1. 基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）

本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）

本文简介：入门版：基于大模型能力，如何提炼出优质prompt

• 提示词的重要性和价值
• 大模型基础能力简介
• prompt的基本定义
• 如何定义优质的prompt
• prompt的万能公式与套路
• prompt的常用优化技巧（偏理论）

目录

一、引言

二、 大模型能力简介

三、Prompt基本定义

四、为什么优质Prompt才能生成优质的内容

五、如何定义优质的Prompt

六、Prompt万能公式

七、 Prompt优化技巧

1、迭代法

结果评估

多轮次交互

2、Trick法

戴高帽

增加引导语

3、工具法

检测类工具

优化类工具

其他付费内容：

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在当今信息爆炸的AIGC时代，自然语言处理技术的快速发展为人们带来了前所未有的机遇和挑战。作为其中的重要组成部分，大规模语言模型在多个领域展现了强大的能力。然而，随着模型规模的增长和复杂性的提升，如何引导模型生成准确、有价值的输出，已成为一个关键问题。

一、引言

在解决这一问题的过程中，Prompt（提示语）的重要性日益凸显。Prompt是一种简短的文本片段，用于引导大模型生成特定类型的输出。它们可以是问题、指令、示例等形式，为模型提供了上下文和方向。通过巧妙设计的Prompt，我们能够引导模型生成更加准确、有针对性的回答和创造性的输出。

如今，好的Prompt已经成为市场上的宝贵资源，具有实际的商业价值。企业和个人在各个领域中都在寻求优质Prompt的开发，以提升他们的产品、服务和用户体验。一个精心设计的Prompt可以将模型的潜力最大化，并实现更高效的信息检索、个性化的推荐系统、智能客服等应用。

二、 大模型能力简介

大规模预训练模型（Large Language Models，LLMs）以其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理领域引起了广泛的关注。

它们通过在大规模语料库上进行训练，学习到了丰富的语言知识和语义关联。这使得它们具备了三大重要能力：上下文学习、指令遵循和思维链推理。

• 上下文学习：LLMs通过学习大量的文本数据，能够理解和利用上下文信息。这意味着模型可以根据前面的内容来解释后面的内容，从而更好地理解和生成连贯的语言。例如，在对话系统中，LLMs可以根据之前的对话历史来产生更准确的回复，考虑到上下文中的语境和用户意图。
• 指令遵循：LLMs可以遵循人类提供的指令，执行特定的任务或生成特定类型的输出。通过将明确的指令作为Prompt提供给模型，它可以生成与指令相符合的结果。例如，在问答系统中，通过明确指定问题的类型和所需的回答格式，LLMs可以生成符合要求的准确答案。
• 思维链推理：LLMs具备一定的逻辑推理能力，能够通过链接多个概念和信息来推断出新的结论。通过触发模型内部的记忆和语义联系，LLMs可以进行推理、概括和综合信息，从而生成更加有条理和富有创造性的输出。这使得它们在生成故事、文章和创意内容方面表现出色。

这三大能力使得LLMs成为了在自然语言处理任务中具有巨大潜力的工具。它们可以根据上下文进行语义理解，按照指令生成特定类型的输出，并通过推理链连接信息来生成新的见解。这不仅为人们提供了强大的语言处理工具，还为各行各业的应用提供了更广阔的可能性。随着对LLMs的深入研究和不断的优化，我们可以期待它们在语言任务中发挥越来越重要的作用。

因此，在大规模预训练模型下，能够有高质量的Prompt就能生成很好的内容，帮助自己提升生产效率。

三、Prompt基本定义

Prompt简单说就是驱动大模型进行表达文本描述。

更详细地说，Prompt的基本定义包括以下几个要素：

1. 文本片段：Prompt可以是一个短语、一句话、一个段落，甚至是一个完整的问题。它通常是由人类设计者创建的，用于明确和传达特定的意图或任务要求。
2. 引导模型行为：Prompt的目的是引导模型执行特定的操作或生成特定类型的输出。这可以包括回答问题、完成任务、写作文章、生成代码等。Prompt需要明确指导模型的期望行为，确保生成的结果符合预期。
3. 上下文和约束：Prompt可以包含上下文信息，以便模型理解和生成与之相关的内容。上下文可以是先前的对话历史、背景知识或特定领域的约束。通过提供相关的上下文，Prompt帮助模型更好地理解输入和生成输出。
4. 设计和优化：Prompt的设计是一门艺术。良好设计的Prompt应当明确、简洁、一致，并且能够有效地引导模型生成准确和有价值的输出。优化Prompt需要进行实验和反馈迭代，以提高模型生成的质量和一致性。

