大模型提示词工程技术2-设计有效的提示词技巧、角色与上下文在提示中的应用。《大模型提示词工程技术》的作者：微学AI，这是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作，它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量、准确的输出。书中不仅涵盖了提示词工程的基本概念和原则，还提供了丰富的实践案例和技术优化技巧。

前面文章：大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍，已经介绍了第一章和第二章，接下来继续第三章的内容。

第三章 设计有效的提示词

在使用大模型进行自然语言处理任务时，设计有效的提示词（Prompt）是至关重要的一步。本章将详细介绍如何设计高质量的提示词，以提高模型生成结果的质量和准确性。

3.1 明确目标与任务

在设计提示词之前，首先要明确目标和任务。不同的任务需要不同的提示词结构，因此明确目标是设计提示词的第一步。

3.1.1 确定任务类型

常见的任务类型包括但不限于：
文本生成：如文章创作、故事编写等。
问答系统：如开放域问答、封闭域问答等。
翻译任务：如英译中、中译英等。
摘要生成：如新闻摘要、论文摘要等。
情感分析：如正面评价、负面评价等。
每种任务类型都有其独特的特点和需求，需要设计不同的提示词。

3.1.2 明确期望输出

在确定任务类型后，需要进一步明确期望的输出。例如，在文本生成任务中，可能希望生成的文章具有一定的逻辑性和连贯性；在问答系统中，则需要生成准确且简洁的回答。
示例：
文本生成：提示词：“请写一篇关于人工智能未来发展的文章。”
问答系统：提示词：“问题：人工智能是什么？”
翻译任务：提示词：“请将以下英文句子翻译成中文：‘Artificial intelligence is transforming our world.’”

3.2 选择合适的语言风格

选择合适的语言风格可以使提示词更加贴近实际应用场景，提高生成结果的自然度和可读性。

3.2.1 正式与非正式风格

不同的场景需要不同的语言风格。例如，在学术论文中，通常需要使用正式的语言风格；而在社交媒体中，则可以使用非正式的语言风格。
示例：
正式风格：提示词：“请用正式的语言撰写一份报告，详细阐述人工智能的发展历程。”
非正式风格：提示词：“用口语化的语言写一篇博客，介绍人工智能的最新进展。”

3.2.2 专业术语与通俗语言

在某些专业领域，使用专业术语可以使提示词更加精确。但在面向普通用户时，使用通俗易懂的语言则更为合适。
示例：
专业术语：提示词：“请用专业术语解释深度学习中的梯度消失问题。”
通俗语言：提示词：“请用简单的语言解释什么是机器学习。”

3.3 避免歧义与模糊性

设计提示词时，需要避免歧义和模糊性，以确保模型能够准确理解提示词的含义。

3.3.1 清晰明确的表述

提示词应该尽量清晰明确，避免使用模糊不清的词语或句子。例如，“请写一篇文章”不如“请写一篇关于人工智能的文章”明确。
示例：
不明确：提示词：“请写一篇文章。”
明确：提示词：“请写一篇关于人工智能的文章。”

3.3.2 使用具体的例子

在某些情况下，提供具体的例子可以帮助模型更好地理解提示词的含义。
示例：
不具体：提示词：“请写一篇关于环保的文章。”
具体：提示词：“请写一篇关于塑料污染的文章。例如，海洋中的塑料垃圾对生态系统的影响。”

3.3.3 避免多义词

多义词可能导致歧义，因此在设计提示词时应尽量避免使用多义词。
示例：
多义词：提示词：“请解释‘bank’的概念。”（这里“bank”既可以指银行，也可以指河岸）
避免多义词：提示词：“请解释‘商业银行’的概念。”
我们可以设计出更加有效的提示词，从而提高大模型生成结果的质量和准确性。接下来，我们将继续探讨如何评估和优化提示词的效果。

第四章 角色与上下文在提示中的应用

在设计提示词时，合理地定义角色和提供相关的背景信息与上下文是非常重要的。这样做不仅可以提高生成内容的准确性和连贯性，还可以使生成结果更加生动形象。本章将详细介绍如何在提示词中应用角色和上下文。

4.1 定义大模型的角色

定义角色是指在提示词中明确指定模型扮演的角色。这有助于模型更好地理解任务的具体要求，并生成符合角色设定的内容。

4.1.1 角色设定的重要性

角色设定可以显著提升生成内容的连贯性和一致性。例如，在对话系统中，指定模型扮演某个特定角色（如医生、律师或教师）可以使生成的回答更加专业和可信。

4.1.2 角色设定的步骤

明确角色类型：首先，需要明确模型需要扮演的角色类型。常见的角色类型包括专家、助手、朋友等。
描述角色特征：接着，需要详细描述角色的特征，包括专业知识、语气风格、行为模式等。
提供角色实例：最后，可以提供一些角色实例，帮助模型更好地理解和模仿。
示例：医生角色
假设我们需要设计一个医疗咨询系统，可以这样定义角色：

prompt = """
你是Dr. Zhang，一位经验丰富的内科医生。你的任务是回答患者的健康问题，并给出专业的建议。
请使用正式、专业的语言回答问题，并确保回答具有科学依据。

示例：
患者：我最近总是感觉头晕，怎么办？
Dr. Zhang：您好，头晕可能是因为贫血或低血压等原因造成的。建议您尽快去医院进行全面检查，并注意休息和饮食均衡。

问题：我经常感到疲劳，怎么办？
"""

在这个示例中，我们定义了角色（Dr. Zhang）、描述了角色特征（经验丰富的内科医生，使用正式、专业的语言），并提供了角色实例。

4.2 提供相关背景信息与上下文

提供相关背景信息和上下文可以帮助模型更好地理解任务背景，从而生成更加准确和连贯的内容。

4.2.1 背景信息的重要性

背景信息是指与任务相关的额外信息，如时间、地点、人物等。提供背景信息可以显著提高生成内容的准确性和连贯性。

4.2.2 上下文信息的重要性

上下文信息是指任务的具体情境，如对话历史、前后文等。提供上下文信息可以确保生成内容的一致性和连贯性。

4.2.3 背景信息与上下文的结合

结合背景信息和上下文信息，可以显著提高生成内容的质量。以下是一些具体的步骤：
收集背景信息：收集与任务相关的背景信息，如时间、地点、人物等。
提供上下文信息：提供任务的具体上下文信息，如对话历史、前后文等。
整合信息：将背景信息和上下文信息整合到提示词中，形成完整的提示词。
示例：旅游咨询系统
假设我们需要设计一个旅游咨询系统，可以这样定义背景信息和上下文

prompt = """
背景信息：
- 时间：2023年10月
- 地点：中国北京
- 人物：游客小李

上下文信息：
- 小李是一位来自上海的游客，计划在北京度过一周的假期。
- 小李喜欢文化古迹和美食。

对话历史：
- 小李：你好，请问北京有哪些值得一游的文化古迹？
- 系统：您好！北京有很多著名的文化古迹，比如故宫、天坛和颐和园。
您可以先去参观故宫，感受中国古代皇家建筑的魅力。

问题：请问北京有哪些好吃的地方？
"""

在这个示例中，我们定义了背景信息（时间、地点、人物），提供了上下文信息（对话历史），并结合这些信息形成了完整的提示词。
通过定义角色和提供背景信息与上下文，我们可以显著提高大模型生成内容的质量和连贯性。接下来，我们将继续探讨如何评估和优化提示词的效果。

接下来的第五章内容敬请关注！！