prompt工程

1. 传统NLP方法（如Word2Vec、BERT）

• 任务目标：
  
  
  
  • 意图识别：通过特征提取（如分词、词向量）和分类模子（如SVM、BERT）将输入文本映射到预定义的意图类别。
    
  • 流程：数据标注 → 特征工程 → 模子练习 → 摆设推理。
    
  
  
• 优点：
  
  
  
  • 精度可控，恰当结构化任务（如分类、实体识别）。
    
  • 可表明性强（如BERT的注意力机制可视化）。
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 必要大量标注数据（如医疗意图标签）。
    
  • 范畴迁移困难（如从通用文本迁移到医疗场景需重新练习）。
    
  • 复杂任务（如多步调推理）需多模子串联。
    
  
  

2. 提示词工程（Prompt Engineering）


2. 优势互补示例

1. # 流程示例：传统方法 + 提示词工程
2. 1. 输入：用户输入“胸痛、呼吸困难持续2小时”。  
3. 2. 预处理：  
4.    - BERT提取关键症状（chest pain, dyspnea）。  
5.    - Word2Vec计算症状向量，过滤无关词汇。  
6. 3. 提示词工程：  
7.    "根据症状（{chest pain, dyspnea}）推荐科室，要求：  
8.    若症状持续超过1小时，直接推荐急诊科。"  
9. 4. 输出：急诊科 + 可能疾病（如心肌梗死）。  

复制代码

• 任务目标：
  
  
  
  • 指令对齐：通过自然语言指令引导大模子（如GPT、LLaMA）天生符合预期的输出（如诊断建议、病历天生）。
    
  • 流程：计划提示词 → 输入模子 → 调整提示词 → 优化输出。
    
  
  
• 优点：
  
  
  
  • 零样本/少样本学习：无需大量标注数据，直接利用模子的预练习知识。
    
  • 机动性：快速适应新任务（如新增“急诊分诊”场景）。
    
  • 端到端输出：直接天生结构化效果（如诊断报告）。
    
  
  
• 缺点：
  
  
  
  • 输出质量依赖模子的预练习数据和提示词计划。
    
  • 必要人工迭代优化提示词。
    
  
  
• 预处理阶段：
  
  
  
  • 使用BERT举行症状文本的分词和实体识别（如提取“胸痛”“发热”等关键词）。
    
  • 将结构化效果输入提示词模板，提升模子输入的正确性。
    
  
  
• 后处理阶段：
  
  
  
  • 用Word2Vec计算模子输出与医疗知识库的相似度，验证效果合理性。
    
  
  

 1. 优先选择提示词工程的环境

• 数据敏感场景：医疗数据隐私要求高，无法大规模标注。
  
• 快速迭代需求：需快速新增任务（如疫情爆发时新增“新冠症状识别”）。
  
• 复杂推理任务：必要多步调逻辑（如症状→疾病→治疗方案推导）。
  

2. 优先选择传统方法的环境

• 高精度需求：如药物副作用分类（需严格符合FDA标准）。
  
• 实时性要求高：传统模子推理速率更快（如轻量级BERT）。
  
• 可表明性要求：需向医生表明决策逻辑（如可视化注意力权重）。
  

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