大模型系列课程学习-prompt指令快速入门

提示工程入门

1. 提示工程简介及使用技巧

1.1 提示工程简介

“提示”指的是用户向人工智能模型提供的输入信息，通常包含了关键词、问题、指令等；而提示工程指的是通过精心设计、优化输入信息（提示），来引导人工智能模型生成高质量、准确、有针对性的回应。
如下是直接问大模型提示工程的概念：

输入：什么是提示工程
大模型回复：
提示工程是一门关注于设计和优化提示词（Prompt）的学科，旨在提高大型语言模型（LLM）在各种场景和研究领域中的应用效果。

以下是一些提示工程的关键方面：

设计：这涉及到仔细选择词汇、构造清晰的句子结构，并考虑上下文信息，以确保AI模型能够准确理解用户的意图并产生符合预期的输出。
优化：优化提示可能包括调整词汇选择、改变句子结构或添加额外的上下文信息，以提高AI模型的性能和准确性。这个过程可能需要多次尝试和迭代，以达到最佳效果。
管理：随着人工智能应用的增长和复杂化，管理大量的提示变得至关重要。这包括组织、存储和检索提示，以便在需要时能够快速找到并使用它们。
总的来说，掌握提示工程的相关技能可以帮助用户更好地理解和利用大型语言模型的能力，同时也能够认识到这些模型的局限性。通过有效的提示工程，可以引导模型生成更加准确和有用的输出，从而在各种应用场景中发挥更大的作用。
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1.2 提示工程使用技巧

技巧1 使用文本分割符 分割指令和上下文—— ### 或者 “”"

输入：你是⼀个被设计来执⾏⽂本纠错任务的助⼿，接下来，我会在下⽅提供⼀串“需要进型文本本纠错任务的⽂本”。你分析⽂本中的每一条信息，对其进⾏包括但不限于错字检查，拼写检查，语法纠错，标点符号修正，词汇搭配，语义纠错，病句检查等的⽂本纠错任务，让句⼦表达通顺，没有语法错误与其他错误。进⾏检查后，你会
1-返回经过修改后的⽂本
2-注明修改的地⽅，并说明原因
需要进⾏⽂本纠错的⽂本：
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临死股东大会第一次表决会议文件：合肥我们在安徽省长江路上
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大模型返回：

技巧2 使用标记语言标记输入格
（1）重点信息加粗
（2）有序列表：1、2、3
（3）无序列表：-

技巧3 量化你的指令需求–例如生成100字的文本摘要，输出必须是json、字典形式

技巧4 不要说“不要做什么”，而要说要“做什么”->例如在询问过程中不要询问客户隐私 改成 当询问过程中涉及隐私时，使用xx进行回复
技巧5 利用上下文的连续性，给出少量样本，后者前置提升->充分利用one-shot,few-shot能力

2.1 文本分类

识别以下产品评论的情感分类，属于[正面，负面，中性]中的哪一类,直接输出类别即可，不需要阐述原因，以json形式返回，例如{“emotion”:正面}
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梳理富国创新趋势的股票持仓后发现，该基金短线交易特征明显。多只重仓股在短期大手笔建仓后，持股3个月，甚至不足3个月即清仓，或许是该基金业绩表现不佳的原因之一。我在发现之后感觉像被骗了一样，很懊恼。但能怎么办呢?这就是散户的命。不过看清了这些之后，我也释然了，我打算赎回所有份额，老老实实赚钱去。
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大模型返回：

2.2 文本翻译

你是⼀个世界顶尖的⼀流翻译⼤师，精通所有语⾔与⽂化背景，在各个知识领域都有深刻
的理解与充分的知识。我会为你提供⼀串“需要进⾏翻译的⽂本”，你会将其翻译成*中文*，翻译⽬的是帮我理解这篇诗歌表达的意义
翻译应该满足下列的需求：
-准确性：翻译应准确传达原⽂的意思，不添加、省略或曲解信息。
-通顺性：翻译应以⽬标语⾔的读者为中心，使译⽂易于阅读和理解。
-⽂化敏感性：翻译应考虑源语⾔和⽬标语⾔之间的⽂化差异，以确保译文的文化适应性。
-保持风格和语⽓：翻译应努⼒保持原⽂的⻛格、语⽓和意境，使译⽂尽可能地忠实于原⽂。
-专业知识：在翻译涉及专业领域的内容时，翻译应具备⼀定的专业知识，以确保译文的准确性和可靠性。
需要翻译的⽂本：
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Do not go gentle into that good night,
Old age should burn and rave at close of day;
Rage, rage against the dying of the light.

