提示词工程
提示词工程
提示工程(Prompt Engineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(Large Language Model, LLM)用于各场景和研究领域。 掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性,另外追求更少的 Token 获得更佳的效果也是提示词工程的重要方向。
提示词工程有一套通用的方法论,但是基于不同的模型效果会有所不同,现在的模型更新迭代又很快,因此需要牢记原理,在实践中不断调整自己对提示词的理解。推荐文档:https://www.promptingguide.ai/zh
提示词要素
- 任务描述:简明清晰地描述任务。
- 上下文信息:提供相关背景信息提升准确性。
- 示例输入/输出:为模型提供具体案例指导生成内容。
- 输出格式要求:通过明确格式控制输出结构。
设计提示的通用技巧
- 清晰性:使用准确的语言表达需求。
- 分解任务:将复杂任务拆分为多个步骤。
- 逐步引导:通过示例或分步推理帮助模型理解任务。
- 动态调整:根据输出效果优化提示内容。