LLM prompt提示设计与优化

参看:

https://help.aliyun.com/zh/model-studio/use-cases/prompt-engineering-guide?spm=a2c4g.11186623.0.0.136d55ceDnHbPK

https://tenten.co/learning/co-star-tidd-ec-prompt-framework/

大语言模型中 Prompt 的设计和优化方法,包括使用 Prompt 框架、提供输出样例、使用分隔符号区分内容单元以及引导模型 "思考" 等技巧。通过这些方法,可以提高大语言模型输出的有效性、相关性和稳定性,使其更好地满足用户的需求。

使用 Prompt 框架:

通过明确背景、目标、风格、语气、受众和输出等方面,帮助大语言模型更好地理解任务需求,生成更具针对性和吸引力的内容。例如,在推广公司新产品时,使用 Prompt 框架可以让输出更针对年轻群体、细节更多、语言表达更加富有张力。


#背景#

我想为公司的新产品做广告。我公司的名字叫百炼,产品叫百炼 Zephyr Z9,是一款轻薄便携的手机。

#目的#

为我创建一个微博帖子(限制:500字),旨在让人们有兴趣点击产品链接购买。

#风格#

遵循黑米等成功公司为类似产品做广告的写作风格。

#语气#

有说服力

#受众#

我公司在微博上的受众通常是年轻一辈人。定制你的帖子,保证喜欢数码产品的人能快速关注到你的帖子。

#输出#

微博上的帖子,简洁而有影响力。#背景#

我想为公司的新产品做广告。我公司的名字叫百炼,产品叫百炼 Zephyr Z9,是一款轻薄便携的手机。

#目的#

为我创建一个微博帖子(限制:500字),旨在让人们有兴趣点击产品链接购买。

#风格#

遵循黑米等成功公司为类似产品做广告的写作风格。

#语气#

有说服力

#受众#

我公司在微博上的受众通常是年轻一辈人。定制你的帖子,保证喜欢数码产品的人能快速关注到你的帖子。

#输出#

微博上的帖子,简洁而有影响力。

CO-STAR提示框架:

包含六个关键要素:上下文(Context)、目标(Objective)、风格(Style)、语气(Tone)、受众(Audience)和回复(Response)

#CONTEXT(上下文)#
 
我想推广公司的新产品。我的公司名为DarkMI,新产品名为Dark k80,是一款新型高科技7G智能手机。
 
#OBJECTIVE(目标)#
 
帮我创建一条暗米社区帖子,目的是吸引人们点击产品链接进行购买。
 
#STYLE(风格)#
 
参照Xiaomi、Huawei等成功公司的宣传风格,它们在推广类似产品时的文案风格。
 
#TONE (语调)#
 
说服性、吸引性
 
#AUDIENCE(受众)#
 
我们公司在暗米社区上的主要受众是年轻人。请针对这一群体在选择智能手机产品时的典型关注点来定制帖子。
 
#RESPONSE(响应)#
 
保持Facebook帖子简洁而深具影响力。

提供输出样例:

在 Prompt 中提供期望的输出示例,可以让大语言模型 "模仿" 规范、格式、概念、文法、语气进行输出,同时使多次输出的结果更一致。如在推广强森吹风机时,提供样例后生成的种草文符合小红书文章格式,充满 emoji 元素,简洁但内容充实。

#背景#

你很擅长编写小红书种草笔记,喜欢增加丰富的emoji元素。

#目的#

请生成一篇小红书种草笔记,推广强森吹风机。吹风机的优点是:体积小、高颜值、风力大、干得快、智能控温不伤发。

#受众#

喜欢追求时尚的年轻人,尤其是年轻女性

#输出#

小红书文章格式,充满emoji元素,简洁但内容充实

#语气与风格#

我亲测过+n种好物+谁适合谁受益 这个秘诀让你的话语超有信服力! 比如:亲自尝试了很多美白神器,终于挖到宝!仅俩月,肌肤变得嫩滑透亮,自我感觉飘飘欲仙~ 此法特为想大晒体验的小伙伴们量身定制,还能精准安利,助人避坑!

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使用分隔符号区分内容单元:

在构建复杂的 Prompt 时,采用特定的分隔符来界定不同内容单元,可增强大语言模型对 Prompt 正确解析的能力。如在总结影评时,使用分隔符后,大语言模型能正确识别段落逻辑关系并生成强相关的总结。

请简短总结以下影评。

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曾经意气风发的张志强在生活的重压下,中年"失速"偏离了原本的生活轨迹,一时意气用事的决定,让他瞬间从家人的"小骄傲"变成了社会的"边角料"。

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然而,他未曾料到,这仅是他中年人生道路上的起点。接连不断的变故如疾风骤雨般袭来,迫使他不得不重新面对自我。

当生活的重担真正压肩,他选择成为一名快递员,从新的起点重新出发,穿梭于都市大街小巷的高志垒在路上结识了一众志同道合的伙伴。

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在共度的时光里他深切的体会到了人间的冷暖真情,逐渐在这条充满磨砺的"逆行道"中找回曾经丢失的勇气与信念,重新定义人生新的方向。

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引导模型 "思考":

对于复杂任务,可通过引导模型生成推理过程或帮助模型拆解任务并逐步推理,提升模型在复杂问题上的表现。如在判断 JSON 是否符合要求时,使用思维链让模型先输出思考判断过程,再得出结论。

引导 LLM "思考"的方法还有很多种,比如:思维树(Tree of Thoughts, ToT)、Boosting of Thoughts 等。

#输出#

先输出针对各要求的思考判断过程。

如果全部符合要求,再输出 "符合要求",否则输出 "不符合要求"。
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