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LLM Prompt 的主要类型

📅发表日期: 2025-02-05

🏷️分类: AI消息

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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。

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