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全球外贸网站排名,网站设计规划高中信息技术,cod建站平台,360导航建设网站怎么建本文介绍了一种六模块提示词结构#xff08;角色/任务、核心原则、上下文处理、CoT、输出规范、Few-Shot#xff09;#xff0c;帮助编写高效Prompt让大模型准确执行任务。作者分享了借助模型生成初始版本和优化提示词的方法#xff0c;强调在复杂场景下这种结构能显著提升…本文介绍了一种六模块提示词结构角色/任务、核心原则、上下文处理、CoT、输出规范、Few-Shot帮助编写高效Prompt让大模型准确执行任务。作者分享了借助模型生成初始版本和优化提示词的方法强调在复杂场景下这种结构能显著提升模型准确率。通过详细解释各模块作用和编写技巧为用户提供了一套系统化的Prompt工程方案让大模型听话执行任务。前言你在写prompt时候是不是总觉得大模型它不听话。要么答非所问、要么一堆废话。扒开思考过程仔细阅读时而觉得它聪明绝顶时而又觉得它愚蠢至极。明明已经对了怎么又推理到错的地方去了明明在提示词中提醒过了不要这么思考它怎么就瞎想了。这也许就是每一个Prompt Engineer的困扰。怎么能让模型按照要求去思考。长提示词到底应该怎么写有没有方法可以一次命中找到那个终极的提示词。 答案是否定的一篇成功的长提示词总是要经历初始版本、调优、测试、再调优。不过这个过程中有规律可循有方法可套。 以下就是被提示词反复捶打经历无数痛苦经历后总结的一套提示词写作方案保你可以得到满意的长提示词让模型听话。结构也许你小某书、某站看过了各种提示词结构比如CRISEBROKEICIO等等这些框架当然是有很大价值的在非精准类问题(精准类问题数据查询分析非精准类问题文本解析写作、翻译等)或者非复杂性问题上没有问题。在复杂性高的精准性问题上就没有那么有效了。我们这边一直探索的是大模型在数据分析场景的应用对准确性要求极高覆盖的场景也非常的复杂经过探索和尝试总结出来一套形式有效的提示词结构角色/任务 核心原则 上下文处理 CoT(Chain of Thoughts) 输出规范 Few-Shot还需要适当添加要求和限制下面会以实战经验来讲解每一个模块应该怎么写。写在前面模型是接收Prompt的主体同时也是写Prompt的高手在初始版本和调优过程中也可以起到关键作用。借助模型生成初始版本Prompt准备query和期望输出的结果30条准备上下文输出和文本结构介绍清晰描述模型要实现的目标以及输出的提示词框架将以上内容给到大模型可以快速得到初始版的提示词比自己动手写第一版要有效的多。借助模型优化Prompt准备测试集以及当前prompt生成的结果添加准确结果和备注备注描述生成错误结果的原因使用模型初始化和优化可以解决基础问题真正的优化还是要靠自己。Prompt格式md或者json我选择md格式。不仅仅是因为md格式比较好看主要是为你md格式结构清晰撰写方便而且拓展性很好。总结下来md是比较好的选择。json格式虽然结构清晰但是扩展性太差写的太长了容易把自己搞晕慎重选择。Prompt模块不同模块承担不同的作用复杂程度不同需要的模块也不同。角色任务角色辅助讲清楚任务。 此部份在prompt最前面是最高指令告诉模型它是谁要干嘛。角色模型本身是具备各领域知识能力的解决当前具体问题需要调用模型哪方面的能力是通过角色定位完成的。 你是一名牙科医生你是一名数据分析师、你是一名川菜厨师等让模型从一个杂学家变成专业领域的科学家。任务一句话讲清楚模型要干嘛数据分析师可以写sql查询数据、可以使用python分析数据、可以数据可视化也可以写分析报告。角色和任务约束模型调用某方面能力完成一个具体的事情。核心原则核心原则可以一开始就输出也可以在调优过程中生成。 可以理解为模型执行任务时要遵守的最高原则纲领性质的要求。