大模型提示词工程技术4-提示词架构设计,包括：TAG框架,TRACE框架,ICIO框架。《大模型提示词工程技术》的作者：微学AI，这是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作，它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量、准确的输出。书中不仅涵盖了提示词工程的基本概念和原则，还提供了丰富的实践案例和技术优化技巧。
文章目录
- [第六章 提示词架构设计](#第六章 提示词架构设计)
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- [6.1 提示词的架构模式介绍](#6.1 提示词的架构模式介绍)
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- [6.1.1 TAG框架](#6.1.1 TAG框架)
- [6.1.2 TRACE 框架](#6.1.2 TRACE 框架)
- [6.1.3 ICIO 框架](#6.1.3 ICIO 框架)
前面文章：大模型提示词工程技术3-提示词输入与输出的优化的技巧详细介绍，已经介绍了第五章，接下来继续第六章的内容。
第六章 提示词架构设计
在设计提示词时，采用合理的架构模式可以显著提高生成内容的质量和一致性。本章将详细介绍几种常用的提示词架构模式，并通过具体的样例展示这些架构的应用。
6.1 提示词的架构模式介绍
提示词架构模式是指在设计提示词时遵循的一种结构化方法。通过合理的架构模式，可以更好地组织提示词内容，提高生成结果的质量和一致性。
6.1.1 TAG框架
在 TAG 框架中，TASK（任务）明确了需要解决的核心问题，例如"对大量文本进行情感分析"。ACTION（行动）则描述了为完成任务所采取的具体步骤，比如"使用特定的情感分析算法对文本进行处理"。GOAL（目标）设定了期望达到的最终结果，比如"准确判断文本的情感倾向，准确率达到 90%以上"。
通过这样的架构，我们能够清晰地规划和指导大模型的工作方向，确保其高效地完成复杂的任务。例如，当处理"分析某电商平台用户评论的情感倾向"这一任务时，TASK 就是明确分析的对象是电商平台用户评论，ACTION 可以是运用深度学习算法提取关键词和情感词，GOAL 则是得出准确且具有高可信度的情感分类结果。
示例：分析某电商平台用户评论的情感倾向
python
prompt = """
TASK（任务）：分析某电商平台用户评论的情感倾向。
ACTION（行动）：请使用深度学习算法提取关键词和情感词，并对用户评论进行情感分析。
GOAL（目标）：准确判断用户评论的情感倾向，准确率达到 90% 以上，并提供详细的分析报告。
背景信息：
- 电商平台：某知名电商平台，如淘宝、京东等。
- 用户评论数据：收集了过去一个月内的用户评论数据，共计 10,000 条。
- 分析工具：使用 TensorFlow 和 Keras 深度学习框架进行情感分析。
示例：
评论 1：这家店的服务态度很好，商品质量也不错。
情感倾向：正面
评论 2：物流太慢了，而且包装也很差。
情感倾向：负面
评论 3：商品一般般，没有什么特别的感觉。
情感倾向：中性
请按照上述步骤进行情感分析，并生成详细的分析报告。
"""6.1.2 TRACE 框架
TRACE 框架中的 TASK（任务）同样清晰地定义了工作的核心内容，如"生成一篇关于未来城市交通的科幻小说"。REQUEST（请求）进一步细化了对任务的具体要求，比如"小说要包含自动驾驶、飞行汽车等元素"。ACTION（行动）描述了实现任务的具体操作，例如"运用丰富的想象力构思故事情节，结合科技知识进行创作"。CONTEXT（上下文）提供了与任务相关的背景信息，比如"当前城市交通的现状和面临的问题"。EXAMPLE（示例）则给出了类似任务的成功案例或参考样本，帮助模型更好地理解和完成任务。
以"创作一部以太空探索为主题的电影剧本"为例，TASK 确定了创作的主题，REQUEST 可能是要求包含太空冒险、外星生命等元素，ACTION 是构思精彩的剧情和角色，CONTEXT 可以是当前太空探索的技术进展和科学理论，EXAMPLE 则是一些经典的太空题材电影剧本。
示例：创作一部以太空探索为主题的电影剧本
python