四、为什么优质Prompt才能生成优质的内容

优质的Prompt对于⽣成优质内容⾄关重要。⼀个好的Prompt可以明确指导模型生成准确、有针对性的输出，而低质量的Prompt则可能导致混淆、不相关或低质量的结果。

五、如何定义优质的Prompt

如何定义优质的Prompt，着重考虑表达清晰度、通用性和生成稳定性这三个关键方面。通过明确这些要素，我们能够提供清晰的指导，使⼤模型能够产⽣更准确、有针对性的输出。

1. 明确任务要求和期望结果：定义Prompt时，需要准确定义任务的具体要求和期望的输出结果，以便引导模型⽣成准确的答案或解决⽅案。
2.  使用明确的语言和结构：Prompt应采⽤简洁明了、⼀致性的语⾔和结构，避免歧义和模糊性，以确保模型准确理解任务和⽣成⼀致的输出。
3. 考虑多样的用户需求：设计Prompt时要充分考虑到不同用户需求的多样性，使其适用于⼴泛的应⽤场景和任务类型。
4. 提供灵活的参数设置：在Prompt中引⼊可调节的参数，使⽤⼾能够根据具体需求对模型⾏为进⾏灵活控制，以满⾜不同应⽤场景的要求。
5. 引入控制机制：通过添加控制代码或关键字，限制⽣成内容的范围，避免模型⽣成⽆关或不准确的输出。
6. 迭代优化和反馈：不断评估和优化Prompt，通过实验和⽤⼾反馈，使其能够⽣成稳定、⼀致的⾼质量结果。

六、Prompt万能公式

万能公式1：Prompt = 定义角色+背景描述+定目标+补充要求+示例

定义角色： 让大模型定义这个领域的专家。
背景描述： 描述问题背景。
定目标： 明确告诉大模型你要什么。
补充要求： 补充一些特殊要求。
示例： 一些实例，比如输出应该什么样子。

Case: 

假设您是一位导游（定义角色），我和家人共五个人去北京旅行，预算一万，一共五天时间（背景描述），帮我做一份旅游攻略（定目标），注意：因为有老人，所以不爬山（要求）。

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万能公式2：Prompt = 任务+生成主体+细节（可选）+形式（可选）

Case: 

我希望你充当讲故事⼈，你要想出⼀个中华⽂化，要求内容积极向上，与猫有关，请⽤⼴东话讲⼀下

七、 Prompt优化技巧

1、迭代法

迭代法的核心原理是通过反复迭代和改进Prompt，逐步优化生成结果

• 结果评估

在迭代法中，创作评估是⼀个重要的环节，通过对⽣成结果进⾏评估和反馈，可以帮助改进Prompt的设计和模型的输出。

• 多轮次交互

多次交互是迭代法中的重要策略，通过与模型的多轮交互，逐步完善⽣成结果。

2、Trick法

Trick法的核心原理是通过巧妙的Prompt设计和使用，引导模型在生成过程中产生期望的输出

• 戴高帽

戴⾼帽通过对Prompt中的任务或⽣成主体进⾏强调和突出，引导模型⽣成更准确、相关的结果。

• 增加引导语

增加引导语是通过在Prompt中添加额外的指导性语⾔，引导模型⽣成更加准确、具体的结果。

3、工具法

工具法是通过使用各种工具和辅助资源来提升Prompt的效果和生成结果的质量。下面我将分别详细讲解工具法的三个技巧点，并为每个技巧点提供示例，其中关键信息将结合Prompt的不同部分进行标注。

• 检测类工具

检测类⼯具是⼀种技巧，通过使⽤⾃然语⾔处理（NLP）或其他相关⼯具来检测和修正Prompt中的问题，以提⾼⽣成结果的质量和准确性。

• 优化类工具

优化类⼯具是⼀种技巧，通过使⽤优化算法、模型微调或其他相关⼯具来优化⼤模型的⽣成效果，以提⾼⽣成结果的质量和多样性。

其他付费内容：