Prompt Engineering Guide设计提示的通用技巧

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以下是设计提示时需要记住的一些技巧:

从简单开始

Prompt Engineering Guide设计提示的通用技巧

提示设计是一个迭代的过程,需要大量实验才能获得最佳结果。建议使用像OpenAI或Cohere这类简单平台作为起点。


您可以从简单的提示开始,随着目标的不断提高,逐渐添加更多元素和上下文。在此过程中,对提示进行版本控制至关重要。本指南会提供许多示例,其中重点是具体、简洁和简明的语言,这些要素通常会为您带来更好的结果。

当您有一个涉及许多不同子任务的大任务时,您可以尝试将任务分解为更简单的子任务,并随着获得更好的结果而不断构建。这避免了在提示设计过程中一开始就添加过多的复杂性。

指令

您可以使用命令来指示模型执行各种简单任务,例如“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等,从而为各种简单任务设计有效的提示。

请记住,您还需要进行大量的实验,以查看哪种方法最有效。尝试使用不同的关键字、上下文和数据尝试不同的指令,看看哪种方法最适合您的特定用例和任务。通常情况下,上下文与您要执行的任务越具体和相关,效果越好。我们将在即将推出的指南中介绍采样和添加更多上下文的重要性。

其他人建议将指令放在提示的开头。建议使用一些清晰的分隔符,如“###”,来分隔指令和上下文。

例如:

提示:

### 指令 ###将以下文本翻译成西班牙语:文本:“hello!”

输出:

¡Hola!

具体性

对您希望模型执行的指令和任务非常具体。提示越具体和详细,结果就越好。当您有所期望的结果或生成样式时,这一点尤为重要。没有特定的令牌或关键字会导致更好的结果。更重要的是具有良好的格式和描述性提示。实际上,在提示中提供示例非常有效,可以以特定格式获得所需的输出。

在设计提示时,您还应考虑提示的长度,因为提示的长度有限制。考虑到您应该具体和详细的程度是需要考虑的。包含太多不必要的细节并不一定是一个好方法。这些细节应该是相关的,并有助于完成手头的任务。这是您需要进行大量实验的事情。我们鼓励大量实验和迭代,以优化您的应用程序的提示。

例如,让我们尝试从一段文本中提取特定信息的简单提示。

提示:

提取以下文本中的地名。所需格式:地点:<逗号分隔的公司名称列表>输入:“虽然这些发展对研究人员来说是令人鼓舞的,但仍有许多谜团。里斯本未知的香帕利莫德中心的神经免疫学家Henrique Veiga-Fernandes说:“我们经常在大脑和我们在周围看到的效果之间有一个黑匣子。”“如果我们想在治疗背景下使用它,我们实际上需要了解机制。””

输出:

地点:里斯本,香帕利莫德中心

输入文本来自这篇Nature文章(opens in a new tab)。

避免不精确

在上面关于详细和格式改进的提示中,很容易陷入想要过于聪明的提示陷阱,从而可能创建不精确的描述。通常最好是具体和直接。这里的类比非常类似于有效的沟通——越直接,信息传递就越有效。

例如,您可能有兴趣了解提示工程的概念。您可以尝试这样做:

解释提示工程的概念。保持解释简短,只有几句话,不要过于描述。

从上面的提示中不清楚要使用多少句话和什么样的风格。您可能仍然可以通过上面的提示获得良好的响应,但更好的提示是非常具体、简洁和直接的。例如:

使用2-3句话向高中学生解释提示工程的概念。

做还是不做?

设计提示时的另一个常见技巧是避免说不要做什么,而是说要做什么。这鼓励更具体化,并关注导致模型产生良好响应的细节。

以下是一个电影推荐聊天机器人的示例,因为我写的指令——关注于不要做什么,而失败了。

提示:

以下是向客户推荐电影的代理程序。不要询问兴趣。不要询问个人信息。客户:请根据我的兴趣推荐电影。代理:

输出:

当然,我可以根据您的兴趣推荐电影。您想看什么类型的电影?您喜欢动作片、喜剧片、爱情片还是其他类型的电影?

以下是更好的提示:

提示:

以下是向客户推荐电影的代理程序。代理负责从全球热门电影中推荐电影。它应该避免询问用户的偏好并避免询问个人信息。如果代理没有电影推荐,它应该回答“抱歉,今天找不到电影推荐。”。```顾客:请根据我的兴趣推荐一部电影。客服:

输出:

抱歉,我没有关于您兴趣的任何信息。不过,这是目前全球热门的电影列表:[电影列表]。希望您能找到喜欢的电影!


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