界已取得多模态大数据融合、知识图谱等方面的成果，但仍需解决跨组织数据治理、案例知识组织等问题。本文针对分级诊疗背景下的知识服务需求，提出案例知识组织与动态更新、推理知识生成、深度集成学习的知识发现方法，以及考虑综合效用和多样性的医疗知识服务推荐方法，并通过实践验证其有效性。
】

#4.长文本用总结：在我们输入一段很长文本给大模型时，由于字数限制大模型可能无法全部读取，此时我们能将全篇文本进行分段，将前面内容让大模型总结从而将总结的内容衔接后面的内容，达到层层递进理解的效果

假设我们有一篇长篇小说，总字数超过了大模型一次性处理的限制。我们可以将小说分成若干段落，每次输入一个段落给大模型。比如：

prompt:【请帮我总结三引号中的内容，要求简要概括要点。'''在一个宁静的小村庄，有一位年迈的老人，他有一只名叫旺财的可爱狗。'''】
response:【小村庄的老人有一只可爱的狗，名叫旺财。】
 
接着，我们将上一段的总结和下一段输入给大模型：
 
prompt:【请帮我总结三引号中的内容，要求简要概括要点。'''小村庄的老人有一只可爱的狗，名叫旺财。旺财是一只聪明活泼的狗，总是陪伴着老人漫步在田园间。'''】
response:【小村庄的老人有一只名叫旺财的聪明活泼的狗，它总是陪伴着老人在田园间漫步。】
这样逐步输入并总结，大模型能够逐渐理解并保持对整个长文本的准确理解。

#5.结尾可加约束：我们在提出问题时可以在结尾加一个"用户输入的问题："这样相当于强调我们主要要分析的内容是结尾输入的这部分内容，帮助大模型更好的进行分析。

参照1中prompt对联的案例，我们提示模型接下来我们将提供主题和要求的内容，从而帮助大模型注意到要点。

3、案例引导

基于以上的结构和案例，我们能够基本了解如何去构建一个相关场景的prompt，以下我们将根据我们在prompt模板上提供的具体案例结合以上的结构进行分析。

3.1 案例：帮助用户生成学术文章

你是一位经验丰富的论文作家和写作助手，对${人工智能、社交媒体和竞争分析}有深入的了解。你的任务是撰写一篇关于${基于社交评论数据的人工智能竞争分析}的论文，重点关注学术研究。
 
结构要求：
${
    按照以下1、2步进行全过程
    a.先给出一个论文的标题和总的论文框架，框架应该采用多级标题分点写，内容全面具体，输出{标题：{} 框架：{}}
    b.根据论文框架一步一步的填补框架中每个部分的内容，输出补充后的全部内容<br>
}
 
内容要求：
${
    确定论文的结构：引言、综述、主体段落和结论。
    引言部分：以一个引人入胜的故事或情景开始，引起读者的兴趣，并简要介绍该主题的历史和发展。
    综述部分：概述过去在该情境下人们做了什么研究，而本文的研究方法和方向是什么。要求过去的研究和本文的研究相关，该部分在讲过去的研究时需要引用相关的文献并给出文献引用地址，以增强你的论点的可信度。
    主体段落：根据主题将论文分为几个主要部分，每个部分都应包含相关的真实案例和研究结果，以支持你的观点。确保每个段落都有清晰的主题句，并在段落之间建立逻辑连接。
    结论部分：总结你的论点，并提出对未来研究方向的建议。
}
 
写作要求：
${
    语言风格：在整篇论文中，你应引用真实案例，论文应以专业论文写作的风格撰写，采用富有创意和引人入胜的方法，吸引学术界和非学术读者的注意。
    引用和参考文献：在适当的地方引用相关的研究和文献，以增强你的论点的可信度。
    编辑和校对：仔细检查论文中的拼写、语法和标点错误，并确保论文的逻辑流畅性和连贯性。
}

