摘要：在大型語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用中，Prompt（提示詞）是連接用戶意圖與模型輸出的核心工具。本文從概念、組成、設(shè)計(jì)原則到實(shí)踐案例，系統(tǒng)講解如何通過Prompt解鎖LLM的潛能，提升生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性與創(chuàng)造性。 要想用好dify，prompts是必備的基礎(chǔ)。

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一、什么是Prompt？

Prompt是用戶提供給LLM的指令或輸入，可以是問題、指令或一段描述，用于引導(dǎo)模型生成符合預(yù)期的輸出。其核心作用在于：

1. 任務(wù)引導(dǎo)：明確告知模型需要完成的任務(wù)（如翻譯、總結(jié)、創(chuàng)作）。
2. 輸出控制：通過限定格式、風(fēng)格或長(zhǎng)度，約束生成內(nèi)容的范圍。
3. 上下文建模：通過背景信息幫助模型理解任務(wù)場(chǎng)景，提升相關(guān)性。

例如，若需dify利用llm準(zhǔn)確的分類，Prompt可以是：

“根據(jù)用戶意圖分類，忽略無關(guān)細(xì)節(jié)”

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二、Prompt的核心組成

一個(gè)高效的Prompt通常包含以下元素（根據(jù)任務(wù)靈活組合）：

1. 指令（Instruction）：明確任務(wù)目標(biāo)（如“翻譯成中文”“總結(jié)以下文本”）。
2. 上下文（Context）：提供背景信息（如“目標(biāo)讀者是AI初學(xué)者”）。
3. 輸入數(shù)據(jù)（Input Data）：需處理的具體內(nèi)容（如待翻譯的句子、待分析的文本）。
4. 輸出指示（Output Indicator）：指定格式（如表格、JSON）、風(fēng)格（正式/口語(yǔ)化）或長(zhǎng)度限制。

示例：

請(qǐng)將以下英文句子翻譯成中文，并用表格形式輸出：  
- "This is a cat." → "這是一只貓。"  
- "The weather is sunny." → "天氣晴朗。"  

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三、Prompt設(shè)計(jì)原則與技巧

1. 清晰明確的指令

• 避免模糊：如“告訴我相關(guān)內(nèi)容” → 改為“總結(jié)這篇文章的3個(gè)主要觀點(diǎn)”。
• 結(jié)構(gòu)化輸出：要求模型以JSON、列表或特定模板輸出，例如：

  生成三本虛構(gòu)書籍清單，以JSON格式包含書名、作者、類別。  
  

2. 分步引導(dǎo)與示例學(xué)習(xí)

• Chain-of-Thought：復(fù)雜任務(wù)拆解為多步驟，例如數(shù)學(xué)應(yīng)用題分步解答。
• Few-Shot Learning：提供示例指導(dǎo)模型模仿輸出風(fēng)格，如：

  改寫以下句子為正式表達(dá)：  
  原句1：“這個(gè)方案不錯(cuò)。” → “此方案具備可行性。”  
  原句2：“這東西好用?！?→ “該工具實(shí)用性突出。”  
  

3. 上下文與角色設(shè)定

• 角色扮演：通過角色（如“你是一位歷史學(xué)家”）限定回答視角。
• 動(dòng)態(tài)調(diào)整：根據(jù)對(duì)話進(jìn)展補(bǔ)充上下文，例如在多輪對(duì)話中逐步細(xì)化需求。

4. 約束與容錯(cuò)機(jī)制

• 格式約束：如“用編號(hào)列表輸出5個(gè)方法”“摘要不超過100字”。
• 條件檢查：要求模型驗(yàn)證輸入合法性，例如：“如果文本不包含步驟，則輸出‘未提供步驟’”。

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四、常見任務(wù)的Prompt模板

1. 文本生成

• 文章創(chuàng)作：

  寫一篇關(guān)于[主題]的[文章類型]，目標(biāo)讀者是[群體]，包含[要點(diǎn)]，字?jǐn)?shù)約[字?jǐn)?shù)]。  
  

• 故事創(chuàng)作：

  寫一個(gè)關(guān)于[主題]的故事，主角是[角色]，發(fā)生在[地點(diǎn)]，結(jié)局是[結(jié)局]。  

2. 問答與推理

• 開放性問題：

  對(duì)于[話題]，請(qǐng)結(jié)合[背景信息]分析其影響。  
  

• 事實(shí)核查：

  根據(jù)以下資料，判斷陳述是否正確：[資料][陳述]。  

3. 代碼生成

• 函數(shù)實(shí)現(xiàn)：

  使用[編程語(yǔ)言]編寫一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)[功能]，并添加注釋。  
  

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五、高級(jí)技巧：Prompt工程框架

1. CRISPE框架

• Capacity & Role（角色與能力）：定義模型角色（如“你是一位英語(yǔ)翻譯”）。
• Insight（背景洞察）：提供任務(wù)背景（如“目標(biāo)讀者是學(xué)術(shù)期刊”）。
• Statement（任務(wù)陳述）：明確指令（如“翻譯并潤(rùn)色以下段落”）。
• Personality（輸出風(fēng)格）：指定語(yǔ)氣（正式/幽默/簡(jiǎn)潔）。
• Experiment（多方案生成）：要求生成多個(gè)結(jié)果供選擇。

2. 對(duì)抗Prompt注入風(fēng)險(xiǎn)

• 安全設(shè)計(jì)：避免開放性問題導(dǎo)致模型泄露敏感信息，例如限制回答范圍。

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六、實(shí)踐案例

案例1：游記生成

根據(jù)以下描述生成一篇游記（500字，文藝風(fēng)格）：  
1. 山峰高聳入云，白云如棉。  
2. 天空湛藍(lán)，映照山景如畫。  

案例2：代碼糾錯(cuò)

檢查以下Python代碼的錯(cuò)誤，并給出修正后的版本：  
def add(a, b):  return a + b  
print(add(5, '3'))  

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七、工具與資源推薦

1. Prompt優(yōu)化工具：ChatGPT、星火大模型（支持CRISPE框架）。
2. 學(xué)習(xí)資料：
   • 《Prompt Engineering for Developers》
   • Hugging Face的Prompt教程

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結(jié)語(yǔ)：Prompt設(shè)計(jì)是LLM應(yīng)用的核心技能，需結(jié)合任務(wù)需求反復(fù)迭代優(yōu)化。掌握上述原則與技巧，可顯著提升模型輸出的質(zhì)量與效率。