一文讲透如何写专业的AI大模型Prompt！_大模型 prompt

Prompt的作用是什么？

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Prompt是调用大语言模型能力的方式，在对话的过程中指导AI模型产生特定的输出。

基于上面Prompt的作用，有个重要的动作是「指导」。这和编程不一样，编程的动作是「编排」，那么就要求使用者有逻辑性即可入门了。

但Prompt入门不仅要求有逻辑性，还要求使用者必须要有抽象问题的能力，换句话说：如果不能通过本质去思考问题，那又如何简洁高效的「指导」模型使用什么能力呢？

例子：天气预报

假设有个需求是输出广州市未来10天的天气预报，并展示其每天应对天气的准备工作。

如果是未入门的Prompter，一定会把自己的需求原封不动的说给AI听，并期待AI给出理想的结果，一些Prompter甚至会知道加一些假定前缀。

假如你是一个资深气象专家，请告诉我广州市未来10天的天气预报，并展示每天应对天气的准备工作。

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Kimi的答复如下：

根据我搜索到的信息，广州市未来10天的天气预报如下，并附上每天应对天气的准备工作：第1天（05-24）：天气：多云到阴天，有分散阵雨局部大雨气温：23~27℃风向：轻微的偏东风准备工作：携带雨伞，穿着适合多云天气的衣物，早晚可能较凉，可带一件薄外套。第2天（05-25）：天气：预计多雷雨，局部雨势大气温：未提供具体气温数据准备工作：注意防雷，避免在雷雨时外出，准备防水鞋和雨衣。第3天（05-26）：天气：多雷雨，局部雨势大气温：未提供具体气温数据准备工作：同第2天，加强防雨措施，关注气象预警。第4-10天（05-27至06-02）：天气：搜索结果中未提供未来10天的详细天气数据，但根据广州市气象台的预警信息，预计未来几天会有雷雨天气。准备工作：持续关注当地气象台发布的最新天气预报和预警信息，准备相应的防雨和防雷措施。通用建议：防雨：由于预报显示未来几天多雷雨，建议每天出门时都携带雨具。防雷：雷雨天气时，避免在开阔地带停留，远离高大树木和金属物体。防晒：尽管有雨，但晴朗时紫外线强度可能较大，外出时涂抹防晒霜，戴帽子和太阳镜。室内活动：遇到恶劣天气，尽量选择室内活动，避免不必要的外出。关注气象预警：随时关注广州市气象台的官方网站或相关气象App，获取最新的天气信息和预警。请注意，天气情况可能会有变化，建议每天出门前再次检查最新的天气预报。

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Gpt3.5-turbo的答复如下：

根据最新的气象数据，广州市未来10天的天气预报如下：第一天：晴，温度28°C，湿度60%。准备工作：穿着轻便的衣物，如T恤和短裤，并携带防晒霜和墨镜。第二天：多云，有时阵雨，温度26°C，湿度65%。准备工作：携带雨伞和雨衣，以防意外淋湿。第三天：阵雨，温度25°C，湿度70%。准备工作：穿着防水的鞋子和衣物，携带雨伞和防水袋。第四天：阴，温度24°C，湿度75%。准备工作：穿着保暖的衣物，如长袖衬衫和外套，并携带雨伞，以防万一。第五天：多云，温度27°C，湿度65%。准备工作：穿着轻便的衣服，准备户外活动或是外出游玩。第六天：晴，温度29°C，湿度60%。准备工作：携带防晒霜和墨镜，以确保皮肤不受阳光伤害。第七天：多云，有时阵雨，温度26°C，湿度70%。准备工作：携带雨伞和雨衣，穿着透气的鞋子和衣物。第八天：阵雨，温度25°C，湿度75%。准备工作：穿着防水的衣物和鞋子，带上雨伞和防水袋。第九天：阴，温度24°C，湿度80%。准备工作：穿着保暖的衣物，携带雨伞和外套。第十天：多云，温度28°C，湿度65%。准备工作：穿着轻便的衣服，准备户外活动或外出游玩。以上是未来10天广州市的天气预报和相应的准备工作，希望对您有所帮助。如有变化，请及时关注气象预警信息。

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通义千问的答复如下：

根据最新的气象信息，以下是广州市未来10天（从2024年5月24日至2024年6月2日）的天气预报，以及针对每一天天气的准备工作建议：2024-05-24（今天）：天气：大雨，湿度96%，体感温度27.0℃，西北风1级。准备工作：携带雨具，穿防水鞋，注意防滑，减少不必要的外出，开车减速慢行。2024-05-25：天气：夜间中雨，白天雷阵雨，湿度85%，最低温度24.0℃，最高温度30.0℃，北风1级。准备工作：继续携带雨具，关注雷电预警，避免户外高空作业，确保家中排水系统畅通。2024-05-26：天气：夜间雷阵雨，白天中雨，湿度80%，最低温度25.0℃，最高温度30.0℃，南风转北风，风力分别为3级和1级。准备工作：留意天气变化，随身带伞，注意南风转北风可能带来的气温波动，适当调整着装。2024-05-27：天气：大到暴雨，湿度86%，最低温度22.0℃，最高温度28.0℃，北风3级。准备工作：尽量避免外出，确保家中门窗紧闭以防雨水渗入，检查排水设施以防积水。2024-05-28：天气：夜间阵雨，白天大到暴雨，湿度84%，最低温度21.0℃，最高温度26.0℃，北风转东北风，风力1级转3级。准备工作：关注雨势变化，保持通讯设备电量充足，准备应急物资，如非必要避免驾车出行。2024-05-29：天气：夜间多云，白天阵雨，湿度84%，最低温度21.0℃，最高温度27.0℃，北风1级。准备工作：随身携带轻便雨具，利用多云时段进行必要的户外活动，注意个人物品防潮。2024-05-30（信息未直接给出，基于趋势推测）：天气：可能持续阵雨或雷阵雨，注意关注即时预报。准备工作：维持日常防雨措施，关注天气预警，合理安排室内活动。2024-05-31（推测）：天气：预计有雨，具体强度需查看最新预报。准备工作：依据天气预报调整计划，确保家中食物和必需品充足。2024-06-01（推测）：天气：预计持续关注天气变化。准备工作：继续关注天气预报，做好长期阴雨天气的心理准备和生活安排。2024-06-02（推测）：天气：依据近期天气模式，可能仍有降雨概率。准备工作：保持对天气的关注，做好个人防护，利用晴好间隙晾晒衣物。请注意，以上建议基于当前的天气预报信息，实际天气可能会有所变化，建议持续关注当地气象部门发布的最新预报，以便做出适时调整。

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看起来是输出了我们理想的答案，对于这个动作如果是给个人提供建议来说的话，回答的很不错。

但这就完了吗？

如果我们尝试多几次询问，我们会发现他的答案内容和格式各不相同。如果提问内容有新的需求，那么返回的格式是否又不一致了呢？

输出的控制是关键！

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因为大模型本身实际上并不包含任何的常识、公理等我们生活中约定俗成的信息，对于大模型来说，所有的返回内容都是它对数据学习后，形成词联概率的组装结果。

那么这个时候，我们就需要拟定一套完整的协议，告诉大模型：上下文是什么，目标数据有什么特性，按照什么样的方式（给个简单示例），生成什么结构的内容（给个简单示例） 返回。

这样有了一套完整协议，大模型的返回内容更具有可控性，同时大模型好像也更“理解”我们想表达什么意思了。而根据不同的细分场景，使用者需要根据真实意图进行抽象，形成不同场景下的协议。

如何编写协议？

从各类书写规范来看建议使用 markdown （中文教程 声明：本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop】