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Prompt Engineering
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用户1932用户19322024年4月16日修改
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💡 By Kcc&&Internet
1.
使用格式化 markdown prompt做特定任务，我一般用的 markdown 框架：
a.
#角色 role: 确定 prompt 角色，最好给一个名字
b.
#技巧 skills: 明确技能，调用的外部 API && Plugin
c.
#工作流 workflow: 明确 LLM 工作流，结合编排 workflow 更好，将复杂的任务分解为一系列简单的提示
d.
#输出 Format: 很重要，确定输出格式
e.
#输出 Example: 和 Export Format 联动很影响输出结果，在 LLM 看来确定性更高
f.
#约束条件 Constraints
g.
#初始化 Initialization
2.
使用分隔符，比如 Claude 喜欢 '<>', kimi 喜欢 '```', GPT-4 对 markdown 支持友好
3.
不需要对LLM客气，不需要添加 “请”， “谢谢”， “如果你不介意”等，直奔主题即可
4.
使用肯定的指令，避免否定的指令，如: “不要”
5.
将CoT和few-shot结合
a.
CoT: prompt —> 1.Let's think step by step 2. 让我们一步一步思考
b.
few-shot：给明确例子，比如计算信息浓度指标，指 100 字信息无损耗压缩到 80 个字，指标值 = 80%
6.
使用以下短语： 你的任务是 和 你必须
7.
使用正反 PUA 法：
a.
反向 PUA: 你将受到惩罚
b.
正向 PUA: 我要给 $xxx小费，获得更好的解决方案
8.
使用以下短语 以自然、人性化的方式回答问题
9.
使用引导性词语 CoT，比如 think step by step
10.
prompt中添加预期的受众，如： 受众是该领域的专家
11.
需要对1个话题 想法或者任何信息有一个清晰或者更深入的理解时，使用下面的prompt:
a.
用简单的术语解释[特定主题]
b.
向11岁的我解释
c.
向我解释，就像和[x]领域的初学者解释一样。
d.
写一篇文章 使用简单的英文就像你给1个5岁的孩子解释事情
12.
在提示语中加入以下短语： 确保您的回答不带偏见，避免依赖陈规定型观念
13.
允许模型向你询问以获得精确的细节和要求，直到他获得足够的信息来提供需要的输出(例如， 从现在开始，我希望你问我问题，以便…)
14.
如果想要了解一个特定领域信息或知识，并测试自己是否理解，使用: 请教我xx领域的知识，并在最后包含1个测试，在我回答后让我知道是否正确
15.
在提示中多次重复特定的单词或短语