第一章——了解prompt以及一些基础技巧方法

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Prompt的定义——用户向LLM输入的一段文本，用于指导LLM生成符合用户要求的输出。
Prompt的本质——沟通的桥梁，决定LLM准确预测用户意图的能力。

写好prompt的四大要素：指令，上下文，格式化输出，角色

1.指令instruction：清晰，坚决，明确，要求，提示，指明应用方向——干什么，为什么，要求什么。

2.上下文——提示词的背景信息：

（1）上下文是可选的，但不要滥用上下文，不要过长。
（2）上下文窗口是LLM能够处理的最大输入长度，AI一次输入有限，输入的内容越多，AI越难处理，质量下降不过窗口可以化冻，可以把历史消息摘要作为上下文，让LLM处理更长的输入。
（3）AI生成的和用户输入的都可作为上下文，有一些情况，上下文是必须的用户信息。

3.格式化输出——格式化输出是提示词的输出格式，它决定了LLM输出的格式。

（1）用户要求的输出格式：ex:根据“人工智能在数字政府领域的最新进展”这个研究主题，生成一份500字以上的摘要，要求有研究缘起，研究主题，研究过程，结果以及结论。
（2）通用的结构化文本——包括但不限于Markdown、JSON、XML、CSV、代码等。
（3）非结构化文本（例如诗歌、散文、小说等）

4.角色——提示词的输出角色，它决定了LLM以何种身份生成内容。

（1）角色是可选的，建议根据具体任务设置角色‘
（2）可以设置角色属性——ex（你是一个资深的心理医生，擅长使用认知行为疗法解决心理问题：）。
（3）设置角色时，可以使用压缩语义进行设置。

写prompt的技巧与方法：

1.给出指令

最简单的提示方法就是给出指令。
Ex：关于转换格式的指令
（1）简单指令——一个用户在表单中输入了他们的名字和姓氏，但我们不知道他们的名字和姓氏的顺序，我们需要将它们转换为“姓, 名”的格式。将以下输入转换为该格式：john doe
（2）复杂指令——请阅读以下销售邮件。删除任何可用于识别个人身份的信息 (PII)，并用相应的占位符替换它。例如，用"[姓名]“替换"John Doe”。
你好 John，
我写信给你是因为我注意到你最近买了一辆新车。我是一家当地经销商 (Cheap Dealz) 的销售员，我想让你知道我们有一辆新车的超值优惠。如果你有兴趣，请告诉我。
谢谢，
Jimmy Smith
电话：410-805-2345
电子邮件：[e-mail]

2.角色提示——分配角色

3.语义压缩类提示词——

带有很强指向性的关键词或短语，这类关键词或短语通常是与特定领域、任务或知识相关的专有名词、知名概念、平台或现象等有关。它们可以帮助模型迅速识别任务的类型或给出相关的答案。Ex：使用什么什么数据分析类的方法，使用著名品牌、平台或软件作为提示词，可以迅速让模型知道你需要与这些品牌、平台或软件相关的信息或功能，一般这类提示词用于文案创作领域居多。

4.多范例提示——few shot prompting，又称小样本类提示

（1）特征——通过少数具体示例说明任务的输入与期望输出，示例之间保持相同的格式和结构，便于模型识别模式，示例中明确任务说明。
（2）示例基本结构——任务说明+格式说明，示例部分，新输入。
（3）小样本提示词在以下场景特别有效：

组合提示——包含上述方法，虽然没有固定格式，但往往提示在最下面，且仅有问题组成的提示效果很好：