Prompt 的典型构成¶
不要套「模板」
模版是市面上 prompt 教程、书籍最常提供的形式
但每家的模版都不一样，这说明了什么？
不要固守「模版」
模版的价值 是提醒我们别漏掉什么，而不是必须遵守模版才行
典型构成：
角色 ：给 AI 定义一个最匹配任务的角色，比如：「你是一位软件工程师」「你是一位小学数学老师」
指示 ：对任务进行描述
上下文 ：给出与任务相关的其它背景信息（尤其在多轮交互中）
例子：必要时给出举例，学术中称为 Few-Shot Learning 或 In-Context Learning；对输出正确性有很大帮助
输入 ：任务的输入信息；在提示词中明确的标识出输入
输出 ：输出的风格、格式描述，引导只输出想要的信息，以及方便后继模块自动解析模型的输出结果，比如（JSON、XML）
思考：和人的沟通是不是也是这个结构？所以得把 AI 当人看。
擅长与人沟通的，提示工程能力也强。
核心：把大模型当人看