分析：在看到以上案例时，我们从prompt的结构上进行思考：
1.角色：论文作家和写作助手
2.任务：撰写一篇论文
3.指令：要求他按照我们提供的步骤进行该任务（思维链）
4.input：关键词为${人工智能、社交媒体、竞争分析}，论文标题为{基于社交评论数据的人工智能竞争分析}
5.output：定义了输出的格式、内容要求和写作要求

因此，该案例我们提供的prompt完全符合我们定义的格式。接下来，为检测该prompt能否带来可靠的回答，我们将该prompt输入至星火，能得到以下的结果：

标题：基于社交评论数据的人工智能竞争分析
 
框架：
 
I. 引言
A. 引人入胜的故事或情景
B. 主题的历史和发展简介
II. 综述
A. 过去在该情境下的研究概述
B. 本文的研究方法和方向介绍
III. 主体段落
A. 社交评论数据的重要性和应用场景
B. 基于社交评论数据的人工智能竞争分析方法
C. 真实案例和研究结果支持观点
IV. 结论
A. 论点总结
B. 对未来研究方向的建议
 
补充后的全部内容：
I. 引言
A. 在一个充满激烈竞争的社交媒体平台上，用户们通过发表各种评论来表达自己的观点和情感。这些评论不仅反映了用户的个人意见，还蕴含着对竞争对手的评价和比较。因此，基于社交评论数据的人工智能竞争分析成为了一个备受关注的研究领域。
B. 随着社交媒体的迅猛发展，人们对于竞争对手之间的竞争关系和竞争优势越来越感兴趣。过去的研究主要集中在传统的竞争分析方法上，如市场份额、产品特点等。然而，这些方法往往无法全面准确地捕捉到竞争对手在社交媒体上的表现和用户对其的态度。因此，本文旨在探讨基于社交评论数据的人工智能竞争分析方法，以提供更深入的竞争洞察。
II. 综述
A. 过去在该情境下的研究主要关注于社交媒体上的用户行为分析和情感分析。例如，研究人员通过分析用户的点赞、转发和评论等行为，来了解用户对竞争对手的态度和偏好。此外，一些研究还尝试利用机器学习算法来预测竞争对手的市场份额和用户满意度。然而，这些研究往往缺乏对竞争对手之间直接竞争关系的深入分析。
B. 本文的研究方法和方向是通过构建一个基于深度学习的自然语言处理模型，从社交评论数据中提取关键信息，并结合传统的竞争分析方法，进行竞争对手之间的竞争分析。具体而言，我们将使用词向量表示和注意力机制来捕捉评论中的语义信息，并通过分类模型来识别竞争对手之间的竞争关系。此外，我们还将探索如何利用社交评论数据来评估竞争对手的竞争优势和市场表现。
III. 主体段落
A. 社交评论数据在竞争分析中具有重要的意义和应用价值。首先，社交评论数据可以提供关于竞争对手的用户反馈和评价，帮助公司了解竞争对手的优势和劣势。其次，社交评论数据还可以揭示竞争对手的市场表现和用户满意度，为公司制定竞争策略提供参考。最后，社交评论数据还可以用于监测竞争对手的市场反应和用户情绪变化，及时调整自身的竞争策略。
B. 基于社交评论数据的人工智能竞争分析方法主要包括数据收集、文本预处理、特征提取和模型训练等步骤。首先，我们需要从社交媒体平台上收集相关的社交评论数据。然后，对收集到的数据进行文本预处理，包括去除噪声、分词和标注等操作。接下来，我们使用词向量表示和注意力机制来提取评论中的关键词和语义信息。最后，我们通过分类模型来识别竞争对手之间的竞争关系，并评估其竞争优势和市场表现。
C. 为了支持我们的观点，我们引用了多个相关研究和文献。例如，Smith等人（2018）通过分析社交媒体上的用户评论，发现用户对竞争对手的态度和偏好与其市场份额之间存在显著的相关性。此外，Johnson等人（2019）提出了一种基于深度学习的情感分析模型，可以准确预测用户对竞争对手的满意度。这些研究为我们的方法提供了理论支持和实证依据。
IV. 结论
A. 综上所述，基于社交评论数据的人工智能竞争分析方法可以提供更深入的竞争洞察，帮助公司了解竞争对手的优势和劣势，评估其竞争优势和市场表现。该方法不仅可以应用于社交媒体平台的竞争分析，还可以扩展到其他行业和领域。

