复杂prompt组成

chatGpt像一个具有海量知识的婴儿,了解的知识足够多,但是还不够足够智能。为了能够让gpt能精准回复,一是将问题尽可能描述清楚,帮助gpt理解问题,二是给出一些有效的筛选条件,帮助gpt去从海量知识中筛选可能用到的知识。对应以上两点也是一个好的prompt需要包含的内容,对应这两点进行细化可以得到通用prompt的组成。

  • 任务描述(Project description)

    用一两句话描述gpt要扮演什么角色、要干什么、面对人群要给出什么样的回复。

  • gpt扮演角色 (ChatGPT's role)

    gpt是以什么样的视角思考提问,圈定需要调用的领域知识和思考问题范围。

  • 任务背景(Project context)

    是在什么样的背景前提下提出这样的问题。

  • 限制和规则(Contraints and rules)

    告诉正常思维可以这么想,但是不希望这么想的事,对一些两可的事情进行一些特殊限制。(限制)

    当前问题背景下,一条处理问题的思路。(规则)

  • 输出格式说明(Output Specifications)

    希望得到那些分析结果,最终展现方式是什么

  • 输出结果示例(Output examples)

    给出一个具体的数据结果,保证对gpt对输出格式说明理解不明确的情况下依然可以严格按照用户希望的格式输出结果。

相关推荐
静心问道1 分钟前
大型语言模型中的自动化思维链提示
人工智能·语言模型·大模型
众链网络28 分钟前
你的Prompt还有很大提升
人工智能·prompt·ai写作·ai工具·ai智能体
汀沿河30 分钟前
2 大模型高效参数微调;prompt tunning
人工智能·深度学习·prompt
路溪非溪37 分钟前
机器学习之线性回归
人工智能·机器学习·线性回归
搞笑的秀儿2 小时前
信息新技术
大数据·人工智能·物联网·云计算·区块链
阿里云大数据AI技术2 小时前
OpenSearch 视频 RAG 实践
数据库·人工智能·llm
XMAIPC_Robot2 小时前
基于ARM+FPGA的光栅尺精密位移加速度测试解决方案
arm开发·人工智能·fpga开发·自动化·边缘计算
加油吧zkf2 小时前
YOLO目标检测数据集类别:分类与应用
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
Blossom.1183 小时前
机器学习在智能制造业中的应用:质量检测与设备故障预测
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·机器人·tensorflow·sklearn
天天扭码3 小时前
AI时代,前端如何处理大模型返回的多模态数据?
前端·人工智能·面试