Prompt Engineering：提示词工程最佳实践与应用

它关注提示词的开发和优化，帮助用户将LLM应用于各种场景和研究领域。提示词可以是问题、指令或一段上下文，通过提供特定格式或内容的提示，影响模型的内部状态，从而引导模型生成符合预期的输出。 提示词工程（Prompt Engineering）：一门关注提示词开发和优化的学科，旨在提高LLM处理复杂任务场景的能力。 三、优点与缺点3.1 优点提高模型性能：通过精心设计的提示词，可以激发LLM的潜在能力，提升任务执行效率。减少训练成本：在不增加额外训练数据的情况下，通过优化提示词即可提升模型表现。 3.2 缺点不确定性：LLM对提示词的解读存在模糊性和不可预测性，同一提示词在不同场景下的输出可能不一致。技术门槛：编写优秀的提示词需要严谨的思维和出色的工程能力，对普通用户来说具有一定难度。 然而，Prompt Engineering也存在一定的挑战和局限性，如LLM对提示词的解读存在模糊性和不可预测性等。因此，在实际应用中，我们需要根据具体业务场景和需求进行选择和优化，以实现最佳效果。

玩转AIGC：如何选择最佳的Prompt提示词？

玩转AIGC：如何选择最佳的Prompt提示词？ 摘要 大家好，我是猫头虎博主！ 对于很多使用AIGC的朋友来说，选择合适的Prompt提示词可能是一个挑战。但你知道吗？ 一个好的提示词能够极大地提高AI的回答质量！今天，我将与大家分享如何选择和使用优质的提示词，让AI为我们提供更为准确和全面的答案。搜索：#AIGC技巧 #Prompt选择 #AI交流。

AI 提示词：提示词大赛冠军是怎么写提示词的？

一个新加坡女孩，在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军，我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词，从而获得大赛冠军的。 一句话提示词 写一篇知乎回答，回答这个问题：为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? 生成的内容如下图，基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议，缺少落地的指导，读者很难真正从里面学到什么。 使用 CO-STAR 提示词 CONTEXT（上下文） 我是一个知乎答主，活跃在 AI 领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是：为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? TONE（语调） 有说服力的 AUDIENCE（受众） 主要受众是对 AI 感兴趣的各个年龄段人群，尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。 使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下，我们看到回答的开头有秀肌肉，吸引读者继续往下读的部分。 中间有原理、有案例，能让读者收获干货，还能直接上手实操。

写好提示词

现在好多应用开发工程师已经变成了提示词工程师。写好提示词，就能提升开发和解决问题的效率。如何写好提示词呢？提示词 = 定义角色 + 背景信息 + 任务目标 + 输出要求。 在明确 GPT“给谁在什么背景下完成什么样的工作目标”的定义之后，我们就来到了整个提示词的最后一步：输出要求。 再简化下：提示词 = 你是谁+ 我是谁 + 我要干什么 + 按我的要求给我干活。提示工程是研究如何写提示词的技术，旨在扩展对提示词的理解，以更好地释放大模型的能力。 几个基本的提示技术： 零样本提示（Zero-Shot Prompting）利用大模型的丰富知识，无需过多信息提示即可完成通用任务，适用于简单查询等场景。 提示词的本质是什么？通过清晰的逻辑结构和表达方式向AI传达任务或问题。用户提供明确的目标，上下文和约束条件，引导模型得到预期结果。 完全没必要特意去学提示词。

Deforum提示词

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ChatGPT - 提示词

PromptBase Prompt 提示词网站 - PromptBase https://promptbase.com/ 支持的提示词有 ---- chatgpt 提示词 https://promptbase.com

提示词工程

事无巨细，提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀？ 支持IPv6 2. （所有细节混在一起） """ 这种提示词存在几个问题： 修改数据来源需要重写整个提示 无法复用趋势分析模块到其他行业 风险条款遗漏时难以定位 格式调整可能破坏内容逻辑 通过三层架构设计，可使复杂提示词的维护成本降低约 6.2.2 步骤说明 定义示例集：包含多个词语及其反义词的字典列表； 创建模板：格式化每个示例的展示方式； 初始化选择器：设置最大长度阈值； 构建动态提示模板：结合选择器生成最终提示词。 例如在构建反义词提示词模板时，若直接选择前 k 个最相似示例，可能得到多个同类型词汇（如多个情绪类词汇），而无法覆盖其他语义类别。

【AI 大模型】提示工程 ③ ( 提示词用法 | 提示词 Prompt 构成 | 提示词位置对权重的影响 | 提示词 Prompt 调优 | OpenAI 的 API 类型 | 提示词重要参数说明 )

