概述

提示词编写学习：提升大型语言模型的性能与应用，是关注如何设计、优化提示词以增强模型处理任务效率与准确性的学科。通过清晰指令、提供参考文本、任务分解、引导思考和集成外部工具等策略，提示工程使模型更好地理解需求与执行任务。通过系统性测试评估提示词的优化效果，实现模型在知识检索、创新表达等方面的性能提升。在实际应用中，提示工程被用于复杂任务处理、客户服务、长对话管理和AI模型优化，推动AI系统在个性化、高效性和安全性方面的进步。通过学习和实践提示词编写技巧，可以显著提升AI模型的性能，推动其在新闻、教育、娱乐、健康、金融等领域的广泛应用。

提示工程指南：提升大型语言模型的性能与应用

提示工程简介

定义与作用

提示工程是一门聚焦于如何设计、优化提示词以提升大型语言模型（LLMs）处理任务效率与准确性的学科。通过设计清晰的指令、提供相关背景信息、分解任务、引导模型思考和集成外部工具，提示工程让LLMs更好地理解任务目标，高效且准确地执行任务。合理的提示策略能够显著提升模型在知识检索、创新表达、客户服务等方面的表现。

实践意义

在利用LLMs时，采用恰当的提示工程策略能够显著提高模型性能与应用范围。无论是问答系统、代码生成、文本创作还是复杂决策支持，有效提示能帮助模型理解上下文、执行任务，从而在知识检索、创新表达等任务中表现更佳。

提示工程策略与技巧

策略1：清晰的指令

关键点：指令应简洁明了，避免模糊不清，确保模型准确理解目标。

策略示例

response = model("请描述一下计算机科学的发展历程。")

策略2：提供参考文本

功能：提供相关背景信息，减少模型理解信息的时间。

策略示例

context = "计算机科学是研究计算过程的性质和应用的学科，包括算法设计、数据结构、编程语言等。"
response = model("告诉我计算机科学是什么？", context)

策略3：分解任务

方法：将复杂任务拆分为多个子任务，避免模型处理大量信息时出现错误。

策略示例

tasks = ["提取新闻标题", "总结新闻内容", "提取关键信息"]
for task in tasks:
    response = model(task)

策略4：引导模型思考

步骤：在任务指令中包含引导模型进行推理或分析的指示，提高模型输出质量。

策略示例

response = model("请分析并比较两种算法的优缺点。")

策略5：集成外部工具

目的：结合文本检索、代码执行等工具的输出，提升模型解决方案的准确性和实用性。

策略示例

from text_search_module import search_text
from code_execution_module import execute_code

text_results = search_text("如何实现冒泡排序算法")
code_results = execute_code("def bubble_sort(arr): ...")
response = model("解释冒泡排序算法并提供代码示例", text_results, code_results)

策略6：系统性测试

目标：评估不同提示词组合和修改对模型性能的影响。

策略示例

# 测试不同提示词组合对模型性能的影响
for prompt_variant in prompt_variants:
    response = model(prompt_variant)
    # 记录或评估模型的性能

提示工程实践示例

示例1：复杂任务处理

场景：生成一份关于人工智能领域的报告。

策略示例

report_tasks = ["介绍人工智能的发展历程", "列举人工智能的应用领域", "讨论AI的伦理与挑战"]
for task in report_tasks:
    response = model(task)

示例2：客户服务应用

场景：创建一个客服机器人，提供常见问题解答。

策略示例

common_questions = ["如何注册账号？", "如何更改密码？", "我的订单状态如何？"]
for question in common_questions:
    response = model(f"回答以下客服问题：{question}")

示例3：长对话管理

场景：构建一个能处理多轮对话的聊天机器人。

策略示例

conversation_log = []
while True:
    user_input = input("您：")
    if user_input == "退出":
        break
    response = model(f"我：{user_input}\n对方：", conversation_log)
    conversation_log.append(user_input)
    print("机器人：", response)

AI模型与提示工程的相互作用

案例分析：Coze平台

Coze平台展示了如何通过合理设计的提示词实现个性化、高质量的新闻播报服务。基于用户兴趣偏好，Coze提供定制化的新闻内容，体现了提示工程在实际应用中的效果。

趋势预测：AI领域十大趋势

未来，提示工程将更加注重个性化、高效性和安全，通过设计更优化的提示策略，提升LLMs在复杂、多变场景中的适应性和性能。随着AI技术的不断发展，提示工程将成为影响AI系统能力的关键因素之一。

国内AI聊天机器人

中国在AI聊天机器人领域取得显著进展，开发了具有不同特点和功能的聊天机器人，如文心一言、星火、千问等，它们在自然语言处理、知识检索、对话生成等方面表现出强大能力。

全球AI聊天机器人领导者

全球范围内，基于LLMs的聊天机器人领导者包括美国的ChatGPT、中国的文心一言、星火、千问等，它们在技术、性能和应用方面各有特色，为用户提供了智能交互体验。

提升AI效率的工具与应用

字节跳动的AI工具

字节跳动开发了一系列AI工具，旨在提高内容创作、用户体验和运营效率。例如，通过AI辅助内容生成、智能推荐系统和个性化内容分析，字节跳动的AI工具为用户提供了丰富、个性化的内容体验。

AI在不同场景的应用

AI技术广泛应用于新闻、教育、娱乐、健康、金融等领域，随着技术进步，AI为人类提供了更便捷、智能的服务，如语音识别、图像处理、自然语言理解等。

公众号推广

公众号成为传播AI应用的重要方式，通过撰写技术文章、案例分享、前沿趋势等内容，公众号帮助读者深入了解AI技术，激发学习兴趣，促进技术普及和应用。

情绪提示在LLMs中的应用

情绪提示的心理学原理

情绪提示通过融入积极或激励性语句，激发大语言模型的情感状态，改善输出质量和创造性的表现，心理学研究表明，正面情感激发与创意表现、问题解决能力之间存在正相关关系。

提升LLMs性能的技巧

1. 情绪正面化：使用积极词汇，鼓励模型表现最佳状态。
2. 目标导向性：确保任务目标明确且积极，激发模型专注。
3. 激励性引导：通过提问引导模型主动思考，而非被动响应。
4. 情感共鸣：加入与用户情感共鸣的元素，提升输出的亲和力和相关性。

推荐资源与工具

• 慕课网：提供全面的AI与自然语言处理课程，涵盖提示工程入门与高级技巧。
• 官方网站与论坛：探索大语言模型的官方资源、社区动态和开发者博客，获取最新更新和最佳实践。

通过掌握提示工程的策略与技巧，开发者和研究者可以更有效地引导大语言模型发挥潜力，显著提升其性能与用户体验。