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AI赋能档案第一步-提示工程指南提示工程是简介提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词(Prompt),帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提高大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计和研发出强大的技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。二、提示词要素您可以通过简单的提示词(Prompts)获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的一指令_或_问题等信息，也可以包含其他详细信息，如一上下文_、_输入_或_示例一等。您可以通过这些元素来更好地指导模型，并因此获得更好的结果。提示工程(PromptEngineering)就是探讨如何设计出最佳提示词，用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。提示词可以包含以下任意要素：指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。三、优秀的提示词组成原创思维导图：如何写好提示词o/话咱翩具体性：给Al大模型交待清楚你让它生成内容的具体性，mwwwo_清晰地告诉它你希望达到的目标。角色定义：在对话中,Al可以扮演某个虚拟或实际角色与角色扮演C用户交流。为Al选择一个最适合做这件事情的角色，并告诉它。/钠'口盼¥专业性知识：告诉Al大模型完成这个任务可以调用哪个领典照工域的知识,让它提升专业性。己I旦甲来推理引导：在PromPt中增加一步步的推理引导，让AI模J品一靓亭型生成的结果更准确。思维链(SCOT)、思维树(TOT)、思维图(GoT)、算法思维'结构化思维(AoT):这些方式都是基于思维链(COT)进行优化，可以7"一.阅读更多的论文进行学习。文新一言提供的:四、以下是笔者总结的大纲：写好提示词对于与AI大模型有效交互并获取所需输出至关重要。以下是一些关键点和具体步骤，可以帮助你优化提示词：一、明确目标 清晰定义需求：首先，明确你想要从Al大模型中获取什么。是信息、建议、创意还是其他类型的输出？ 具体化目标：将你的需求具体化，以便Al能够更准确地理解。例如，如果你想要关于某个主题的信息，明确指出你想要了解的是历史背景、当前状况还是未来趋势。二、简洁明了 使用简短语句：避免冗长和复杂的句子结构。简洁的提示词更易于理解，也能减少误解的可能性。 突出重点：将关键信息放在提示词的前面或突出显示，以便Al能够快速捕捉到重点。三、使用自然语言 保持自然流畅：尽量使用自然语言，就像你在与人交谈一样。这有助于AI更好地理解你的语境和意图。 避免专业术语：除非必要，否则尽量避免使用过于专业的术语或缩写。这可以确保你的提示词对更广泛的受众和不同类型的AI模型都具有通用性。四、提供上下文 给出背景信息：如果可能的话，提供一些与你的需求相关的背景信息。这有助于AI更好地理解你的查询并在更广泛的语境中给出回答。 链接相关资源：如果适用，可以链接到相关的文章、图片或其他资源，以便Al能够获取更多关于你的需求的信息。五、尝试不同的表达方式 多样化表达：尝试使用不同的词汇和句式来表达你的需求。这有助于你发现哪种表达方式对Al最为有效。 逐步细化：如果初次尝试的提示词没有得到满意的输出，可以逐步细化或调整你的提示词，直到找到最佳的表达方式。六、测试和迭代.小范围测试：在开始大规模使用之前，先在小范围内测试你的提示词。这可以帮助你发现潜在的问题并进行调整。 持续迭代：根据Al的输出和反馈，持续调整和优化你的提示词。这是一个迭代的过程，需要不断地尝试和改进。七、遵循最佳实践 参考成功案例：查看其他用户或行业专家如何编写有效的提示词，并从中汲取灵感和经验教训。 保持更新：随着Al技术的不断发展，关注最新的最佳实践和指南，以便及时调整你的提示词策略。