清华大学《DeepSeek从入门到精通》04
如何设计独具匠心的提示语抽象——具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/037d220858cb4a058d167c44ef08e288.png
运用类比与隐喻：增强创意表达
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1a84f15ed1654cbbb35e32534824721d.png
反向设计思维：从生成性结果倒推提示语
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/94bd03aa450246c7815818cf04b9ac69.png
矛盾思维法：使用对立促进创新
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/abfa0095582e4d1c8aa97b3d964b2c2d.png
融合批判性思维与创新推理
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d2d7001529474223a5d8584202f93dd2.png
涌现思维模型：使用集体聪明的提示语设计
[*]分解与重组：先将复杂问题分解为简单组件，再设计其交互方式。
[*]互动规则设定：在提示语中定义组件互动规则。
[*]整体举动观察：设计机制来观察息争释从互动中涌 现的整体举动
提示语链的概念与特征
提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt） 策略，它不仅告诉AI“做什么”，更紧张的是指导AI“如何做”。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1e02fe5b58ad49b39cbd38098e2d7968.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ac76ee7d9f9a484d8780679ac81521c3.png
提示语链的作用机制
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b8ef0b9bdf19442aab3f54cd7571c654.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b837c123e5be4b76a4effb6df5204f89.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/48164d7d6b30493895343a306a13a762.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d5c9d1b24a134174880ee99ba878e5d8.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/886ecc250e724fdbb7c38e0d1c40a6db.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/53434a6c00e04029ae9282d763dcccbf.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/10ab59db2a4a448f837893e4ce727bdd.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b900ddcf88914bffbbb22945f3f41878.png
提示语链的设计原则
提示语链的设计必要遵照一定的原则，以确保其在任务实行中的有用性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助体系地构造和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原则：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/35b1c6839ed64cbdaacf489bcd14940b.png
提示语链的设计模型
为了更好地明白和设计提示语链，可接纳CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个模型概括了提示语链设计的四个关键环节：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5506cf62368b457ebedeb375f885b7ad.png
任务分解的提示语链设计步调
任务分解的概念源于问题解决理论和体系工程学。将任务分解应用于提示语设计，实际上是在模拟人类处理复杂问题的方式。这种方法紧张基于分而治之原则、层级结构理论以及认知负荷理论作为其理论底子。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/75b84f3b2a6942f98afcbaafc7736392.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/4a30d4f593f945a7a32905036d77ead5.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/20be70c69ae94ced9904ff0b98e3553b.png
SPECTRA任务分解模型
为了更有用地举行任务分解，可以接纳SPECTRA模型（Systematic Partitioning for Enhanced Cognitive Task Resolution in AI）：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7032b1c38aa74525a4e2ad84536f79c6.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7d7188205b94450688d6edb6425008f5.png
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]