Prompt - 万能公式 + 六个优化技巧_prompt优化

本文转载自：
文心智能体平台 - 玩转提示词｜揭秘Prompt万能公式
文心智能体平台 - 编写高质量Prompt的六个优化技巧 （2024-01-18）

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万能公式

作为开宗明义的第一篇文章，本篇文章将带你系统了解一个好的Prompt的结构是什么样子，优质的Prompt有什么标准。在大多数的场景中，Prompt有一个万能公式，通过这个公式，可以保证你Prompt输出效果满足底线标准。

你可能在网络上看到过很多这个万能公式的不同版本，每个公式的细节都不相同，但是这不重要，当你掌握了通用方法，自然可以根据不同的角色、场景等信息，设计出适合自己的万能公式。

prompt = 角色 + 任务 + 要求 + 细节【步骤拆解、范例说明，技巧点拨等】

这个公式用大白话解释就是你要告诉大模型：你是谁？要做什么？怎么做？
举个例子，现在你告诉大模型：生成一篇小红书风格的口红种草文案，字数不少于100字，风格要俏皮一些。
下面我们来拆解这个公式，看每个元素都代表什么意思。

• 角色：就是你要生成这段信息的主体对象，比如“生成一篇小红书风格的口红种草文案”，“口红”就是角色。
• 任务：就是需要大模型完成的任务类型，比如生成一张海报，在这个案例中就是生成一篇种草文案。
• 要求：就是你希望模型完成某一项具体的要求，不少于100字就是具体的要求。
• 细节：如果你想丰富模型最终生成的结果，可以增加一些细节，比如文案的风格等。

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接下来，我们来用灵境矩阵的**【新媒体文章创作】**这个智能体来试一下这个万能公式的效果，下图中是我没有用万能公式，随便写的一个问题需求，相信很多人给大模型提问都是这样的风格，可以看到，模型给到的回答非常的冗余，内容分不清主次。

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但是如果我们用了万能公式来输出Prompt，效果明显提升了一个台阶，如下图所示，模型给到的回答更像是一个具体的人，且极具小红书的风格，你可以直接拿来去用，而不是冰冷的机器回答的文案。

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优质Prompt标准

虽然不同的应用场景下对优质的Prompt定义有所区别，但是我们依然可以找到一些共性的特点。具体来说，一条优质的Prompt一般满足以下特点：

• 明确和具体：提示词应当清晰明了，具体说明你希望获得的信息或答案。避免模糊和含糊不清的表达方式。
• 简洁明了：保持简洁，避免使用冗长或复杂的句子。简单直接的表达方式更容易理解。
• 具有上下文：在你的提示中包含相关的上下文信息，以便大模型更好地理解你的问题或需求。提供关键信息，而不是依赖于模糊的问题。
• 避免歧义：在同类任务中，更换主题词后，Prompt依然可以取得好的效果，避免使用容易引起歧义的词语或短语。
• 使用关键词：强调关键词，这有助于指导大模型需要关注的重点有哪些，可以通过加粗、斜体或其他方式来实现。

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这么讲可能还不够具象，下面我举几个例子来带你看一下优质的Prompt都长什么样子。

1. 优质的Prompt对话题有足够的背景信息：

• 优质: 请提供有关可控核聚变的最新研究进展和技术趋势的详细信息。
• 反例: 可控核聚变是什么？

2. 具体的指令：

• 优质: 以500字的篇幅解释人工智能在医学诊断中的应用，并列举相关的成功案例。
• 反例: 写点关于人工智能的东西。

3. 引导性强，具体指明期望的回答形式：

• 优质: 以比较分析的方式说明区时序数据库和传统关系型数据库的优劣，并指出在哪些场景下使用时序数据库更有优势。
• 反例: 写点关于数据库相关的东西。

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下面，我们来通过灵境矩阵平台的 【物理反应助手】 这个智能体，来测试下第一个案例，通过下面截图我们可以看到，当你输入一条有足够背景信息的Prompt时，你可以从实验装置的进步、高温超导技术的突破、数值模拟和人工智能的应用、核聚变能源商业化等多个方面对可控核聚变有一个全面的认识。

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反之，你只能得到一条模糊不清、信息密度不高、可读性差的回答。

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优化技巧

一、设定角色

设定角色可以是一种有趣且有效的方法，通过这种方式，你可以引导大模型生成更具特定性和一致性的回答，在提示词中你可以清晰地定义所设定的角色特征，包括身份、职业、背景等。这有助于大模型更好地理解并在回答中表现出相应的角色特性。

