
鉴于我们的选择,这个世界并不缺少法学硕士;坦率地说,这些模型已经商品化,而且正在加速,例如参考我上一篇文章 OpenAI GPT4o、Meta Llama 3.1B、Google Gemini 1.5 pro。由法学硕士提供支持的 ChatGPT 和 Perplexity 等应用程序将成为类似于 MS Word 和 Excel 的日常工具。
因此,对于专业人士来说,最重要的是我们如何从这些模型中获得价值,以及如何让这些应用程序为您发挥最佳作用。这是每个 IT 专业人士都需要掌握的一项基本技能 → 及时工程.
怎样才是好的提示?
为了有效利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能,好的提示应该清晰、具体且结构良好。以下是构成良好提示的关键要素
- 清晰度和特异性
- 清晰的指示:提示应提供明确的指令,以避免多重解释。
- 具体细节:包括有关背景、预期结果、格式、风格和长度的详细信息。
- 背景和背景
- 相关背景:提供足够的背景信息,帮助模型理解场景。
- 受众规范:根据目标受众定制提示以确保输出的相关性。
- 所需输出格式
- 示例:使用示例来说明预期的输出格式。
- 结构化格式:明确定义响应的结构,例如项目符号、列表或段落。
- 迭代细化
- 回馈机制:允许根据模型的响应进行迭代改进。
- 实验:测试不同的提示变化以确定最有效的提示变化。
- 避免歧义
- 精确语言:尽量减少使用模糊或“空洞”的描述。
- 明确指示:明确说明什么该做,什么不该做。
框架如何让提示更有效
提示工程框架提供了一个结构来帮助您构建更有效的提示。在过去的两年中,已经开发了 40 多个提示工程框架,这非常令人费解。从根本上讲,评估提示工程框架涉及评估其有效性、可用性、迭代改进能力、性能指标、社区支持和适应性。
我根据易用性、输出性能、用例、快速可重用性推荐以下五个框架。
CRISP 框架
- 背景:提供详细的背景,帮助模型理解场景。
- 要求:明确指定任务,确保模型知道该做什么。
- 洞察:添加附加信息,增强模型的理解。
- 风格:定义回应的语气和方式,使其适合目标受众。
- 参数:设置响应的边界,例如长度和格式,确保输出满足特定要求。
ERA 框架
- 期待: 概述期望的结果,为模型提供明确的目标。
- 角色: 指定模型的角色,指导其行为。
- 行动: 描述具体任务,确保模型知道要采取什么行动。
RTF框架
- 要求: 明确定义用户的要求。
- 任务: 指定要执行的任务。
- 格式: 概述所需的响应格式,确保清晰度和结构性。
思路链(CoT)框架
- 逐步推理: 鼓励模型逐步思考问题,提高复杂推理任务的质量。
- 迭代过程: 允许改进和反馈,从而随着时间的推移增强模型的性能。
LangGPT框架
LangGPT 是一个快速工程框架,其灵感来自于结构化的可重用编程语言,使 NLP 提示更加结构化和可重用。
- 基于模板: 使用模板、变量和命令来创建结构化提示,从而更容易生成高质量的输出。
- 双层结构: 允许可重复使用和模块化提示,提高效率和一致性。
- 社区支持: 提供共享模板和资源,促进协作和持续改进。
基本模块包含以下元素:
它是由中国社区创建的,与其他快速工程框架相比,在指导 LLM 执行任务方面表现更佳
每种框架的优缺点及场景
每个框架都有其优点和缺点,选择取决于任务的复杂性、你的目标和用户对框架的熟悉程度。下面是一个突出这些框架优缺点的例子
制定 SEO 计划来优化 SaaS 产品网站:

您可以根据 ChatGPT 找到这些提示的输出 这里.
每个框架的理想用例。
用例对框架的选择也起着重要作用。下表对各个领域进行了分类,并根据其优势和特点为每个类别指明了最合适的即时工程框架。

结论
即时工程框架的演变反映了人工智能语言模型及其应用的快速进步。即时工程最初专注于简单的基于指令的方法,但后来发展成为更复杂的框架,以最大限度地发挥人工智能的潜力。
- 脆: 最适合需要详细背景和全面回应的任务,例如写作、金融、营销和法律。
- 工作时间: 提供逐步的方法,增强复杂过程的清晰度。
- 时代: 提供简单直接的输出,适合快速直接的任务。
- RTF: 适用于简洁和结构化的输出,使其适合社交媒体内容。
- 语言GPT: 高度结构化和可定制,使其成为需要一致性和可重用性的设计、SEO 和编码任务的理想选择。
话虽如此,尽管自动化趋势如此明显,但人类的专业知识对于为特定行业定制人工智能应用以及确保合规性和安全性仍然至关重要。
奖金: 这是我使用 CRISP 想出此文章标题的提示,所以建议您现在使用这个框架。
语境:您是一名技术作家和 SEO 专家,正在撰写一篇文章,就提示工程框架提供专家见解。
要求:将文章标题结构化为最有利于 SEO 的标题。请使用 Google 关键字规划师、Ahrefs 和 SEMrush 确定前五个关键字。
洞察力:该文章针对对提示工程有一定了解的 IT 专业人士。它用于 LinkedIn 帖子和时事通讯。
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参考
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