一、提示词用法 提示词 Prompt 的 两种用法 : 直接提问 : 直接向 GPT 大模型提问 , 得到一个具体问题的答案 , 如 : XXX 错误如何处理 ; 集成应用 : 将 提示词 Prompt 集成到自己开发的应用程序中 , 结合自己公司的实际业务状况 , 生成与自己业务相关的一系列提示词 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示词 Prompt 构成 1 , 每当 通过 提示词 得到的结果不满意 , 我们就对 提示词 进行迭代修改 , 不断进行调优 , 直到得到 令我们满意的输出为止 ; 1、结合 训练数据 写提示词 知道训练数据 : 了解 提示词 的 训练数据 , 如果是 自己训练的数据 , 肯定知道 写什么提示词 能得到最佳结果 ; 2、不知道训练数据的情况 - 不断尝试 不知道训练数据 : 如果不知道 GPT 的训练数据 , 那就需要 不断与 文本 作为 提示词 ; 不断尝试 修改 提示词 , 增加一个字 , 减少一个字 , 使用不同的间隔 和 标点符号 , 对输出结果都有一定的影响 ; 该方案有一定的运气成分 , 门槛比较低 ; 3、高质量提示词特征

ERNIE-Bot 4.0提示词原则与提示词格式

ERNIE-Bot 4.0提示词原则 ERNIE-Bot 4.0的提示词原则可能包括以下几个方面： 1. ERNIE-Bot 4.0提示词格式 ERNIE-Bot 4.0的提示词格式并没有特定的规定，但根据一般的自然语言处理最佳实践，以下是一个建议的提示词格式： [问题或主题] + [具体细节或上下文] **使用示例进行参考**：如果您对如何使用提示词符号有疑问，可以参考ERNIE-Bot 4.0提供的示例或文档。这些示例通常会展示最佳实践和有效的提示词格式。 5. 6. **测试和调整**：在使用新的提示词或符号组合时，建议进行测试，看ERNIE-Bot是否能够准确理解。如果初次尝试不成功，可能需要调整提示词或符号。 记住，这些只是建议，并没有固定的规则。 您的主要目标是确保ERNIE-Bot能够清晰、准确地理解您的提示词，从而为您提供最佳的回答和建议。

常见AI提示词整理——前端开发与代码生成最佳实践

AI提示词是与AI工具进行有效沟通的关键，合适的提示词可以显著提升代码生成质量和开发效率。 在前端开发中，合适的AI提示词可以帮助我们快速生成高质量的代码、解决复杂的技术问题、进行代码审查和性能优化。本文将系统整理前端开发中常用的AI提示词，按功能场景分类，为开发者提供实用的参考指南。 # 提示词优化策略 ## 提示词结构 ~~~ Effective AI prompt structure for code generation: 1. Validate against requirements 6. 通过使用结构化的提示词模板，可以获得更准确、更符合需求的AI输出。 总结   AI提示词是现代前端开发的重要工具，掌握有效的提示词技巧可以显著提升开发效率和代码质量。

面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（6）

在使用 GPT 构建应用程序时，我们通常不会直接使用第一次写的提示词，而是通过不断迭代来改进它们，以找到最适合我们想要实现的任务的提示词。 虽然第一次写的提示词可能会有一定的可用性，但最重要的是找到适合你的应用程序的提示词的过程，而不是第一个提示是否有效。因此，我们需要不断地尝试和改进，才能找到最佳的提示词。 这样，我们就可以不断完善想法和提示，多次循环，直到得到适合你的应用程序的提示。 我个人并没有太关注那些声称有30个完美提示词的文章，因为我认为并不存在适用于所有情况的完美提示词。 我们刚刚看到的是许多开发人员将经历的迭代提示词开发的简短示例。 总结 在尝试使用提示词时，有时候我们会发现提示词并不能完全满足我们的需求。 然而，成为一名成功的提示词工程师并不在于知道完美的提示词，而在于拥有一个好的开发过程，以开发出对我们的应用程序有效的提示词。 在本文中，我们仅提供了一个例子来说明如何开发提示词。

迭代prompt提示词

材料： 外壳底座滑轮 - 修改的尼龙PA6 / PA66涂层铸铝。 - 外壳厚度：10毫米。 座椅 - HD36泡沫 原产国： - 意大利。 座椅可选择塑料背部和前部座椅覆盖（SWC-100）或10种织物和6种皮革的全面覆盖（SWC-110），还可以选择有或没有扶手。 这款家具系列的外壳底座滑轮采用修改的尼龙PA6 / PA66涂层铸铝，外壳厚度为10毫米，座椅采用HD36泡沫。这款家具系列的原产国为意大利。

外壳底座滑轮采用修改的尼龙PA6 / PA66涂层铸铝，外壳厚度为10毫米。座椅采用HD36泡沫。原产国为意大利。 -100/110