LLM Prompt 的主要类型
在使用 大语言模型（LLM） 时，Prompt 设计至关重要。不同类型的 Prompt 适用于不同的任务，主要包括以下几种类型：
1. 指令型（Instruction-based Prompts）
描述具体的指令，让 LLM 执行特定任务。
- 适用于：问答、代码生成、文本总结、数据转换等。
📌 示例：
请用简单的语言解释量子计算是什么。
将以下内容翻译为法语："Hello, how are you?"
✅ 最佳实践：
- 明确指令，如 "解释"、"总结"、"翻译" 等。
- 提供额外背景信息可提高准确性。
2. 示例驱动（Few-shot / Zero-shot / One-shot）
通过示例引导 LLM 生成更符合预期的输出。
- Zero-shot：不给示例，直接让 LLM 推测答案。
- One-shot：给一个示例，让 LLM 学习模式。
- Few-shot：给多个示例，提高生成质量。
📌 示例（Few-shot）：
将下面的句子改写为更有礼貌的表达：
1. 关门！ -> 请您把门关上，谢谢。
2. 给我水！ -> 麻烦给我一杯水，好吗？
3. 走开！ -> 你能稍微让一下吗？
✅ 最佳实践：
- 提供清晰的输入示例，让 LLM 学习模式。
- 示例应覆盖不同情况，确保泛化能力。
3. 角色扮演型（Persona-based Prompts）
让 LLM 模拟特定身份，以符合身份的方式回应。
- 适用于客服、面试、角色扮演、写作助手等。
📌 示例：
你是一位经验丰富的心理医生，请帮助一位焦虑的患者缓解压力。
你是一个产品经理，给我写一封邮件，邀请团队参加新产品发布会。
✅ 最佳实践：
- 明确角色，例如 "你是一名 AI 科学家"。
- 设定任务场景，使 LLM 生成更真实的回答。
4. 约束型（Constraint-based Prompts）
限制 LLM 的输出格式或风格，以满足特定需求。
- 适用于代码生成、格式化文本、数据处理等。
📌 示例（代码格式）：
用 Python 生成一个计算斐波那契数列的函数，返回前 10 项：
（代码格式为 Python 3）
📌 示例（JSON 输出）：
请将以下信息转换为 JSON 格式：
姓名：张三
年龄：25
职业：软件工程师
✅ 最佳实践：
- 指定格式，如 JSON、XML、Markdown、表格 等。
- 明确结构，使 LLM 生成符合要求的内容。
5. 迭代式（Refinement-based Prompts）
让 LLM 逐步完善答案，提高输出质量。
- 适用于内容优化、文案润色、代码改进等。
📌 示例（文案优化）：
请将以下广告文案改得更加吸引人：
原文：“本店大促销，所有商品 9 折！”
优化后：
📌 示例（代码优化）：
以下是一个 Python 代码片段，请优化它的效率：
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
✅ 最佳实践：
- 逐步引导，让 LLM 迭代优化内容。
- 可以多轮交互，不断微调结果。
6. 反向工程型（Reverse Prompting）
从已有的输出推测可能的 Prompt。
- 适用于 Prompt 研究、提升 Prompt 质量。
📌 示例：
输出："一个轻盈的羽毛随风飘动，它映照着夕阳的光辉。"
请推测可能的 Prompt：
✅ 最佳实践：
- 适用于 Prompt 生成优化，帮助构造高质量输入。
7. 多模态型（Multi-modal Prompts）
支持输入文本 + 图像 + 代码等多种数据类型。
- 适用于 GPT-4V、DALL·E、音视频模型等。
📌 示例（文本 + 图像）：
请描述这张图片的内容，并生成一段相关的短文。
（附带一张图片）
✅ 最佳实践：
- 结合不同输入类型，使模型生成更丰富的内容。
8. 交互式对话型（Conversational Prompts）
适用于多轮对话，保持上下文一致性。
- 适用于聊天机器人、智能客服、个性化助手。
📌 示例（聊天对话）：
用户：我想买一台适合编程的笔记本电脑，有什么推荐？
AI：你是想要 Mac 还是 Windows 设备呢？
用户：Windows 的。
AI：推荐 Dell XPS 15，具有高性能和优秀的显示屏。
✅ 最佳实践：
- 让模型记住上下文，进行多轮互动。
- 适用于个性化推荐和问答。
9. 创意生成型（Creative Prompts）
用于生成富有创意的内容，如故事、诗歌、艺术作品等。
- 适用于 AI 写作、灵感生成、艺术创作。
📌 示例（故事生成）：
请写一个关于未来 AI 统治世界的科幻短篇故事。
📌 示例（诗歌）：
请写一首关于冬天的诗歌，充满温暖的情感。
✅ 最佳实践：
- 提供特定风格，如 "幽默风格"、"莎士比亚风格"。
- 指定内容方向，确保符合需求。
10. 技术分析型（Analytical Prompts）
用于数据分析、市场分析、趋势预测等。
- 适用于商业报告、代码解析、数据可视化。
📌 示例（数据分析）：
请分析以下数据趋势，并总结市场变化：
（附带一组销售数据）
📌 示例（代码解析）：
请解释以下 Python 代码的功能，并优化它：
def is_prime(n):
if n < 2:
return False
for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
if n % i == 0:
return False
return True
✅ 最佳实践：
- 适用于技术解读、数据趋势预测。
- 可结合图表，增强可视化效果。