在这个示例中，我们希望智能体扮演一位科学家的角色，来为我们解释量子力学的知识点，来看看智能体是怎么回答的。

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设定目标和动机

除了设定角色以外，你还可以通过设定目标和动机的方式丰富角色的形象，以帮助智能体理解在回答中应该关注的方面。

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引导主观回答

如果你希望模型提供主观性的回答，可以通过提示中的角色设定来引导。表明你期望从设定的角色角度获取意见和观点。

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二、预设条件

在Prompt提示中可以清晰地定义你的预设条件，包括任何特定的环境、情境或约束。这可以帮助大模型理解问题的上下文，并生成更符合你期望的回答。比如当我们希望了解人工智能在医疗领域的应用时，模型的答案往往具有科幻色彩，但如果加入现代科技这个前提，模型给到的回答就靠谱了很多。

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同时，你还可以在提示中加入约束条件，这样可以限定模型的回答范围，使其在特定框架内生成回答。

在预算有限的情况下，建议如何开展一项科学研究项目，强调资源的有效利用。

当然，你还可以通过引入预设条件，可以引导大模型进行比较与对比。明确提出你希望模型探讨的不同条件下的影响或差异。

比较在自然环境和人工环境中培养植物的影响，考虑生长速度、生态系统互动等方面的不同。

除此之外，你甚至可以通过假设条件来减少大模型回复不准确的概率，比如你可以告诉大模型，如果你的数据存在问题，例如数据不准确、缺乏时效性等，那么可以给出否定答复，例如：对不起，目前没有相关数据可供参考。

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三、给示例

使用具体示例可以帮助模型更好地理解你的需求，并提高生成的质量。例如，如果你希望模型回答一个问题，可以先提供一个示例的答案。这个示例答案可以是一个具体的、相关的答案，也可以是一个与问题相关的情境或背景信息。通过提供示例答案，模型可以更好地理解问题的含义和要求，并生成更准确的回答。

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四、做强调

大模型训练的预料长度不是固定字数，所以往往越往后的需求描述权重越低，对模型的输出结果造成影响。这个时候，除了将对应需求靠前排外，还可以通过增加强调词，告诉模型自己非常看中的内容，比如增加“非常”、”强调”、“必须”等词汇。你还可以通过加粗、斜体或其他方式使关键词更为明显。

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五、思维链（COT）

思维链是一种将思考过程分解为一系列逻辑步骤或关键点的方法，有助于大模型更系统地处理复杂任务。在撰写复杂任务的提示时，通过构建清晰的思维链，拆解复杂任务步骤，可以帮助大模型明确任务的要求、限制和目标。

例如大语言模型在数学推理方面的表现不是太好，但是如果你在提问的时候，加入思维链的关键词，比如告诉模型，你需要逐步进行计算，或者一步一步进行计算等关键词，或者给出实现的步骤和逻辑，这往往可以极大的提高模型答案的准确率。比如，我们使用灵境矩阵平台的智能体【数学解题助手】来测试一道常见的小学数学题。

这组数中的奇数加起来是多少：4、8、9、15、12、2、1

下图中可以看到是没有加入思维链的结果，大模型已经开始经典的胡说八道了。

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这组数列的奇数为1、15、9，正确结果应该为25，下面是加入思维链的结果，大模型可以正确反馈结果。

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思维链的作用不仅仅局限在做数学题。试想一下，你是运营人员，在做活动策划时，你可以将活动的SOP喂给大模型，让它帮助你生成一份完美的策划方案。

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六、巧用定界符

在Prompt提示词中，定界符是用来标记或定义文本边界的一种特殊符号或格式。它们用于告诉模型或系统在哪里开始和结束生成文本，定界可以使用任何符号，例如：</tag><tag>、''''''、< >等。

下面，我们用灵境矩阵的【文档总结】这个智能体测试一下效果如何，从下面的截图可以看到，模型精确的帮我总结出了这段文档的摘要部分，以及其中的要点。效果是不是还不错？

以上就是本篇教程的所有内容了，相信通过上一篇文章的万能公式以及本篇文章的Prompt调优技巧，你已经可以写出相当棒的Prompt了。但是相信这时候你也想到了一个问题，针对不同场景，调试优质的Prompt是一项费时费力的工作。所以在接下来教程中，我将根据使用场景，为你推荐一些常用的Prompt模版。

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2024-05-17（五）