提示词编写原则资料，本文提供实用技巧与案例，聚焦大模型调教与提示词编写入门。明确性与具体性是编写提示词的核心原则，需确保任务目标清晰、具体。通过十个方法，如确定清晰目标、从简单描述开始、增加细节描述、使用分隔符、指定输出格式、添加条件限制、提供示例、描述执行步骤、调用零样本或少样本COT、逐步迭代优化，可有效提升与大模型交互的质量。实践案例如整理大模型厂商和产品信息、总结长文档摘要、生成五子棋游戏代码，展示了具体应用。此外，长文档处理、特定领域代码生成和信息整理应用也提供了技巧与策略，旨在提升信息处理效率与质量。掌握提示词工程技能，能显著提升与大模型交互的效率与质量，适应不同领域需求与技术进步。

实用技巧与案例: 大模型调教与提示词编写入门

提示词工程的重要性

提示词在与大模型（如通义千问、通义万相、通义混元等）互动中扮演关键角色，它直接影响模型的响应质量与准确性。明确而具体的提示词能够确保模型准确理解任务要求，避免模糊或模棱两可的表述导致的不准确回答。

编写提示词的原则

• 明确性与具体性：清晰表达任务目标和需求，减少歧义。
• 给大模型思考时间：通过提示词引导模型思考，获取更深入的见解。

编写提示词的十个方法

1. 确定清晰目标

例如，要求模型生成一篇关于人工智能的科普文章，应明确目标受众年龄、文章长度、内容要点（如发展历程、技术应用、未来趋势）。

代码示例：

任务目标: 生成一篇面向10-12岁儿童的关于人工智能的文章，文章需包含人工智能的简史、主要技术应用和未来发展趋势，字数限制在500字内。

2. 从简单描述开始

先用简洁的语言概述任务，再逐步添加细节。

代码示例：

任务描述: 生成一篇关于AI的文章。

3. 增加细节描述

详细描述任务的具体要求，包括但不限于目标读者、文章长度、内容细节等。

代码示例：

任务描述: 为10-12岁儿童撰写一篇关于人工智能的文章，长度限制在500字内，内容涵盖AI发展史、关键应用、未来趋势。

4. 使用分隔符

通过分隔符或特定关键词（如###）来区分任务的不同部分。

代码示例：

### 任务描述
为10-12岁儿童撰写一篇关于人工智能的文章。
### 要求
长度：500字
内容：AI发展史、关键应用、未来趋势

5. 指定输出风格或格式

明确要求模型以特定格式输出结果。

代码示例：

任务描述: 生成一篇关于人工智能的文章。
输出格式：Markdown

6. 添加条件限制

说明任务中的约束条件或特殊情况。

代码示例：

任务描述: 为10-12岁儿童撰写一篇关于人工智能的文章，文章长度限制在500字内。
条件：包含AI发展史、关键应用、未来趋势

7. 提供示例

给模型展示预期的输出格式或内容片段。

代码示例：

示例文章开头: 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。

8. 描述执行步骤

指导模型按照特定步骤进行操作。

代码示例：

步骤1: 简要回顾AI的起源。
步骤2: 引入关键AI应用案例。
步骤3: 探讨AI的未来趋势。

9. 调用零样本或少样本COT

让模型展示其推理过程，理解如何从输入中生成输出。

代码示例：

思考过程：
1. 确定目标受众的年龄段。
2. 按照目标年龄段的特点撰写内容。
3. 确保信息准确、易懂。
4. 考虑文章长度限制。

10. 逐步迭代优化

通过反馈调整提示词，提升模型响应效果。

实践案例

案例1: 整理大模型厂商和产品信息

任务描述：
整理市面上流行的三大AI大模型厂商及其主要产品，并用表格形式展示。

代码示例：

任务描述: 整理AI大模型厂商与主要产品的信息。
输出格式: 表格
内容需求:
- 厂商名称
- 主要产品
- 产品特点

案例2: 总结长文档摘要

任务描述：
从一篇长文档中提取关键信息，生成一段简洁摘要。

代码示例：

任务描述: 生成一篇长文档的摘要。
输出格式: 简洁文本
内容需求:
- 关键信息提炼
- 保持句子简洁
- 控制摘要长度

案例3: 生成五子棋游戏代码

任务描述：
基于规则生成五子棋游戏的基础代码，支持基本的游戏逻辑和用户交互。

代码示例：

任务描述: 生成一个五子棋游戏的代码。
输出格式: Python代码
内容需求:
- 游戏逻辑实现
- 可供用户游戏的界面
- 能够判断游戏胜负

技巧与应用

• 长文档处理技巧：通过分割任务、提供关键部分的摘要或章节概述，帮助模型更高效地处理和总结内容。
• 特定领域代码生成策略：了解领域知识，明确模型需要生成代码的特定功能、输入和输出，以指导模型更准确地生成代码。
• 信息整理和总结服务应用：利用模型输出进行信息抽取、概括和分类，构建知识图谱或自动文档摘要系统，提升信息处理效率。

结束语

掌握提示词工程的技能，能够显著提升与大模型的交互效率和质量。通过实践上述方法和案例，用户可以更有效地利用大模型资源，解决实际问题，推动人工智能在不同领域的应用和发展。建议持续探索和优化提示词策略，以适应不断变化的需求和技术进步。