写好prompt的六种策略

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一、为什么需要好的 prompt

虽然 LLM 无论你输入什么都能得到反馈，但是要获取想要的答案，还是需要一番功夫，目前 LLM 还有这样那样的一些缺点：
  • 数据偏见：因为预训练模型，不可避免具有主观的数据
  • 缺乏理解：这点在一些小参数量的模型上尤为显著，说话上下文不连贯，而且意思不理解
  • 时间理解局限性：这个很好理解，训练数据是有时效性的，所以不可避免理解不到最新的数据
  • 生成幻觉：这是 LLM 最重要的缺点，目前很多方面的技术，都在避免 LLM 产生幻觉
所以，prompt engineer （指令集工程）应允而生，llya （openai CTO已离职）也曾豪言说，以后的编程只剩下英语（自然语言）
 

二、写好 prompt 的 6个原则

1，明确清晰的需求说明

  • 不要客气，直接描述需求内容

2，提供参考文本

  • 我们可以为模型提供与当前查询相关的可信信息，那么我们可以指示模型使用提供的信息来编写其答案。
 

3，将复杂的任务拆分为简单的小任务

  • 需要独立指令来处理不同情况的任务，需要确定哪些是有益的
  • 也可以将任务分解成一系列任务

4，给模型时间”思考“

  • 在匆忙得出结论前，制定模型制定自己的解决方案
  • 明确指示模型在得出结论之前从第一性原理进行推理时，会得到更好的结果

5，使用外部工具

6，系统的测试更改

 
Super Prompt0⃣️dify 从0到1 部署
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