prompt = """
TASK（任务）：创作一部以太空探索为主题的电影剧本。
REQUEST（请求）：剧本需包含太空冒险、外星生命、人类生存挑战等元素，并确保情节紧凑、引人入胜。
ACTION（行动）：请运用丰富的想象力构思故事情节，结合当前的科技知识和科学理论进行创作，
确保剧本具有科学性和娱乐性。
CONTEXT（上下文）：当前太空探索的技术进展和科学理论，包括人类在月球和火星的探测活动，
以及对太阳系外行星的研究。
EXAMPLE（示例）：请参考经典太空题材电影《星际穿越》和《阿凡达》的剧情结构和叙事手法。
具体要求如下：
1. **故事背景**：设定在一个未来的时代，人类已经在太阳系内建立了多个基地，并开始向更远的星系探索。
2. **主要角色**：包括一名勇敢的宇航员、一位天才科学家、一群外星生物以及一支探险队。
3. **情节设计**：剧本应包含以下几个关键情节：
- 宇航员在一次太空任务中意外发现了一个神秘星球。
- 科学家研究发现这个星球上可能存在外星生命。
- 探险队前往这个星球进行深入探索，并遭遇一系列危险。
- 在与外星生命的互动中，人类学会了新的生存技能。
- 最终，人类与外星生命达成和平共存的协议。
4. **科学依据**：剧本应结合当前的太空探索技术和科学理论，如引力波、黑洞、虫洞等。
5. **叙事手法**：剧本应采用紧张刺激的情节推进方式，同时融入人性的思考和情感的表达。
请按照上述要求创作一部以太空探索为主题的电影剧本。
"""6.1.3 ICIO 框架
ICIO 框架中的 Instruction（指令）给出了明确而具体的操作指南，比如"对一组图像进行分类，分为风景、人物、动物等类别"。Context（背景信息）提供了与任务相关的环境和条件，例如"这些图像是在不同的季节和地点拍摄的"。Input Data（输入数据）明确了需要处理的具体内容，比如"一组高分辨率的彩色图像"。Output Indicator（输出引导）设定了期望的输出格式和标准，比如"以表格形式呈现分类结果，注明每个类别的图像数量和代表性特征"。
假设我们的任务是"对某公司的销售数据进行分析，找出销售增长的原因"，Instruction 就是明确分析的重点和方法，Context 可以是公司的市场定位和竞争情况，Input Data 是具体的销售数据表格，Output Indicator 则是要求以报告形式呈现分析结果，包括数据图表和文字说明。
通过这些详细的框架样例提示词，我们能够为大模型提供清晰、准确且具有可操作性的指导，帮助其更好地实现复杂任务，展现出强大的语言处理能力和创造力。
示例：对某公司的销售数据进行分析，找出销售增长的原因.
python
prompt = """
Instruction（指令）：对某公司的销售数据进行分析，找出销售增长的原因。
Context（背景信息）：该公司是一家电子产品制造商，在过去一年中销售额显著增长。
公司面临的市场竞争激烈，需要通过数据分析来优化市场策略。
Input Data（输入数据）：一份包含过去一年每月销售数据的 Excel 表格，包括销售额、产品种类、销售渠道等信息。
Output Indicator（输出引导）：请以报告形式呈现分析结果，包括数据图表和文字说明。报告应包含以下内容：
1. 销售额总体趋势分析。
2. 不同产品种类的销售情况对比。
3. 各销售渠道的表现分析。
4. 影响销售增长的主要因素。
5. 建议措施以进一步提升销售业绩。
具体要求如下：
1. **数据预处理**：清洗并整理输入数据，确保数据完整性和准确性。
2. **销售额总体趋势分析**：绘制过去一年每月销售额的趋势图，并分析变化趋势。
3. **产品种类销售情况对比**：绘制不同产品种类的销售额对比图，并分析各产品的销售表现。
4. **销售渠道表现分析**：绘制各销售渠道的销售额对比图，并分析不同渠道的表现。
5. **影响销售增长的因素分析**：结合市场背景信息，分析影响销售增长的主要因素。
6. **建议措施**：根据分析结果，提出具体的建议措施以进一步提升销售业绩。
请按照上述要求对销售数据进行分析，并生成详细的分析报告。
"""通过 ICIO 框架，我们能够清晰地规划和指导大模型的工作方向，确保其高效地完成复杂的任务。这样的提示词架构不仅提高了生成内容的准确性和连贯性，还确保了任务的高质量完成。
接下来的第七章内容敬请关注！！