择要：在大型语言模型（LLM）应用中，Prompt（提示词）是毗连用户意图与模型输出的核心工具。本文从概念、组成、设计原则到实践案例，系统解说如何通过Prompt解锁LLM的潜能，提拔天生内容的准确性与创造性。 要想用好dify，prompts是必备的底子。
一、什么是Prompt？
Prompt是用户提供给LLM的指令或输入，可以是问题、指令或一段描述，用于引导模型天生符合预期的输出。其核心作用在于：
- 任务引导：明确告知模型须要完成的任务（如翻译、总结、创作）。
- 输出控制：通过限定格式、风格或长度，束缚天生内容的范围。
- 上下文建模：通过配景信息帮助模型理解任务场景，提拔相关性。
比方，若需dify利用llm准确的分类，Prompt可以是：
“根据用户意图分类，忽略无关细节”
二、Prompt的核心组成
一个高效的Prompt通常包含以下元素（根据任务灵活组合）：
- 指令（Instruction）：明确任务目标（如“翻译成中文”“总结以下文本”）。
- 上下文（Context）：提供配景信息（如“目标读者是AI初学者”）。
- 输入数据（Input Data）：需处理处罚的详细内容（如待翻译的句子、待分析的文本）。
- 输出指示（Output Indicator）：指定格式（如表格、JSON）、风格（正式/口语化）或长度限定。
示例：
- 请将以下英文句子翻译成中文，并用表格形式输出：
- - "This is a cat." → "这是一只猫。"
- - "The weather is sunny." → "天气晴朗。"
三、Prompt设计原则与技巧
1. 清楚明确的指令
- 避免模糊：如“告诉我相关内容” → 改为“总结这篇文章的3个主要观点”。
- 结构化输出：要求模型以JSON、列表或特定模板输出，比方：
- 生成三本虚构书籍清单，以JSON格式包含书名、作者、类别。
2. 分步引导与示例学习
- Chain-of-Thought：复杂任务拆解为多步调，比方数学应用题分步解答。
- Few-Shot Learning：提供示例引导模型模拟输出风格，如：
- 改写以下句子为正式表达：
- 原句1：“这个方案不错。” → “此方案具备可行性。”
- 原句2：“这东西好用。” → “该工具实用性突出。”
3. 上下文与脚色设定
- 脚色扮演：通过脚色（如“你是一位汗青学家”）限定答复视角。
- 动态调整：根据对话进展增补上下文，比方在多轮对话中逐步细化需求。
4. 束缚与容错机制
- 格式束缚：如“用编号列表输出5个方法”“择要不凌驾100字”。
- 条件查抄：要求模型验证输入合法性，比方：“如果文本不包含步调，则输出‘未提供步调’”。
四、常见任务的Prompt模板
1. 文本天生
- 文章创作：
- 写一篇关于[主题]的[文章类型]，目标读者是[群体]，包含[要点]，字数约[字数]。
- 故事创作：
- 写一个关于[主题]的故事，主角是[角色]，发生在[地点]，结局是[结局]。
2. 问答与推理
- 开放性问题：
- 事实核查：
- 根据以下资料，判断陈述是否正确：[资料][陈述]。
3. 代码天生
- 函数实现：
- 使用[编程语言]编写一个函数，实现[功能]，并添加注释。
五、高级技巧：Prompt工程框架
1. CRISPE框架
- Capacity & Role（脚色与本领）：定义模型脚色（如“你是一位英语翻译”）。
- Insight（配景洞察）：提供任务配景（如“目标读者是学术期刊”）。
- Statement（任务陈述）：明确指令（如“翻译并润色以下段落”）。
- Personality（输出风格）：指定语气（正式/幽默/简洁）。
- Experiment（多方案天生）：要求天生多个结果供选择。
2. 对抗Prompt注入风险
- 安全设计：避免开放性问题导致模型泄露敏感信息，比方限定答复范围。
六、实践案例
案例1：游记天生
- 根据以下描述生成一篇游记（500字，文艺风格）：
- 1. 山峰高耸入云，白云如棉。
- 2. 天空湛蓝，映照山景如画。
- 检查以下Python代码的错误，并给出修正后的版本：
- def add(a, b):
- return a + b
- print(add(5, '3'))
七、工具与资源推荐
- Prompt优化工具：ChatGPT、星火大模型（支持CRISPE框架）。
- 学习资料：
- 《Prompt Engineering for Developers》
- Hugging Face的Prompt教程
结语：Prompt设计是LLM应用的核心技能，需结合任务需求反复迭代优化。掌握上述原则与技巧，可明显提拔模型输出的质量与服从。
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