所以核心准则不能多3条以内超过3条很容易就失效了。比如在生成sql的prompt中为了保证生成的sql可以查询出数据就得有以下核心原则。比如在做分词提取时我们的分词倾向性也可以写在核心原则内一开始实现某个任务时核心原则可能还没有在优化过程中有些问题在提示词主体中总是解决不了可以考虑在核心原则中优化。对于模型来源核心原则会被考虑的权重是比较高的仅次于角色和任务。上下文处理当前Context Engineering概念比Prompt Engineering更加流行一句话概括就是让上下文以恰当的格式出现在恰当的位置知识库可以包括多论对话的长短记忆、知识库rag结果、提示词、工作流上游输出等。能让上下文发挥最大作用就必须把上下文讲清楚放对位置。上下文模块组织原则上下文内容比较长最好放到最后以免打断提示词上下文结构讲清楚合适和组织形式影响token数量也会影响性能(不展开讲)上下文在任务中承担的作用和价值举例在生成sql环节上下文输入较多具体组织形式如下上下文输入一般放在提示词结尾处特别注意上下文的结构和形式的优化一般适合提示词的优化协同的二者同步优化才能达到最好的效果。CoT(Chain of Thoughts)CoTCoT本来是提示词的一种框架是针对逻辑比较强的任务场景提出的。就是要提醒或者约束模型按照要求思考以提升准确率。举个经典例子小明有5个苹果3个梨。妈妈拿走2个苹果爸爸给了1个梨小明拿1个梨和姐姐换了1个苹果请问最终小明有几个苹果几个梨。提示词1: 请回答最终小明有几个苹果几个梨 这时候答案很有可能是错的。提示词2: 第一步将小明每次获取、失去、交换所有物品作为一个节点奖整个过程按照节点切分成不同的计算任务 第二步计算每一个节点结束后小明所有物品的数量 第三步计算出最终的结果后复盘是否准确这个时候模型就是一步一步计算结果更容易得到正确的答案。在复杂场景下CoT也可以理解为执行流程或者说思考过程可以作为整个prompt一部份模型在充分理解任务和上下文之后再按照CoT步骤执行拆解任务往往可以让模型按照要求执行听话程度高出很多。我们的经验是可以提升准确了20个percent。示例如下维度解析要求和限制要求和限制看是什么级别可以写在CoT模块内也可以单独一个模块因地制宜即可。要求和限制一般是任务中需要特殊强调、特殊处理的逻辑建议二者分开写。举例特殊逻辑表达在写prompt中有些逻辑用文字特别难以准确表达有时候准确表达出来需要上百字对于模型准确理解就更难了。 这个时候可以考虑使用伪代码来表达模型理解起来既快又准。比如收入月报每月定稿时间13日如何根据当前时间取出月表的最新时间并考核时间的格式。输出规范模型太爱表达了它往往不会只输出你想要的内容总是输出很多自己的思考过程或者考虑的因素以表达自己的聪明。又或者是不按照要求的格式输出对输出的规范要求必不可少一些平台可以实现结构化输出不过结构化输出的基础是要模型能输出结构清晰的结构。输出规范一般包含两部分内容期望输出的内容和结构禁止输出的内容和结构举例如下Few-Shot提升准确率非常有效的手段就好比一个应届生你让他去看一个文件然后按照文件要求做事很难理解到位。 如果你再提供一两个例子基本上聪明的同学就能很好的完成任务。 模型当然属于聪明的同学这一类。示例一定要按照上述CoT的过程来写二者一致则能让模型最大限度的按照既定的要求思考。举例如下写在最后不同的模型、不同的场景也许写prompt的细节不尽相同但整体的框架是相通的。按照这个框架人人都可以写出满意的Promt 以上分享来自腾讯CSIG磐石数据中心。在数据洪流时代企业不缺数据缺的是从数据中洞见未来的能力。CSIG磐石数据中心以领先的AI数据分析引擎为您打造“会思考、能决策”的智能数据中枢如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 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