如何高效的向AI大模型提问? - 提示工程Prompt Engineering

大模型的输入,决定了大模型的输出,所以一个符合要求的提问Prompt起到关键作用。

以下是关于提示工程Prompt Engineering主要方法的详细表格,包括每种方法的优点、缺点、应用场景以及具体示例:

主要方法 优点 缺点 应用场景 示例
明确性 - 提高模型理解能力 - 减少歧义 - 需要仔细设计,避免模糊表达 - 问答系统 - 文本生成 模糊提示:告诉我关于天气的事。 明确提示:请告诉我今天上海的天气,包括温度和降水概率。
上下文信息 - 提供背景帮助模型理解 - 增强输出的相关性 - 需要提供足够的上下文,过多上下文可能导致信息过载 - 情感分析 - 领域特定应用 缺乏上下文的提示:解释"加密"。 上下文提示:在计算机安全中,解释"加密"及其重要性。
格式化 - 提高模型对信息的结构化理解 - 使输出更清晰 - 可能需要额外的时间来设计格式 - 数据提取 - 文本摘要 未格式化的提示:告诉我健康饮食的好处。 格式化提示:请列出三种健康饮食的好处,并简要说明。
逐步提示 - 使回答过程更清晰 - 允许模型逐步构建答案 - 可能导致较长的交互过程,增加用户等待时间 - 复杂问题解答 - 教学辅助 直接提示:告诉我如何做披萨。 逐步提示:请列出制作披萨所需的主要材料,然后描述制作步骤。
示例提示 - 提供具体参考,帮助模型理解任务 - 可以有效引导模型输出 - 需要精心选择示例,以确保示例的相关性和准确性 - 文本生成 - 机器翻译 缺乏示例的提示:生成一个产品描述。 带有示例的提示:请为智能手表生成描述,示例:这款智能手表具有全天候心率监测、GPS定位等功能。
添加限定角色身份 - 提供明确的角色背景,帮助模型理解任务 - 增强输出的相关性和专业性 - 可能限制模型的创造性 - 需要确保角色身份的准确性,以避免误导 - 客户支持 - 专业咨询 - 教学辅助 客户支持 :作为一名技术支持代表,您能否帮助我解决我的电脑无法连接互联网的问题? 专业咨询 :作为一名营养师,请告诉我如何制定健康的饮食计划。 教学辅助:你是一位历史老师,请解释一下赤壁之战的关键事件。

总结

通过这个表格,可以清晰地了解不同提示工程方法的优缺点、应用场景以及具体示例,有助于在实际应用中选择和设计有效的提示,以提高大语言模型的性能和输出质量。

示例:




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