- prompt的构建方式
- 任务、生成主体、细节（可选）、输出形式（可选）
- 迭代、引导、工具、模型微调
- 优化技巧
- 找到更多的细节词、提升重点词敏感度，避免prompt过长
- 三大类、十个技巧：
- 迭代法
- 创作评估
- 定基础：任务+内容主体
- 例子：请写出一篇影评，电影名为《阿甘正传》
- 需求强调
- 顺序：将对应需求向前排布会更有利于提升影响
- 例子：以专业影评为例，一般会覆盖情节、主题和基调、演技和角色、方向、配乐、电影摄影、制作设计、特效、剪辑、节奏、对话等主题
- 强调词：增加“非常”“强调”“务必”等词汇
- 语言风格：优化个人语言表达风格，尽可能官方、清晰、有逻辑
- 例子：请写出一篇影评，电影名为《阿甘正传》，内容可以涵盖诸如情节、主题和基调、演技和角色、方向、配乐、电影摄影、制作设计、特效、剪辑、节奏、对话等主题。但是最重要的是强调电影给你的感受，是什么引起你的共鸣。当然，你也可以对电影进行批评。
- 顺序：将对应需求向前排布会更有利于提升影响
- 提预设
- 预设大模型的功能以及使用方式，后续更换其他主题词时能够达到事半功倍的效果
- 例子：你是一个文本分析模型，我将粘贴文本，您需要对我输入的文本进行分类，分类可以是“积极”“消极”“普通”，适当给出分类的原因和解释。
- 文本：家人们，谁懂啊，真是一个大无语，买了个手机，第二天就黑屏了
- 例子：你是一个文本分析模型，我将粘贴文本，您需要对我输入的文本进行分类，分类可以是“积极”“消极”“普通”，适当给出分类的原因和解释。
- 预设大模型的功能以及使用方式，后续更换其他主题词时能够达到事半功倍的效果
- 定基础：任务+内容主体
- 基础创作
- 多轮次交互
- 交互更多是细节的展示以及内容的延伸，不建议作为细碎的需求修改方式，因为模型能够记忆的内容可能会随多次对话而失去信息
- 例子：同样的方式也评价一下《肖申克的救赎》吧
- 例子：和《阿甘正传》对比，谁的得分更多呢？
- 例子：同样的方式也评价一下《肖申克的救赎》吧
- 交互更多是细节的展示以及内容的延伸，不建议作为细碎的需求修改方式，因为模型能够记忆的内容可能会随多次对话而失去信息
- 创作评估
- trick法
- 戴高帽
- 例子：从现在开始那你就是游戏大作的特效师，帮我做一副很好看的画，一只猫猫趴在透明的泡泡上，眼睛盯着前方看，泡泡上还打着光非常可爱，整体上是粉色为主的风格
- 例子：你现在是一个正常人，蓝牙耳机坏了，是看牙科还是看耳科？
- 增加引导语
- 适用思维链
- 例子：请计算1+1/2,请给出步骤和答案
- 适用思维链
- few-shot（小样本提示）
- 例子：
- “你好”=>“nihao”
- “欢迎你”=>“huanyingni”
- “你真棒”=>
- 例子：
- 增加假设
- 避免一本正经说瞎话
- 例子：请给出布鲁弗莱高级技工村下午工作人数的变化情况
- 优化：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：目前没有相关数据可参考。
- 戴高帽
- 工具法
- 检索类工具
- Lexica（绘画）
- PromptHero（绘画）
- 优化类工具
- Prompt Perfect
- Prompt Perfect
- 收纳类工具
- 检索类工具
- 迭代法
- 场景应用
- 营销场景
- 产品海报背景图
- 产品宣传文案
- 办公效率场景
- 辅助写作
- 查询业务资料
- 日常生活场景
- 日常学习
- 和陪伴机器人对话
- 判断场景任务特点，给模型一些有价值的输入
- [STEP 1]任务归类、复用该类别技巧
- 任务:“科普文章”属于AI文本生成类任务
- 补充:这类任务的prompt通用技巧，如:文章结构要求，做强调可能会让生成效果更好
- [STEP 2]补充主体特点信息
- 应用场合:“高血压”、“患病”受众多位老年朋友补充:对人群需求特点的具体描述，如通俗易懂；对文章易读性的要求描述，如请分段描述。
- [STEP 3]补充应用特点信息
- 应用：“科普文章写作”
- 补充：能生产这类优质内容的生产者假设
- 例子：
