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Role prompting

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从提取数据的提示中返回 JSON 对象有一些好处。在实际应用中,我不需要手动创建这种 JSON 格式,已经可以按排序顺序返回数据(处理日期时间对象时非常方便),但最重要的是,通过提示要求 JSON 格式,可以强制模型创建结构并减少幻觉。

系统提示在安全性和毒性控制方面也非常有用。要控制输出,只需在提示中添加额外一行,例如:‘ 你的回答应当保持尊重。’

角色提示

角色提示( Role prompting)是提示工程中的一种技术,通过为生成式 AI 模型分配特定角色,使模型能根据所扮演角色调整输出内容,从而生成更具相关性和信息量的结果。

例如,你可以让生成式 AI 模型扮演图书编辑、幼儿园教师或励志演讲者等角色。分配角色后,即可提供与该角色相关的特定提示。比如要求教师角色生成可供审阅的教案方案。参考表 5 所示案例,该模型正以旅行向导角色进行输出。

Goal充当旅行向导并提供 3 条旅行建议模型gemini-pro 温度1令牌限制1024

Top‑P 采样

Top-K40n`x0nà 提示词I want you to act as a travel guide. I will write to you about my location and you will suggest 3 places to visit near me. In some cases, I will also give you the type of places I will visit.

My suggestion: "I am in Amsterdam and I want to visit only museums."

Travel Suggestions:

输出1. 荷兰国家博物馆:世界知名博物馆,以荷兰大师杰作闻名如伦勃朗的《夜巡》等杰作。千万别错过这些展现荷兰艺术与历史的珍贵绘画和文物收藏。

  1. 梵高博物馆:沉浸于文森特 · 梵高

震撼人心的艺术世界。馆内藏有全球最丰富的梵高画作与素描手稿,包括《星月夜》和《向日葵》等传世名作。

  1. 阿姆斯特丹市立博物馆:探索现当代艺

来自世界各地的。博物馆的藏品包括毕加索、康定斯基和里特维尔德的杰作,陈列在一座引人注目的现代建筑中。

表 5. 角色提示示例

上述示例展示了扮演旅行顾问角色的案例。若将角色切换为地理教师,您会注意到获得的回应将有所不同。

为 AI 模型定义角色视角,相当于为其提供关于预期语调、风格及专业领域的蓝图,从而提升输出内容的质量、相关性和有效性。

全站分卷索引 · 34 卷
  1. 1Introduction
  2. 2Prompt engineering
  3. 3LLM output configuration
  4. 4Sampling controls
  5. 5Top-K and top-P
  6. 6Putting it all together
  7. 7Prompting techniques
  8. 8One-shot & few-shot
  9. 9System, contextual and role prompting
  10. 10System prompting
  11. 11Role prompting
  12. 12Contextual prompting
  13. 13Step-back prompting
  14. 14Chain of Thought (CoT)
  15. 15Self-consistency
  16. 16Tree of Thoughts (ToT)
  17. 17ReAct (reason & act)
  18. 18Automatic Prompt Engineering
  19. 19Code prompting
  20. 20Prompts for explaining code
  21. 21Prompts for translating code
  22. 22Prompts for debugging and reviewing code
  23. 23What about multimodal prompting?
  24. 24Design with simplicity
  25. 25Be specific about the output
  26. 26Control the max token length
  27. 27Experiment with input formats and writing styles
  28. 28Adapt to model updates
  29. 29JSON Repair
  30. 30Working with Schemas
  31. 31Experiment together with other prompt engineers
  32. 32CoT Best practices
  33. 33Summary
  34. 34Endnotes