大语言模型提示词（Prompt提示词项目实战）

提示词项目实战：从概念到实战应用

提示工程关注于提示词的开发与优化，旨在利用大型语言模型（LLM）在各种场景和研究领域中取得最佳效果。文章概述了该领域的核心概念、实践方法以及部署与评估技巧，旨在提升LLM的性能。

提示词（Prompt）是引导大语言模型生成特定输出的输入文本，其设计对于提高准确性、增强可读性与提高效率至关重要。良好的提示词可确保模型输出质量、相关性和准确性得到显著提升。

提示词的基本写作原则

明确：提示词应明确表达所需任务，避免模糊或歧义。

简明：保持提示词简洁，避免冗余信息。

结构化：使用分隔符或缩进等手段使提示词结构清晰。

角色化：定义角色，增加上下文的针对性。

示例提供：提供示例输入和预期输出以指导模型。

长度和格式：根据LLM的输入限制调整提示词长度和格式。

实战案例与代码示范

假设我们想要设计一个用于问答的提示词：

def create_answer_prompt(question, answer):
    return f"Question: {question}\nAnswer: {answer}"

# 示例使用
question = "What is the capital of France?"
answer = "Paris"
prompt = create_answer_prompt(question, answer)
print(prompt)

高级写作技巧

知识注入：直接在提示词中包含所需知识，减少模型搜索时间。

分步引导：为复杂任务提供逐步指导，帮助模型分解任务。

链式思考：鼓励模型进行逻辑链式推理，生成更复杂的输出。

外部工具调用：设计提示词以调用外部工具，如计算、查询数据库或执行特定操作。

实战项目部署与评估

实际应用

1. 部署：在使用LLM的API或服务时，提供精心设计的提示词作为输入。

2. 评估：通过比较模型输出与预期结果的相似度来评估提示词的有效性。

总结与回顾

掌握提示工程的核心概念和实践技巧，对于开发人员和研究人员在不同领域高效利用LLM至关重要。通过持续实践和评估提示词的有效性，可以优化LLM在应用中的表现。

项目实例：机票助手 prompt项目实战

在构建机票预订助手项目时，我们使用了智谱清言API。以下是一个示例项目的实现流程：

1. 项目启动：定义项目目标，如创建一个可以通过对话方式查询并预订机票的助手。

2. 需求分析：明确用户可能提出的查询类型（如“去巴黎的航班”、“最便宜的机票”等）。

3. API整合：调用智谱清言API以获取航班信息。

4. 提示词设计：设计特定的提示词引导API返回所需的航班信息。

5. 代码实现：编写Python代码来实现上述功能，结合API调用及提示词设计。

6. 部署测试：部署应用并进行测试，确保其能准确地理解和响应用户查询。

7. 性能评估：定期评估应用的性能，包括但不限于响应时间、准确性以及用户体验满意度。

通过以上步骤，我们成功地将提示工程应用于机票预订助手的开发中，实现实时、准确且用户友好的机票预订体验。

这些实践不仅增加了项目的技术深度，也进一步丰富了提示词在实际场景中的应用案例。