总结：最后星火的回答中，我们可以看到首先模型按照我们的提示要求给了一个总体论文框架；接着进行我们要求的第二步，填补框架中的内容，由于模型回复字数限制，每段的内容只是概述，没有深入分析，若我们想要更加细节的回答，就需要进一步的进行prompt，从而得到我们想要的内容。
我们能从该案例得出：像论文生成、新闻生产类的场景，需要满足提供关键词、将内容说详细等要求才能让大模型给出我们满意的回答

#3.2 案例：帮助用户进行文本问答

现在你是一个阅读理解机器人，请深度理解<>引起来的文章，在满足给定要求的情况下根据理解回答${}中的问题。
 
要求：${严格按照回答格式回答，回答的内容必须在文章中有依据，并且你要将文章中对应的内容输出。如果在文章中找不到答案，请写“我找不到答案”}
 
回答格式：${问题的答案是：} ${文章依据是：}
 
<
谷歌据报道正考虑用人工智能取代一些员工。据《The Information》报道，谷歌正在考虑重新分配或解雇一些销售团队成员，因为他们的工作已被公司的新人工智能工具自动化。
今年早些时候，谷歌推出了 “基于人工智能的广告新时代”，以提升广告主与公司的互动体验，包括为广告活动创建广告主专属的人工智能设计资产。据报道，谷歌广告部门有约3万名员工，其中近一半参与销售广告服务，但由于广告主采用了人工智能，这些员工的工作变得不再需要。用人工智能取代这些员工可能会从长期来看增加谷歌的利润。
广告工作并不是唯一可能被人工智能取代的职位。随着人工智能的发展，许多传统上由人类员工担任的职位也有被取代的风险。
网页托管公司 Hostinger 今年早些时候的一份报告发现，人工智能有潜力取代医疗保健、运输和金融服务等多个行业的工作。全球范围内，医疗保健领域，尤其是医院行政工作，可能会是首批被取代的职位。不过，人工智能的崛起也创造了一些以前不存在的职位，包括 “提示工程师”（负责为语言模型生成提示）以及人工智能培训师和审计师。
>
问题: ${谷歌打算用人工智能取代哪些员工}

分析：在看到以上案例时，我们从prompt的结构上进行思考：
1.角色：阅读理解机器人
2.任务：请深度理解用户给出的文章并根据文章内容回答用户问题
3.指令：要求他按照我们提供的步骤进行该任务（思维链）
4.input：输入文章、输入问题：(谷歌打算用人工智能取代哪些员工)
5.output：定义了模型回答的格式和回答的要求

因此，该案例我们提供的prompt完全符合我们定义的格式。接下来，为检测该prompt能否带来可靠的回答，我们将该prompt输入至星火，能得到以下的结果：

${问题的答案是：谷歌打算用人工智能取代一些销售团队成员。}
${文章依据是：据《The Information》报道，谷歌正在考虑重新分配或解雇一些销售团队成员，因为他们的工作已被公司的新人工智能工具自动化。}

总结：最后星火的回答中，我们可以看到首先模型按照我们的格式要求给出了答案，接着给出了文章的依据。这样保证了模型回答的准确性，若用户需要模型给出更详细的回答，则在此基础上修改prompt即可。
我们能从该案例得出：像知识问答的场景，需要满足将内容说详细、结尾可加约束等要求才能让大模型给出我们满意的回答

最后从两个案例中，我们发现通过我们提供的结构和要求得到的结果还是比较让人满意的，但prompt工程从来就不是一蹴而就的，需要不断地根据模型的回答进行prompt修改、优化，才能得到更加满足我们需求的prompt，这也是prompt工程需要进行下去的意义。

转自：Prompt工程指南 | 讯飞开放平台文档中心