1、 Prompt是什么？
基本定义
在自然语言处理和人工智能领域，prompt 通常指提示词。它是用户提供给语言模型的输入文本，用于引导模型生成符合特定需求的输出。
作用
明确任务：告知模型需要完成的具体任务，例如文本生成、问答、翻译等。比如输入 "将以下中文句子翻译成英文：我爱编程"，这就明确了翻译任务。
约束输出格式：可以规定输出的格式，如 "以诗歌的形式描述春天"，让模型按照诗歌的格式进行创作。
提供上下文：给出相关的背景信息，帮助模型更好地理解问题并生成更准确的回答。例如 "在科幻小说的设定中，人类已经移民到火星。请描述火星上的城市景象"。
2、为何引入 C0-STAR ？
Co - STAR 并非通用的标准概念，结合常见的语境推测，它可能是一种强调协同（Co 代表 Collaboration）和星型（STAR 代表 Star - like）架构的设计理念，在一些系统架构或者模型框架中用于优化交互和处理流程。
CO-STAR框架是一种结构化方法，用于生成和优化提示词（Prompt）以与大语言模型（如GPT）进行交互。这个框架的主要目的是帮助设计更加清晰、有效且精准的提示词，从而提高模型生成的结果质量。CO-STAR框架涉及的每一个元素都确保了任务的各个方面得到适当的考虑，增强模型输出的相关性和实用性。下面是对CO-STAR框架的详细解析：
2.1 C - Context（上下文）
上下文是指任务的背景信息或情境。这一步的目的是向模型提供足够的背景信息，使其能够理解问题或任务的背景，并能基于这些信息进行推理或生成答案。
关键要点：
提供相关的背景信息，例如业务场景、历史数据或先前的对话内容。
描述你期望模型理解的环境或条件。例如，模型可能需要知道它是在回答某个特定领域（如医疗、金融等）的问答问题，还是在进行创作任务。
示例：
背景：你正在做一个关于智能手机市场趋势的市场研究，模型需要根据这个背景分析当前市场情况。
提示词：根据智能手机市场的最新趋势，分析iPhone与安卓手机的市场竞争。
2.2 O - Objective（目标）
目标指的是你希望模型完成的具体任务或目标。明确任务的目标有助于模型聚焦并产生与目标一致的输出。
关键要点：
明确你希望模型产生什么类型的结果，比如是生成创意文本、提供数据分析、回答问题、生成代码等。
对目标的描述应简洁、清晰，确保模型可以精准理解任务的方向。
示例：
目标：分析并比较两个产品的优缺点，给出推荐意见。
提示词：比较iPhone 14和三星Galaxy S21的优缺点，并推荐更适合年轻消费者的一款。
2.3 S - Scope（范围）
范围决定了任务的边界，帮助模型避免过度生成无关内容或超出主题的输出。通过明确范围，你可以指导模型集中在特定的领域或维度上。
关键要点：
确定任务的地理范围、时间范围或其他具体限制条件。
限制信息的来源或深度，以避免生成无关内容。
示例：
范围：限制讨论内容为最新的2025年市场数据，不涉及过去的数据。
提示词：仅根据2025年数据，分析iPhone和安卓手机的市场趋势。
2.4 T - Task（任务）
任务明确了你希望模型执行的操作类型。任务可以是分析、总结、生成、回答、解释等。明确任务类型可以帮助模型生成更符合需求的结果。
关键要点：
指定任务类型，如"生成一篇文章"、"分析数据"、"回答问题"等。
任务指令应尽量简洁且明确，避免模糊不清的要求。
示例：
任务：生成关于新手机功能的详细描述。
提示词：生成一段关于iPhone 15新功能的详细介绍，特别是它的摄像头功能。
2.5 A - Audience（受众）
受众是指你希望模型输出的内容面对的群体。受众的不同要求会影响模型使用的语言风格、术语深度、专业性等。了解目标受众有助于生成更符合受众需求的内容。
关键要点：
确定内容的目标读者是专家、普通用户还是特定群体（例如学生、企业高管等）。
根据受众的知识水平和兴趣调整语言风格和内容深度。
示例：
受众：目标受众是非技术性的普通消费者。
提示词：为普通消费者解释5G技术的基本概念和优势，避免使用过多技术术语。
2.6 R - Response（回应）
回应是指你希望模型产生的输出的具体形式或结构。回应可以是简短的回答、详细的分析、创意文本等，根据任务的不同，回应的形式也会有所不同。
关键要点：
指定输出的格式和风格，例如简洁明了的列表、详尽的解释、带有例子的说明等。
明确输出的语言风格，如正式、友好、幽默等。
示例：
回应：要求模型提供一份简洁的总结，而不是详细的报告。
提示词：请简洁总结iPhone 15的主要新功能，限制在5个要点以内。
CO-STAR框架的总结
通过将CO-STAR框架应用到提示词设计中，可以确保每个方面的需求得到充分考虑，从而获得更加精确、有效的模型输出。无论是生成文章、分析数据、提供建议还是回答问题，CO-STAR框架都能帮助你清晰地界定任务和输出期望，从而使模型更好地执行任务。
3、如何使用 使用
CO-STAR 架构进行提示词工程时，可以按以下步骤操作：
3.1 定义任务目标
在设计提示词时，首先要明确目标任务是什么。例如，是否是问答系统、文档检索、信息分类等。明确目标有助于确定架构的应用方向。
3.2 设计提示词模板
根据任务的具体需求，设计合适的提示词模板。可以考虑如何将上下文信息嵌入提示词，如何明确结构化输出的格式，以及如何增强检索。
3.3 提供结构化输入
在提示词中加入结构化的输入信息，帮助模型理解任务并生成有组织的输出。例如，提示词中可以包含"问题"、"上下文"以及期望输出的格式。
3.4 结合检索系统
如果任务涉及检索信息，设计提示词时可以指引模型进行信息检索。例如，可以将相关知识库链接或文档作为背景信息，在提示词中调用。
3.5 优化与反馈
根据生成的输出质量，不断调整和优化提示词设计。通过实际反馈，可以细化提示词，使模型在特定场景下的表现更为优异。
案例
问题：CO-STAR是什么
测试1
Prompt
结果
评价
系统提示词和用户问题过于简单，导致LLM未能充分理解用户表达含义，致使LLM返回的内容无参价值。
测试2
Prompt
结果
评价
系统提示词略微丰富，LLM初步理解用户含义，但依旧未输出价值较高的回答。
测试3
Prompt
结果
评价
丰富系统提示词和用户提问问题，并在系统提示词内限定LLM返回结构，LLM按照结构化结构返回文本，且逻辑清晰。