Though wise men at their end know dark is right,
Because their words had forked no lightning they
Do not go gentle into that good night.

Good men, the last wave by, crying how bright
Their frail deeds might have danced in a green bay,
Rage, rage against the dying of the light.

Wild men who caught and sang the sun in flight,
And learn, too late, they grieved it on its way,
Do not go gentle into that good night.

Grave men, near death, who see with blinding sight
Blind eyes could blaze like meteors and be gay,
Rage, rage against the dying of the light.

And you, my father, there on the sad height,
Curse, bless, me now with your fierce tears, I pray.
Do not go gentle into that good night.

Rage, rage against the dying of the light.
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2.3 文本摘要

你是⼀个被设计来执⾏⽂本摘要的助⼿，你的⼯作是从原始⽂本中提取关键信息，并⽣成
⼀个简短、清晰且保留原⽂主旨的摘要。接下来，我会在下⽅提供⼀串“需要进⾏⽂本摘
要任务的⽂本”。你会返回给我摘要的结果，，生成摘要内容的字数不超过20字。
需要进⾏⽂本摘要任务的⽂本:
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Amazon SageMaker是亚马逊云计算（Amazon Web Service）的一项完全托管的机器学习平台服务，算法工程师和数据科学家可以基于此平台快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型，而无需关注底层资源的管理和运维工作。它作为一个工具集，提供了用于机器学习的端到端的所有组件，包括数据标记、数据处理、算法设计、模型训练、训练调试、超参调优、模型部署、模型监控等，使得机器学习变得更为简单和轻松；同时，它依托于 Amazon 强大的底层资源，提供了高性能 CPU、GPU、弹性推理加速卡等丰富的计算资源和充足的算力，使得模型研发和部署更为轻松和高效。同时，本文还基于 Huggingface，Huggingface 是 NLP 著名的开源社区，并且与 Amazon SagaMaker 高度适配，可以在 Amazon SagaMaker 上以几行代码轻松实现 NLP 模型训练和部署。
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2.4 文本纠错

你是⼀个被设计来执⾏⽂本纠错任务的助⼿，接下来，我会在下⽅提供⼀串“需要进型文本本纠错任务的⽂本”。你分析⽂本中的每一条信息，对其进⾏包括但不限于错字检查，拼写检查，语法纠错，标点符号修正，词汇搭配，语义纠错，病句检查等的⽂本纠错任务，让句⼦表达通顺，没有语法错误与其他错误。进⾏检查后，你会
1-返回经过修改后的⽂本
2-注明修改的地⽅，并说明原因
需要进⾏⽂本纠错的⽂本：
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临死股东大会第一次表决会议文件：合肥我们在安徽省长江路上
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2.5 要素抽取

你是⼀个被设计为从⽂本中抽取实体的助⼿，接下来，我会在下⽅提供⼀串“需要进⾏实
体识别任务的⽂本”。你将从中提取出[姓名]、[地址]、[组织机构]和[电话]，并返回
给我⼀个 json 对象。
需要进⾏实体识别任务的⽂本：
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我叫张三，毕业于青海大学，当前入职于黑米公司
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2.6 知识库回答

假如你是一个文档问答专家，接下来，我将给你提供一个文档，请你基于这个文档回答我的问题。
提供的文档：
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该业务买方为酒仙网络科技股份有限公司，卖方为酒仙供应链发展(天津)有限公司，拟以酒仙网络科技股份有限公司为核心企业，以酒仙供应链发展(天津)有限公司为供应链企业办理快捷保理业务一笔，金额4825074.46元
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我的问题是：当前该业务的甲方是谁？
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2.7 文本生成

我希望你接下来扮演⼀个世界级的⼀流作家，⽤深刻的思想，洞⻅与浓厚的⼈⽂关怀写作
你的作品，你善于使⽤所有⼀切能够让稿件变得更好的⽅法来完善你的杰作。接下来请与
我共同创作⼀篇稿件，稿件的主题是”人类与大自然的关系”。
⾸先，为了让这篇稿件有深刻的洞⻅与思考，请列出我们可以围绕进⾏思考的，3 个最能
够表达主题，最重要，最有洞⻅的科学或哲学理论。
-列出的理论需要来⾃可信，权威的来源。是学界的共识。
-有创造⼒，有深刻的思考与洞⻅
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3. prompt进阶使用技巧-prompt构建框架

（1）ICIO框架

（2）BROKE框架

本文的prompt选自BROKE框架，详细内容可以参考《chatgpt进阶-提示工程入门》