Prompt提示词（保姆级教程）

目录

1. 什么是Prompt？

2. 使用场景

3. 结构化框架

4. 进阶框架

APE (Action, Purpose, Expect)

CARE (Context, Action, Result, Example)

RACE (Role, Action, Context, Expectation)

COAST (Context, Objective, Action, Scene, Task)

CRISP (Capability, Role, Input, Style, Personality)

TRACE (Task, Request, Action, Context, Example)

ROSE (Role, Objective, Scene, Expectation)

LangGPT (高级框架: Markdown 语法)

5.一些提示词学习网址

5.1 讯飞星火认知大模型指令集

5.2 OpenAI Cookbook

5.3 “听话的”提示词构建教程

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1. 什么是Prompt？

Prompt（提示词）是用户向AI模型提供的一段文本输入，旨在引导模型生成特定输出。通过精心设计的Prompt，用户可以最大限度地利用AI模型的能力，完成各种任务，如文本生成、问题回答、创意写作等。

2. 使用场景

• 内容创作：撰写文章、故事、诗歌等。
• 编程辅助：生成代码片段或调试建议。
• 数据分析：解释数据模式和趋势。
• 教育辅导：提供学习资料和解答疑问。
• 客户服务：自动回复常见问题。
• 语言翻译：进行多语言翻译。

3. 结构化框架

明确并结构化地表达需求，可以提高输出回答的质量。一个有效的提示词应该包括：

1. 角色：让模型扮演某个特定角色，比如“作家”、“设计师”或“历史学家”等。
2. 任务：明确告诉模型你希望它完成的任务，比如“写一篇小说”或“设计一个标志”等。
3. 格式：指定你希望的输出格式，如“Markdown 格式”或“PDF 格式”。

4. 进阶框架

下面介绍9种提示词框架，大家可以结合具体场景选择合适的框架。

APE (Action, Purpose, Expect)

• 行动：具体要做的事情。
• 目的：为什么要做这件事。
• 期望：期待的结果是什么。

CARE (Context, Action, Result, Example)

• 上下文：提供相关背景信息。
• 行动：需要执行的具体操作。
• 结果：预期的成果。
• 示例：一个具体的实例或参考。

RACE (Role, Action, Context, Expectation)

• 角色：模型需要扮演的角色。
• 行动：需要完成的任务。
• 上下文：相关的背景信息。
• 期望：对结果的期望。

COAST (Context, Objective, Action, Scene, Task)

• 背景：提供必要的背景信息。
• 目标：清晰的目标描述。
• 行动：具体的行动步骤。
• 场景：应用场景或环境。
• 任务：具体的任务列表。

CRISP (Capability, Role, Input, Style, Personality)

• 能力：模型需要展示的能力。
• 角色：模型的角色定位。
• 输入：需要的输入信息。
• 风格：期望的输出风格。
• 个性：模型应展现的个性特征。

TRACE (Task, Request, Action, Context, Example)

• 任务：明确的任务描述。
• 请求：具体的请求内容。
• 行动：需要采取的行动。
• 上下文：相关的背景信息。
• 示例：一个具体的实例或参考。

ROSE (Role, Objective, Scene, Expectation)

• 角色：模型的角色定位。
• 目标：清晰的目标描述。
• 场景：应用场景或环境。
• 期望：对结果的期望。

LangGPT (高级框架: Markdown 语法)

• 角色：模型的角色定位。
• 限制：任何特定的限制条件。
• 能力：模型需要展示的能力。
• 工作流：详细的工作流程步骤。

5.一些提示词学习网址

5.1 讯飞星火认知大模型指令集

5.2 OpenAI Cookbook

5.3 “听话的”提示词构建教程

教程目录：
第1章 关于提示词的开胃前菜

第2章 语义压缩类提示词

第3章 思维链提示词

第4章 小样本类提示词

第5章 元提示词