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😀
提示工程是一门为语言模型设计的精确有效的艺术,通过输入获得预期反应。其主要目的是引导模型产生特定的结果。
COSTAR 框架实测非常好用
  • C) 上下文(Context):提供任务有关背景信息。这有助于 LLM 理解正在讨论的具体场景,从而确保其响应相关的。
  • O) 目标(Objective):定义你希望 LLM 执行的任务。明晰目标有助于 LLM 将自己响应重点放在完成具体任务上。
  • S) 风格(Style):指定你希望 LLM 使用的写作风格。这可能是一位具体名人的写作风格,也可以是某种职业专家(比如商业分析师或 CEO)的风格。这能引导 LLM 使用符合你需求的方式和词语给出响应。
  • T) 语气(Tone):设定响应的态度。这能确保 LLM 的响应符合所需的情感或情绪上下文,比如正式、幽默、善解人意等。
  • A) 受众(Audience):确定响应的目标受众。针对具体受众(比如领域专家、初学者、孩童)定制 LLM 的响应,确保其在你所需的上下文中是适当的和可被理解的。
  • R) 响应(Response):提供响应格式。这能确保 LLM 输出你的下游任务所需的格式,比如列表JSON专业报告等。对于大多数通过程序化方法将 LLM 响应用于下游任务的 LLM 应用而言,理想的输出格式是 JSON。

 
日用代码解释 system prompt

OpenAI 的 Meta Prompt
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SimonSun
SimonSun
Internet Malou, LLM Rookie, Bug Maker🤧
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公告
🙌README🙌
🤯There is nothing left
in my right brain,
🤯and there is nothing right
in my left brain...
⭐I wish you every success⭐