面向开发者的LLM入门教程（学习笔记02）：提示原则

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二、提示原则（如何去使用 Prompt）

原则一：编写清晰、具体的指令

1.1 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分

使用分隔符尤其重要的是可以防止 提示词注入（Prompt Rejection）

可以选择用 ```，“”"，< >， ****，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。

# 需要总结的文本内容
prompt = f"""
把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。
```{text}```
"""

1.2 寻求结构化的输出

要求 GPT 生成三本书的标题、作者和类别，并要求 GPT 以 JSON 的格式返回给我们，为便于解析，我们指定了 Json 的键。

prompt = f"""
请生成包括书名、作者和类别的三本虚构的、非真实存在的中文书籍清单，\
并以 JSON 格式提供，其中包含以下键:book_id、title、author、genre。
"""

1.3 要求模型检查是否满足条件

如果任务包含不一定能满足的假设（条件），我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，则会指出并停止执行后续的完整流程。

prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：

第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …

如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
\"\"\"{text_1}\"\"\"
"""

1.4 提供少量示例

prompt = f"""
您的任务是以一致的风格回答问题。

<孩子>: 请教我何为耐心。

<祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。

<孩子>: 请教我何为韧性。
"""

原则二：给模型时间去思考

2.1 指定完成任务所需的步骤

提示词执行以下操作：首先，用一句话概括三个反引号限定的文本。第二，将摘要翻译成英语。第三，在英语摘要中列出每个名称。第四，输出包含以下键的 JSON 对象：英语摘要和人名个数。要求输出以换行符分隔。

# example 1
prompt_1 = f"""
执行以下操作：
1-用一句话概括下面用三个反引号括起来的文本。
2-将摘要翻译成英语。
3-在英语摘要中列出每个人名。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：english_summary，num_names。

请用换行符分隔您的答案。

Text:
```{text}```
"""

# example 1
prompt_1 = f"""
Perform the following actions: 
1 - Summarize the following text delimited by triple \
backticks with 1 sentence.
2 - Translate the summary into French.
3 - List each name in the French summary.
4 - Output a json object that contains the following \
keys: french_summary, num_names.

Separate your answers with line breaks.

Text:
```{text}```
"""

将Prompt加以改进，该 Prompt 前半部分不变，同时确切指定了输出的格式。

prompt_2 = f"""
1-用一句话概括下面用<>括起来的文本。
2-将摘要翻译成英语。
3-在英语摘要中列出每个名称。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：English_summary，num_names。

请使用以下格式：
文本：<要总结的文本>
摘要：<摘要>
翻译：<摘要的翻译>
名称：<英语摘要中的名称列表>
输出 JSON：<带有 English_summary 和 num_names 的 JSON>

Text: <{text}>
"""

prompt_2 = f"""
Your task is to perform the following actions: 
1 - Summarize the following text delimited by <> with 1 sentence.
2 - Translate the summary into French.
3 - List each name in the French summary.
4 - Output a json object that contains the 
following keys: french_summary, num_names.

Use the following format:
Text: <text to summarize>
Summary: <summary>
Translation: <summary translation>
Names: <list of names in French summary>
Output JSON: <json with summary and num_names>

Text: <{text}>
"""

2.2 指导模型在下结论之前找出一个自己的解法

我们要求

• 模型先自行解决这个问题，
• 再根据自己的解法与学生的解法进行对比，
• 判断学生的解法是否正确。
  同时，我们给定了输出的格式要求。通过拆分任务、明确步骤，让模型有更多时间思考，有时可以获得更准确的结果。

prompt = f"""
请判断学生的解决方案是否正确，请通过如下步骤解决这个问题：

步骤：

    首先，自己解决问题。
    然后将您的解决方案与学生的解决方案进行比较，对比计算得到的总费用与学生计算的总费用是否一致，并评估学生的解决方案是否正确。
    在自己完成问题之前，请勿决定学生的解决方案是否正确。

使用以下格式：

    问题：问题文本
    学生的解决方案：学生的解决方案文本
    实际解决方案和步骤：实际解决方案和步骤文本
    学生计算的总费用：学生计算得到的总费用
    实际计算的总费用：实际计算出的总费用
    学生计算的费用和实际计算的费用是否相同：是或否
    学生的解决方案和实际解决方案是否相同：是或否
    学生的成绩：正确或不正确

问题：

    我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。 
    - 土地费用为每平方英尺100美元
    - 我可以以每平方英尺250美元的价格购买太阳能电池板
    - 我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元;

    作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。

学生的解决方案：

    设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
    费用：
    1. 土地费用：100x美元
    2. 太阳能电池板费用：250x美元
    3. 维护费用：100,000+100x=10万美元+10x美元
    总费用：100x美元+250x美元+10万美元+100x美元=450x+10万美元

实际解决方案和步骤：
"""

三、局限性

虚假知识：模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识。

• 语言模型的幻觉问题事关应用的可靠性与安全性。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43633501/article/details/142333256

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