新手友好、可记忆、可复用
用更好的提示词,显著提高任务准确率
一、Prompt 工程的核心目标(一句话)
让模型"明白你是谁、要干什么、怎么才算干得好"。
二、基础提示词框架:Role -- Task -- Constraint(RTC)
📌 记忆口诀
"你是谁?干什么?有什么要求?"
1️⃣ Role(角色)
告诉模型以什么身份 回答
👉 能显著提升专业性和稳定性
例子
- 你是一名资深编辑
- 你是一名信息抽取助手
- 你是一名Python 工程师
2️⃣ Task(任务)
明确、具体、可执行
❌ 不要抽象
✅ 像给实习生布置任务
例子
- 请总结以下文本的核心观点
- 从文本中提取公司名称和金额
- 生成一个 Python 函数实现某功能
3️⃣ Constraint(约束)
限定输出方式、格式、风格、范围
常见约束:
- 字数 / 条数
- 输出格式(JSON / 表格 / 列表)
- 不要编造 / 只基于原文
- 面向新手 / 用通俗语言
✅ 基础模板(新手必背)
text
你是一名【角色】。
你的任务是:【具体任务】。
请遵循以下要求:
1. 【约束1】
2. 【约束2】
3. 【约束3】
三、零样本 vs 少样本提示(很好理解)
🔹 零样本(Zero-shot)
不给例子,直接做
text
请总结以下文章。
📌 适合:
- 任务简单
- 输出要求不严格
🔹 少样本(Few-shot)
先给 1--3 个示例,再让模型模仿
text
示例:
输入:今天天气很好,适合出游。
输出:天气晴朗,适合外出活动。
现在请总结以下文本:
......
📌 适合:
- 输出格式固定
- 容易"跑偏"的任务
- 信息抽取、分类、结构化输出
👉 经验法则:
模型不听话 → 给例子
四、什么是思维链(CoT,Chain of Thought)
📌 一句话理解
让模型"先想清楚,再给答案"
不是只要结果,而是中间推理步骤。
CoT 的标准触发方式(新手版)
text
请一步一步思考,再给出最终答案。
或
text
请先分析,再输出结果。
五、CoT 的适用场景(非常重要)
✅ 适合用 CoT 的任务
| 场景 | 原因 |
|---|---|
| 复杂逻辑 | 需要多步推理 |
| 多条件判断 | 防止遗漏 |
| 信息抽取 | 防止看漏字段 |
| 代码生成 | 先想结构再写代码 |
❌ 不适合 CoT
- 简单翻译
- 直接改写句子
- 情绪化写作(诗歌、文案)
六、三类典型任务的 Prompt 设计 + 效果验证
✅ 任务一:文本总结
❌ 普通 Prompt(容易泛)
text
请总结这段文字。
✅ 优化 Prompt(RTC + 约束)
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你是一名专业编辑。
你的任务是总结以下文本的核心内容。
要求:
1. 不超过 3 句话
2. 只保留关键信息
3. 使用通俗易懂的语言
📈 效果提升点
- 不会太长
- 不会加无关评价
- 结构更稳定
✅ 任务二:信息抽取(强烈推荐 CoT)
❌ 普通 Prompt(容易漏)
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从文本中提取公司和金额。
✅ 优化 Prompt(Few-shot + CoT)
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你是一名信息抽取助手。
你的任务是从文本中提取关键信息。
示例:
文本:A 公司完成 1000 万元融资。
输出:
公司:A 公司
金额:1000 万元
现在请处理以下文本。
请一步一步分析文本,再输出结果。
输出格式:
公司:
金额:
📈 效果提升点
- 不容易漏字段
- 输出格式稳定
- 对复杂句子更准确
✅ 任务三:代码生成(CoT 非常有用)
❌ 普通 Prompt(可能乱写)
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写一个 Python 函数统计列表平均值。
✅ 优化 Prompt(Role + CoT)
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你是一名经验丰富的 Python 工程师。
你的任务是编写一个函数,计算数字列表的平均值。
请先说明你的实现思路,
然后给出完整代码。
要求:
1. 考虑空列表情况
2. 代码简洁,适合新手阅读
📈 效果提升点
- 思路清晰
- 更少 bug
- 更可读
七、新手 Prompt 提升准确率的 5 条黄金法则
1️⃣ 任务写清楚,比写长更重要
2️⃣ 模型不稳定 → 加角色
3️⃣ 模型不听话 → 给示例
4️⃣ 任务复杂 → 用 CoT
5️⃣ 想要稳定输出 → 明确格式
八、终极新手 Prompt 心法(背下来)
角色定身份,任务要具体,
要求写清楚,复杂就拆步。
九、参考文档
Prompt Engineering 指南》(OpenAI 官方)
吴恩达 Prompt 课程
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