从零到精通文本指令:打造个人AI助理的完整指令库(Prompt 指令实操)

news2025/3/14 12:35:23

文章目录

  • 从零到精通文本指令:打造个人AI助理的完整指令库(Prompt 指令实操)
      • 创作指令
        • 创作指令
        • **润色指令**
        • **扩写指令**
      • 问答指令
        • 直接问答
        • 材料问答
        • 时间逻辑问答
    • 总结、摘要、翻译指令
        • 总结
        • 信息抽取
        • 翻译

从零到精通文本指令:打造个人AI助理的完整指令库(Prompt 指令实操)

创作指令

创作prompt的4️⃣要素:题材、主题、格式规范、内容要求

创作指令
  • 生成一段教师评语

  • 根据创作prompt时的四要素来试试生成一篇文言文检讨书吧!🫵

润色指令
  • 聊天场景

    • 待润色回复:别难过了朋友
    • 润色指令:将以上内容润色,使其看起来更热情幽默

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  • 客服场景

    • 待润色回复:我们不建议您这样做。床板的厚度太薄,如果装软垫后再附上一层全青皮,将非常厚重,尤其是我标注出来的地方将十分难看。
    • 任务:希望润色后客服语气更客气一些
    • 润色指令:动手试试你来写一个🫵

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扩写指令
  - 儿童故事
   - 待扩写梗概:在一片生机盎然的森林中,动物们过着和谐的生活。最近,森林之王决定举办一场盛大的运动会,希望通过比赛激发动物们的团结精神和竞技热情。小鹿、小熊、小兔子、小象、小猩猩得知消息后,都跃跃欲试,期待能在比赛中大展身手。最后他们在森林接力赛中充分发挥自身特长及团队合作精神,打败了其他小动物组获得了冠军。
     - 扩写指令:请扩写以上内容形成一篇儿童故事,需要简单易懂、生动活泼、细节丰富,大于600字。
 - 情书
     - 待扩写梗概:亲爱的,自从那次在雨中与你邂逅,你灿烂的笑容就刻在了我心间。和你一起去过法国、巴黎、看过大海、搭讪,我真的很幸福,谢谢你的出现。
     - 任务:扩写成200字的情书,但输出情节不可以超出梗概
     - 扩写指令:动手试试你来写一个🫵

⚠️生成内容中避免使用首先、然后、然而、但是、总之。⚠️

问答指令

通过一系列具体实例和步骤,指导您如何设计并应用不同类型的问答Prompt,以提升信息检索、理解和交流的效率。我们将覆盖直接问答、材料问答(含无答案与原文作答两种情况)、以及时间逻辑问答的设计与实操方法。

直接问答

直接问答是指用户直接提出问题,系统或人工智能直接给出答案的交互方式。这种方式简洁高效,适用于快速获取明确信息。

  • Prompt设计:

    • 问题:地球离太阳有多远?
    • 回答:地球距离太阳的平均距离约为1.496亿公里(或1个天文单位)。
  • 实操步骤

  1. 明确问题焦点:确保问题是具体且可回答的。
  2. 设计直接且清晰的Prompt格式,如“问题:… 回答:…”。
材料问答

材料问答是在给定一段或多段文本材料的基础上,用户提出问题,系统需从材料中寻找答案。这要求系统具备文本理解和信息抽取的能力。

  • 无答案情况:

    • Prompt设计:

      • 材料:在探索世界的旅途中,我走访了许多令人惊叹的城市。首先,我来到了法国,被浪漫氛围深深吸引,尤其是埃菲尔铁塔的壮丽景色。随后,我前往了日本,那里的科技氛围和繁忙的街头景象让我印象深刻。接着,我飞越了大西洋,来到了美国,自由女神像作为这座城市的象征,矗立在哈德逊河口,仿佛在诉说着自由与梦想的故事。
      • 问题:文本中提到了哪些国家的首都?
      • 回答:
    • 实操步骤:

      • 准备文本材料,确保其内容丰富且具代表性。
      • 设计问题,考虑材料可能包含或不包含答案的情况。
      • 看看在无答案的情况下,大模型是否可以告诉你材料中无答案

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  • 原文作答情况:

    • Prompt设计:

      • 材料:中国,这个拥有悠久历史和灿烂文化的国家,其政治、经济、文化中心都集中在首都——北京。北京,作为中国的首都,不仅承载着深厚的文化底蕴,还展现着现代都市的繁荣与活力。故宫的红墙金瓦见证了明清两代的辉煌,天安门广场的庄严升旗仪式则是国家尊严与荣耀的象征。此外,北京还是科技创新的前沿阵地,众多高科技企业和研究机构汇聚于此,推动着中国乃至世界的发展。在这样的背景下,北京不仅是中国人民心中的骄傲,也是国际社会关注的焦点。
      • 问题:中国的首都是哪里?
      • 回答:
    • 实操步骤
  1. 确保材料中包含问题的答案。
  2. 设计Prompt时,引导系统直接引用材料中的原句或关键词作为答案。
  3. 看看大模型能否准确识别并引用材料内容。

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时间逻辑问答

时间逻辑问答涉及对事件或信息在时间轴上的理解和推理。这类问题要求系统能够解析时间关系,如先后顺序、时间跨度等。

  • Prompt设计:

    • 问题:请按照时间顺序排列以下事件: 1) 互联网诞生 2) 人类登月 3) 蒸汽机的发明
  • 回答:

  • 实操步骤

    1. 准备一系列有时间关联的事件或信息。
    2. 设计问题,明确要求按时间顺序或其他时间逻辑进行排序或解释。
    3. 看看大模型时间关系的理解和推理能力,确保答案准确无误。

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总结、摘要、翻译指令

总结

文字总结是将长文或复杂信息精炼成简短、易于理解的形式,有助于快速把握核心内容。它适用于多种场景,如新闻报道、学术论文、产品说明等。

实操

  • TLDR总结:

    • 原文: “本文深入探讨了人工智能在医疗领域的应用,包括疾病诊断、个性化治疗方案设计以及远程医疗服务的发展。通过多个案例分析,展示了AI如何显著提高医疗效率和患者满意度。”
    • 总结: 试着在末尾加个TLDR看看?🫵
  • 有字数要求的总结:

    • 要求:将上述内容总结为不超过50字。
    • 总结:试试看吧🫵

    **什么是 TLDR?**TLDR,全称 “Too Long; Didn’t Read”,在互联网上常用来表示对过长内容的总结。而 TLDR 项目则将这一理念应用到了命令行工具的帮助文档上。它以一种更简洁、易懂的方式为常用的命令行工具提供使用示例和说明,旨在帮助用户快速掌握命令的使用方法,提高工作效率。

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信息抽取

信息抽取是从大量文本数据中自动提取出结构化信息的过程,如关键词、实体、关系等。这在舆情监测、市场分析等领域尤为重要。

实操:舆情监测

  • 提取关键词:

    • 例子:文本:“用户对最新发布的智能手机普遍给予好评,称赞其摄像头性能卓越,电池续航能力强,但价格略高。”
    • 关键词提取:智能手机、好评、摄像头性能、电池续航、价格略高。
  • 情感分析:

    • 任务:判断文本表达的情感倾向(正面、负面、中性)。

    • 例子:同上文本。

      • 情感分析:看看大模型能不能分辨出其中的情感吧

      image-20250313121344612

    • 待分析评论:

  1. “自从发现了这款泡面,家里的零食柜就再也没缺过货。口味多样,每一种都让人回味无穷,特别是那个海鲜味,鲜得眉毛都要掉下来了!”

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  1. “真心推荐给大家,这款泡面不仅方便快捷,而且食材新鲜,感觉比自己煮的还要好吃。包装也很贴心,每次吃都是享受!”
  2. “这泡面味道一般,符合基本预期,没有特别惊艳的地方,但也能填饱肚子。”
  3. “口感偏淡,面饼偏软,调味包味道一般,整体来说不太满意。”
  4. “哎呀,我得给这款泡面点个赞!虽然它让我深刻体会到了‘期望越大,失望越大’的真理,但至少它让我学会了一个新技能——如何在饥饿中保持冷静,毕竟面对这样的美味(此处应为反讽),谁还能吃得下去呢?真是‘受益匪浅’啊!也能识别阴阳怪气“
翻译

翻译是将一种语言的文本转换为另一种语言的过程,确保信息的准确传递和文化背景的适当考虑。

实操:语言翻译

  • 例子:

    • 原文(中文):“北京是中国的首都,拥有丰富的历史文化遗产和现代化的城市风貌。”
    • 翻译(英文):试试看吧🫵

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  • 注意事项:

    • 确保翻译的准确性,特别是专业术语和文化背景的正确传达。
    • 考虑语境和文体,保持原文的语气和风格。

参考文献:[飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区](飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区)

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