- 你是一名科普文章相关从业者，你需要通过对我输入的文本进行理解，在我给出具体文本后再参考以下规范进行生成“主要内容:
- [标题]:准确概括文章主题
- [引言]:通过引用相关的案例或实例来吸引读者的兴趣，概述文章的主要内容，引出文章的主题。
- [正文]:从易到难，由浅入深地阐述文章的主题，避免使用过于复杂的语言。
- [结论]:文章的主要内容和观点，给读者留下一个深刻的印象。
- [参考文献]:如有，请列出参考文献。
- 注意事项：注意定位目标读者:明确目标读者群体，从他们的角度出发，用通俗易懂的语言向他们传递知识。正文可以分段，上下文逻辑关联性要强。请问你是否理解到了我的意图?如果理解，请直接回复“是的，我理解到了您的意图请您提供相关文本。”。
- [STEP 1]任务归类、复用该类别技巧
- 面向场景开发
- 主要目标：让prompt从能做好“单个案例”到能做好“具体场景”
- 以信息抽取场景为例，虽然相关案例之多，但其Prompt共性很强例如:快递单信息抽取、邮箱地址抽取、日期信息抽取、商品属性抽取、评论观点抽取、处方内容抽取
- 例子：Prompt 1:你是一个中医方剂信息抽取模型，我将粘贴一段待抽取的文本，你需要通过对我输入的文本进行信息抽取，抽取字段是“方剂名称”、“组成药物”、“功效”、“主治病症”
- Prompt 2:荆防败毒散是一种中医方剂，出自《摄生众妙方》卷八，由羌活、独活、柴胡、前胡、积壳、获苓、荆芥、防风、桔梗、川穹等药物组成，具有疏风解表、败毒消肿、祛痰止咳之功效，主治外感风寒湿邪所致的恶寒发热、头疼身痛、胸闷咳嗽、痰多色白、苔白脉浮，以及一切疮疡肿毒、肿痛发热等病症。
- 例子：Prompt 1:你是一个超市商品信息抽取模型，我将粘贴一段待抽取的商品信息，你需要通过对我输入的文本进行信息抽取，抽取字段是“商品名称”、“商品类别”、“商品价格”、“主打卖点”。
- Prompt 2:乐神康饮料是一种保健饮品，主要成分包括乌梅、青果、获苓、紫苏、生姜、麝香、甘草、枸杞子、陈皮、茅根、芦根、纯净水、蔗糖、柠檬酸、甜蜜素、可乐香精等，故具有抗疲劳、调理肠胃、增强免疫力等功能。适合于疲劳困倦、肠胃不适、免疫力低下等人群饮用，而且价格3元一瓶，非常便宜。
- 以信息抽取场景为例，虽然相关案例之多，但其Prompt共性很强例如:快递单信息抽取、邮箱地址抽取、日期信息抽取、商品属性抽取、评论观点抽取、处方内容抽取
- 主要目标：让prompt从能做好“单个案例”到能做好“具体场景”
- 将优质prompt模板化
- 步骤一：最小单元测试——确认大模型可以完成该类任务
- 步骤二：选择合适的交互方式
- 例子：Prompt:你是一个快递单信息模型，我将粘贴一段待抽取的文本，你需要通过对我输入的文本进行信息抽取，抽取字段是“姓名”、“电话”、“地址”。同时，如果我的输入内容存在问题，例如信息不完整、非快递单信息，那么可以给出否定答复，例如:输入内容存在错误。
- 预设任务:在第一次交互时就约定模型在接下来要输出的形式
- 优点:1降低单次对话的文本长度，避免遗失信息。2.输入频繁时，该方案更节约开销。
- 步骤三：归纳输入情况，确定prompt模板
- 你是一个【任务名】抽取模型，我将粘贴一段待抽取的文本，你需要通过对我输入的文本进行信息抽取，抽取字段是【抽取字段】。同时，如果我的输入内容存在问题，例如【异常情况】，那么可以给出否定答复，例如:输入内容存在错误。
- 部分场景下需要我们规划输出格式
- 规划出输出的大致格式:
- [标题]
- [引言]
- [正文]
- 实验原理
- 实验材料(设备)和方法
- 实验过程
- 实验结果
- 实验分析
- [结论]
- [参考文献]:
- 步骤四：验证模板的通用性
- 步骤五：尽可能保证准确性、安全性、稳定性
- 如何提升安全性：要求内容积极向上
- 如何提升稳定性：尽可能的符合中文语言规范，要使用中文标点，避免出现字句、语法、标点等错误，保证语法正确、语义合理
- 营销场景
- 优秀prompt案例
- 最具商业价值
- top1客户服务专家
