大语言模型提示词（Prompt）工程实战

【项目实战课】大语言模型提示词（Prompt）工程实战

【提示词实战入门】：本课程专注于深入浅出地讲解如何设计有效且高质量的提示词，以提升大语言模型生成文本的相关性与准确性。通过理论讲解、实战案例和实践经验分享，帮助理解提示词工程的重要性和方法，并将理论知识应用于实际项目中。学习如何设计精准、相关、简洁、可理解、具体且结构化的提示词，以及如何通过提示词提高输出质量、增强相关性、优化文本生成。课程将涵盖提示词写作基础、高级技巧、实践案例分享与课程总结与展望，同时提供讲师背景介绍和课程详情，助你掌握提示词实战入门技巧，提升大语言模型交互效果。

欢迎来到《【项目实战课】大语言模型提示词（Prompt）工程实战》。本课程专注于大语言模型提示词（Prompt）的工程应用，旨在深入浅出地讲解提示词如何影响模型性能与输出质量，并提供从基础到实践的全面指导。通过本课程，你将学习到如何设计有效且高质量的提示词，以提升模型生成的文本相关性与准确性。课程内容涵盖了理论讲解、实战案例以及实践经验分享，旨在帮助你理解提示词工程的重要性和方法，并将理论知识应用于实际项目中。

定义

提示词（Prompt）是引导大语言模型完成任务的指令或信息片段，它直接关系到模型输出内容的相关性、质量和准确性。良好的提示词设计能够清晰地传达任务需求，帮助模型理解并生成符合预期的文本。

重要性

• 提高准确性： 明确的提示词有助于模型捕捉到任务的核心，从而生成更准确的回复或文本。
• 增强相关性： 合理的提示词可以确保模型输出与用户需求紧密相关，提高用户体验。
• 优化输出质量： 有效的提示词能促使模型输出更高质量的文本，减少噪音和无关信息。

基本方法

思维框架

1. ICIO框架（内容、上下文、意图、输出）：帮助构思提示词时考虑关键要素，确保信息完整且针对性强。
2. APE框架（作用、目的、效果）：用于明确提示词的预期作用、实施目的及预期效果。
3. BROKE框架（精确、相关、简洁、可理解、具体、简洁）：确保提示词具有高度的可读性和功能性，易于理解和执行。
4. ROSES框架（精确、开放、简洁、具体、结构化、表达）：强调提示词的结构化和表达方式，提高可操作性和适应性。
5. SCOPE框架（语境、对象、目标、行为、环境、参数）：提供更全面的框架，涵盖提示词设计的多个维度，确保上下文理解与任务完成。

常见错误与避免

• 过于模糊的描述：避免使用含糊不清的词语，确保每个元素都具体明了。
• 不适当的上下文依赖：在提示词中明确所需上下文信息，避免依赖外部知识而影响模型理解。
• 缺乏明确目的：确保提示词有清晰的目的和作用，避免歧义。

提高可读性

• 使用分隔符与关键词：通过空格、符号或特定关键词分隔提示词的不同部分，提高可理解性。
• 结构化提示构建：采用段落化、条列表或任务列表形式，增强提示词的结构和清晰度。

确保结构化输出

• 请求JSON格式输出：明确指示模型以JSON格式返回结果，确保数据结构清晰，易于处理和解析。

提升交互质量

• 检查假设：在提示词中明确假设场景或限制条件，减少模型的假设偏差。
• 提供示例代码与输出格式要求：通过示例展示期望的交互流程和结果格式，帮助模型理解期望输出。

机票助手项目实战

机票预定助手项目

• 使用智谱清言API：集成智谱清言API，实现机票查询、比较和预定功能。

import zhishupeiqing

def flight_search(origin, destination, departure_date):
    # 调用智谱清言API进行查询
    response = zhishupeiqing.query(origin, destination, departure_date)
    return response

# 示例调用
search_result = flight_search("北京", "上海", "2023-12-01")

• 具体步骤：开发前端界面、后端逻辑处理、与API的交互、用户交互设计等。
• 挑战与解决方案：面对技术难点、用户体验优化、API使用效率提升等问题，采用迭代开发、用户反馈收集、优化API调用策略等方法解决。
• 成果展示：展示完整的机票预定流程、用户界面、系统性能指标、用户反馈分析等。

课程回顾

• 关键知识点总结：提示词的重要作用、基本写作方法、高级技巧与实践案例分析。

实战经验分享

• 学员案例分析：分享不同背景学员的实战经历、遇到的挑战及解决方案。
• 心得体会：学员对课程内容的感悟、学习方法的提炼、对提升模型交互效果的见解。

未来方向

• 提示词工程的最新趋势：关注提示词设计的新理论、新方法、新技术。
• 进一步提升模型交互效果的策略：持续优化提示词设计、探索个性化提示词生成、增强模型与用户的交互适应性。

讲师背景

• 讲师狄云，某世界500强公司NLP算法专家背景，拥有丰富的AI教学经验和行业实践，曾发表多篇国际会议论文，累计10余项专利申请。

课程详情

• 内容概览：从提示词定义、重要性、写作基础到高级技巧，结合机票助手项目实战案例。
• 时长概览：总时长约为100分钟。
• 订阅方式：课程在小鹅通平台提供，用户可通过手机APP或直接网页访问。
• 交互与支持：
  • 答疑群：加入课程专属答疑群，与讲师与同学交流互动。
  • 配套资源与服务：提供课程资料、代码示例、实战项目模板等，支持持续学习与实践。