请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版

 找回密码
 立即注册
查看: 32|回复: 0

构建高性能 Prompt 之路——结构化 Prompt

[复制链接]

115

主题

34

回帖

454

积分

管理员

积分
454
发表于 2024-6-29 14:17:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

在国内率先提出结构化、模板化编写大模型提示词(Prompt)范式的是云中江树。2023年,他通过LangGPT项目开源这种方法,并在多个社区获得广泛认可。

云中江树在一篇文章中分享了结构化Prompt的一些经验:

1. 结构化 Prompt 的概念:与传统的 Prompt 不同,结构化 Prompt 类似于写作中的结构化方法,使用标题、子标题、段落等来组织内容。

2. 结构化 Prompt 的优势:
   - 提升了内容的可读性和表达性。
   - 通过层级结构降低了人和模型的认知负担,提高了语义认知。
   - 定向唤醒大模型的深层能力,如通过角色扮演提高模型表现。
   - 像代码开发一样构建生产级 Prompt,便于维护和多人协同。

3. 结构化 Prompt 的编写方法:
   - 使用标识符和属性词来构建层次结构。
   - 利用模板化的方法简化 Prompt 编写。
   - 结合 CoT(Chain of Thought)等其他 prompting 技巧。

4. 结构化 Prompt 的开发工作流:
   - 自动化生成初版结构化 Prompt 后进行手工迭代调优。
   - 使用自动化分析评估 Prompt 并基于评估结果进行迭代。

5. 结构化 Prompt 的局限性:
   - 依赖于基座模型的能力,不能解决模型本身的问题。
   - 存在无法解决的问题,如幻觉问题、知识老旧问题等。

6. 不同模型对结构化 Prompt 的适用性:
   - GPT-4 是最佳选择,Claude 次之,GPT-3.5 勉强可用。

7. 如何写好结构化 Prompt:
   - 构建全局思维链。
   - 保持上下文语义一致性。
   - 有机结合其他 Prompt 技巧。

8. 结构化 Prompt 的实际应用:
   - 在商业应用中得到证明,许多企业包括网易、字节等互联网大厂都在使用。

9. 结构化 Prompt 的相关文章汇总:
   - 文章末尾提供了一些结构化 Prompt 的高质量模板和相关文章链接。

10. 结语:
    - 强调写好 Prompt 的关键在于找到适合自己的方法,结构化 Prompt 只是一种思路,可能随着大模型能力的发展而变化。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

快速回复 返回顶部 返回列表