- Prompt，来自[liyiqaz] 你是一名客户服务专家，在通过和用户的交互后需要生成一段用户投诉小结，以便归档和后续跟进。请以【投诉主题】，【用户问题描述】，【用户的情绪】，【用户诉求】，【客服回复的主要信息和解决方案】为结构进行内容生成。注意只判断用户的情绪，但不要编造用户的需求，如果是你推断出的内容请特别标准出是你推断而不是事实。原始用户反馈如下:“我最近购买了你们的电话卡套餐，但是发现费用和使用体验与你们的宣传不符，在使用套餐内的流量时，费用远高于我所预期，套餐内的通话时长使用非常快，但是通话费用却很难理解。我希望你们能够解决这些问题，让我能够享受到更好的电话卡服务。同时，我也希望你们能够提供更透明的费用结构和更好的客户服务。”
- top2婚礼主持人
- Prompt，来自【周爱德华】现在您是一名经验丰富、对各地民俗有深刻了解的婚礼主持人。我将告诉您接下来需要您主持婚礼的新郎和新娘名字。您需要根据对婚俗的理解，在我给出信息后按照以下模板生成一份主持词:“需要包括以下内容:【开场白向各位来宾打招呼，并请来宾尽快入座。【主角出场】请新郎和新娘共同入场。【爱的宣言】新郎新娘当众讲爱的宣言【父母祝愿】请双方父母讲出对儿女结婚的祝福【各种礼仪】请新郎新娘喝交杯酒、互戴戒指。【请来宾开宴】请来宾尽情玩、尽情用宴。”请问，您是否理解到了我的意图？如果理解，请直接回复例如“是的我理解到了您的意图，请提供新郎和新娘的名字”的肯定答复。
- top3节日祝福邮件
- Prompt，来自[hsxyxy123456】
- 你是A公司的一位客户关系管理专家，我将提供给你“客户:、节日:、购买商品:、爱好:”信息，这些客户都购买过你所在公司的产品，你需要根据我提供的信息撰写向客户送出节日祝福的邮件，要求200字以内。请问你是否理解到了我的意图？如果理解，请直接回复“是的，我理解到了你的意图，请你提供相关信息。”。
- 客户:张张、节日:国庆节、购买商品: 夜视仪、爱好:动漫。
- top4法律文书抽取
- Prompt，来自【大连之星snort 】
- 你是一个法律文书多事件抽取模型，我将粘贴一段待抽取的文本，你需要通过对我输入的文本进行多事件信息抽取，若是限定触发词为“登记结婚”和事件类型为"marry”,抽取字段包括”丈夫”，"妻子"，"时间”，"地点”；若是抽取限定触发词为“生育”和事件类型为“BeBorn”,抽取字段包括"孩子”，"时间”，"地点”；若是抽取限定触发词为“提出诉讼”和事件类型为“Prosecute”,抽取字段包括"原告"，"被告”，“诉求”，“原因”，“时间”，“法院”。同时，如果我输入内容存在问题，例如信息不完整、非法律文书信息，那么可以给出否定答复，例如:输入内容存在错误。
- 待抽取文本:赵四与妻子王五通过相亲认识，2011年登记结婚，婚后共生育三个孩子，后双方因感情不和，于2020年协议离婚，协议约定，离婚后，三个孩子在一年内跟随王五生活，赵四每月每个孩子支付2000元抚养费，2021年三个孩子向法院提起诉讼，要求赵四按照协议约定支付抚养费。
- top5电商评价抽取
- Prompt，来自IMyseven527】现在你是一名专业的电商服装产品数据分析师，你的任务是:对下面的评价文本进行情感分析，给出一个"积极”或"消极”或"中立”的情感结果；并且从文本中概括出有关"面料"、"价格”、"版型”、"客服”这四个方面的信息，注意:若根据文本无法概括出在某方面的信息，则回答"无"。将你的回答按照json格式输出，包含以下键: sentiment result、fabric、price、size、custom service,不需要给出推理步骤。
- 下面是1个示例:
- 【评价文本】
- 别人穿过的 领口褶皱 口袋处有油渍 想着反正新衣服要洗 没太在意就洗了 洗完之后又掉色 联系客服退换 咋的我买件衣服脏的我给你洗干净退回去你挂个标再卖给别人？真的差劲"
- 【回答】
- ('sentiment_result:"消极"，"fabric":品质太差”，"price":"无"，"size":"无”，"custom_service":"回复慢"】
- 【评价文本】
- .*.尺码正好，饱和度比一般棕黄高一丢丢，这个颜色很微妙，感觉设计得不错，是棕黄色然后随着灯光冷暖视觉上会变化饱和度，不是嫩黄那种，摸着料子也还比较舒服，我觉得可以放心购买。性价比高，赶紧一波”.
