Num3:Prompt工程

教程来源:datawhale:llm-preview

一、基础prompt

提示词 = 任务【必选】+生成主体【必选】+细节【可选】+形式【可选】

  1. 任务(Task)------告诉模型"做什么"

    用动词起句,精准锁定操作类型:撰写、改写、总结、翻译、生成、解释、充当......

    例:请撰写 / 请充当 / 请总结

  2. 生成主体(Subject)------告诉模型"对谁做"

    直指核心对象,越具体越好。

    例:一篇关于狗不理包子的广告文案 / 一则中华传统童话

  3. 细节(Details)------告诉模型"做到什么程度"

    可叠加多个维度:受众、语气、风格、关键词、情感取向、长度限制等。

    例:内容积极向上,与狗狗相关,加入 emoji 点缀,800 字左右

  4. 形式(Format)------告诉模型"以什么形态交付"

    可指定排版、语言、载体或代码格式。

    例:Markdown 表格 / 粤语 / Python 代码 / 分镜脚本

二、优化提示词的四种方式

  1. 技巧一:角色扮演 (Role Prompting)

    作用:告诉AI"你是谁",它就调用相应的知识库和表达方式。

  2. 技巧二:分步思考 (CoT)

    作用:让AI"把思考过程写出来"。对于逻辑推导、数学证明、算法设计、故障排查等复杂任务至关重要,能显著提高答案正确率。
    Let's think step by step.请你一步一步思考。

  3. 技巧三:格式约束 (Output Schema)

    作用;让AI输出程序可读、可直接使用的结构化数据 (JSON, XML, YAML, Markdown Table等),避免自由文本的解析麻烦。

  4. 技巧四:少样本 (Few-Shot)

    作用:通过2-3个高质量示例,让AI瞬间理解你想要的风格、深度、语气、格式、术语级别。

    用法:下面是数量个例子:示例1 示例2 示例3 请模仿以上风格/格式,完成:你的任务。

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