提示词工程知识点总结
基本概念
提示词（Prompt）
向模型输入的文本，用于引导模型生成特定输出。
模型输出（Output）
模型根据提示词生成的文本或结果。
提示词设计（Prompt Design）
构造有效提示词的过程，包括提示词的内容、结构和格式。
提示词设计原则
- 明确性：提示词应尽量明确、具体，减少歧义。
- 简洁性：提示词应简洁明了，避免冗长复杂。
- 上下文相关性：提示词应与预期输出相关联，提供必要的上下文信息。
- 迭代优化：通过反复测试和优化提示词，提高模型输出的质量。
常见提示词类型
- 问题类提示词：提出具体问题，要求模型提供答案。
- 示例：
prompt1 = "What are the key principles of prompt engineering?"
- 示例：
- 指令类提示词：给出明确指令，要求模型执行特定任务。
- 示例：
prompt2 = "Write a summary of the key points in prompt engineering."
- 示例：
- 示例类提示词：提供示例，要求模型生成类似输出。
- 示例：
prompt3 = "Translate the following sentence to French: 'Hello, how are you?'"
- 示例：
- 情境类提示词：设定特定情境，要求模型在该情境下生成内容。
- 示例：
prompt4 = "Imagine you are a teacher explaining prompt engineering to a student. How would you describe it?"
- 示例：
提示词优化技巧
- 逐步细化：从宽泛提示词开始，逐步增加细节，直到得到满意输出。
- 使用模板：构建通用提示词模板，便于重复使用和快速调整。
- 引导示例：提供正反例，引导模型生成符合预期的输出。
- 迭代调整：根据模型输出效果，反复调整提示词内容和结构。
实践案例
- 情感分析：
- 示例：
prompt5 = "Analyze the sentiment of the following review: 'The product is amazing and I love it!'"
- 示例：
- 文本摘要：
- 示例：
prompt6 = "Summarize the following article in one paragraph: [Article text]"
- 示例：
- 代码生成：
- 示例：
prompt7 = "Write a Python function to reverse a string."
- 示例：
- 对话生成：
- 示例：
prompt8 = "Generate a conversation between a customer and a support agent regarding a product issue."
- 示例：
常见问题与解决方案
- 输出不符合预期：提示词不明确或缺乏上下文信息，需重新设计提示词。
- 输出质量低：尝试提供更多示例或细化提示词内容。
- 模型误解意图：通过提供正反例或增加背景信息，帮助模型理解提示词意图。