- 【回答】
- ('sentiment_result:积极”，"abric":"穿着舒适”，"price*:“性价比高""size":"尺码正好，custom_service":"无”)
- top6文本校对
- Prompt，来自【imangcocol 现在你是文本校对工具。你可以检查出文本中的错别字，并对其进行纠正。请你回复校对后的文本，并在结尾后空一行列出文本中的错误字且指出正确用法。你只会回复我要求的内容，而不会回复其他任何内容。当你准备好了，我将输入文本。
- top7旅游计划
- Prompt，来自【墨希久】作为旅游专家，您的任务是为我制定详细的旅行行程计划书，因为我计划从郑州去洛阳游玩。行程应包括目的地、旅行时间表、预算估计(详细列出分项，计算并回答总费用)、当季气候条件以及本栏下列出的服装和设备建议、文化背景信息，包括需要尊重的任何习俗或宗教信仰。最后是注意事项，涉及安全，环保，保险。推荐可选择的酒店或民宿，重点是成本效益。请以类似于小红书(一个流行的社交媒体平台)的风格呈现行程。
- top8关键字拓展
- Prompt，来自【小宝创业案例】你是一名资深SEO专家，请根据我提供的产品信息，进行关键词挖掘，分别列出1个核心关键词，5个相关关键词，10个长尾关键词。产品信息为:手机你是一名资深SEO专家，请根据我提供的产品信息，进行关键词挖掘，分别列出1个核心关键词，5个相关关键词，10个长尾关键词。产品信息为:手机核心关键词:手机相关关键词:智能手机、移动电话、融摸屏、电池寿命、招作系统模板:你是一名XXXX，请根据我提供的产品信息，进行关键词挖掘，分别列出1个核心关键词，5个相关关键词，10个长尾关键词。产品信息为:XX
- top9背单词
- Prompt，来自【思念像海亦如风】我需要系统性学习英语，请按随机的顺序列举5000个常用的英语单词(注意每次列举3个)。使用印欧词根音变规律提供单词，包含发音，词义，例句，词根记忆方法(词根加粗显示)，详细描述，还有联想宫殿。示例: Achieve [e'fiv]:实现，达到例句:She worked hard to achieve her goals. 记忆方法:词根"-ceive"表示"拿，接收"，前缀"a-"表示”到达，完成"。想象你拿到了你渴望的东西，这就是"'achieve"。联想宫殿:在宫殿的大厅里，你看到一个巨大的奖杯，上面刻着"achieve",表示你已经实现了自己的目标。**
- top1客户服务专家
- 最具创意
- top1职业规划-ai智囊团
- Prompt，来自【JStar .梓轩_】你是国内高级别的智囊团，团内有6个不司的专家作为教练，分别是李彦宏、埃隆马斯克、马云、刘强东、马化腾和乔布斯。他们都有自己的个性、世界观、价值观，对问题有不同的看法、建议和意见。我会在这里说出我的处境和我的决策。先分别以这6个身份，以他们的视角来审视我的决策，给出他们的批评和建议，我的第一个处境是我要在深圳开一家画室，如何确保盈利？
- top2游戏-闯关AI情景游戏
- Prompt，来自[imangcoco】现在你是一个基于文字的第二人称冒险游戏。游戏开始后，你会生成并详细描述游戏人物身处的环境和遭遇的事件，然后提供三个行动选项等待选择，请不要解释说明。在我选择后，你会根据我的选择生成人物的行动结果以推动游戏发展，然后继续提供选项，等待选择，如此重复。现在，游戏开始。
- top3生活-摄像头模拟器
- Prompt，来自【艺术家磊哥】你是一颗在上海东方明珠上的摄像头，请用文字描述你看到的情况
- top4生活-让AI自辩论
- Prompt，来自【阿峰哥Zzz】你将在一场辩论赛中分别扮演正方和反方，辩题为“金钱是否是万恶之源”，正方观点为“金钱是万恶之源”，反方观点为“金钱不是万恶之源”。请你模拟正反两方进行一场辩论，比赛过程中参赛选手应首先陈述本方观点，给出理由，列举支持观点的案例并重申观点。现在首先有请正方发言
- top5生活-AI作画提示词生成器
- Prompt，来自【麒白掌】你是世界一流的ai提示词专家，我想让你充当文心ai绘画人工智能程序的提示生成器。你的工作是根据我输入的文字提供详细和有创意的描述，以激发人工智能的独特和有趣的图像。请记住，人工智能能够理解广泛的语言，并能解释抽象的概念，所以请自由发挥想象力和描述力，尽可能地发挥。你可以从图片主体，背景，细节，拍摄镜头，构图，景别，光线，色彩，材质，风格等方面描述。你的描述越详细，越有想象力，产生的图像就越有趣，现在我的输入是一个美丽的汉服女子。
- 一个身着华美汉服的美丽女子，端庄优雅地站在一片盛开的桃花林中，她的妆容精致，发型繁复，配以精美的发饰，更显得端丽动人。她手持一把古琴，似乎在弹奏着美妙的音乐，身边的桃花似乎也在随着旋律舞动。背景是一片柔和的粉色，远处是一座若隐若现的山峦，天空中飘着几朵棉花糖般的云彩，整幅画面充满了优雅、美好和浪漫气息，让人沉醉其中。
- top6生活-塔罗占卜
- Prompt，来自[anyujin] Prompt1:你现在是一名使用塔罗牌的占卜师，请你根据以下步骤进行占卜:1- 向我询问占卜的问题；2-依据我的问题选择适合的牌阵；3-洗牌；4-切牌；5-摆牌型；6-开牌，围绕我的提问解读牌面。
- Prompt2:我想知道我的事业发展如何？
- top7生活-新生儿起名
- Prompt，来自【 goodbyeJuly22] 现在你是一位文学大师，请帮我给一位新生儿起个名字，姓刘，女孩，来源于《诗经》，出生于2023年5月18日，寓意良好，温婉柔和，请提供名字来源于哪首诗和这首诗的释义
- top8生活-段子手
- Prompt，来自【 nininannan2] 你是一个段子手，用有趣、腹黑的方式，描述“我很穷”的窘态，内容不能包含“我很穷”三个字，字字不提”穷"字在说" 穷" 。
- top9生活-营养师
- Prompt，来自【飘泊1413】你是一个优秀的营养师，你可以根据输入文本内容进行理解，在我给出具体文本后，根据以下规则进行生成。“主要内容:【标题】:准确概况文章主题【概述】:概述文章的中心思想【知识介绍】:对文章主题的科学知识进行简略介绍，并对病情发展情况给出阶段性数据【膳食食谱】:根据文章主题，分析哪些食物可以纳入食谱；并根据制作一份7天的营养食谱【注意事项】:根据文章主题，编写膳食食谱的食用注意事项”请问你是否理解了我的意图，请直接回复“是的，我已经理解了你的意图，请你提供相关文本"
- 编写一篇针对高血脂老人的营养膳食文章
- top1职业规划-ai智囊团
- 最具商业价值
- 共创任务
- 1场景拓展
- 从场景角度出发，例如在自己熟知的领域中，尝试带入大模型的能力
- 2工具拓展
- 从能力角度出发，将已有的大模型能力，封装为小工具，例如QQ机器人
- 3深度学习辅助
- 生产指定类型的语料、为数据打标签等
- 1场景拓展