成都网站seo排名,找做网站的客户,企业展厅怎么设计,网站建设高效解决之道我们可以将提示词定义为向大型语言模型(Large Language Model#xff0c;LLM)提供的一个查询或一组指令#xff0c;这些指令随后使模型能够维持一定程度的自定义或增强#xff0c;以改进其功能并影响其输出。我们可以通过提供细节、规则和指导来引出更有针对性的输出#x… 我们可以将提示词定义为向大型语言模型(Large Language ModelLLM)提供的一个查询或一组指令这些指令随后使模型能够维持一定程度的自定义或增强以改进其功能并影响其输出。我们可以通过提供细节、规则和指导来引出更有针对性的输出从而使提示词更加具体。提示词越具体输出就越精确关于提示工程的更多信息可以参考《解读提示工程Prompt Engineering》以及《Agent 应用于提示工程》。 而设计模式可以理解为对常见问题的通用可重复解决方案。每个设计模式绝不是一个可以直接应用于问题的完整解决方案而是一个可以用来更好地构建应用最佳实践的解决方案的模板或框架。设计模式在面向对象编程领域应用广泛在本文中老码农尝试总结了提示工程中的10个常见设计模式。 1. 人物角色模式 人物角色模式是一种通过向语言模型注入特定的人格或说话的语气来实现。通过定义不同的角色我们能够控制生成文本的风格和方式以适应各种不同的应用场景。以下是一些示例 客户支持在客户支持领域一个友好、耐心的角色可能更有效地与客户进行沟通解决问题并提供帮助。例如当客户提出问题时语言模型可以以礼貌和亲切的语气回应并提供清晰明了的解决方案从而增强客户满意度。故事讲述在虚构故事或创意写作中不同的角色可能需要具有不同的语气和情感表达。例如一个幽默风趣的角色可能会使用幽默感和夸张来讲述故事而一个严肃的角色可能会使用严肃和沉稳的语调。教育内容在教育领域语言模型可以扮演各种不同的角色以更好地适应不同学习者的需求和学习风格。例如对于儿童教育内容模型可以采用轻松、活泼的语气来吸引他们的注意力而对于专业技术课程模型可以采用更正式、严谨的语气来传递知识。 通过人物角色模式语言模型能够以更加灵活、个性化的方式生成文本从而提高与用户的互动体验并在各种应用场景中发挥更大的作用。 2. 食谱模式 类似于烹饪食谱食谱模式提供了一种逐步指导大模型生成文本的方法。这种模式对于需要详细和连续指令的任务非常有价值例如教程、过程文档或制作装配指南。以下是部分示例 教程想象一下正在写一篇教程文章向读者介绍如何学会某项技能比如学习编程或学习绘画。通过食谱模式你可以提供清晰的步骤和指导使读者能够逐步理解和实践所学内容从而更容易地掌握新技能。过程文档在工业生产或科学实验中经常需要编写详细的过程文档以记录和共享操作步骤。利用食谱模式你可以逐步描述每个操作步骤确保读者能够准确地重现操作过程从而提高工作效率并减少错误发生的可能性。制作装配指南在制造业中制作装配指南对于工厂工人来说至关重要。你可以为每个装配步骤提供详细的说明包括所需工具、材料和操作步骤以确保产品能够正确组装并符合质量标准。 通过这种模式大模型可以提供连贯性和结构性的文本输出使读者能够轻松理解和实践其中的指导从而在各种应用场景中实现更高效的工作和学习。 3. 反向查询模式 在反向查询模式中大模型被要求以一种特殊的方式工作首先它接收一个输出或响应作为启动条件然后被要求生成最适合的查询或输入以产生特定的输出。这种技术不仅仅可以用于问答场景还可以应用于各种其他情境中。以下是一些示例 智能助手假设你正在与智能助手对话你问了一个问题但是你想深入了解更多相关信息。在这种情况下反向查询模式可以应用。你的智能助手可以根据你的问题生成一个响应然后询问你是否想了解更多相关内容从而引出更深入的查询。搜索引擎优化在网页内容创作中反向查询模式可以用于优化搜索引擎结果。假设你是一个网站管理员希望你的网站在特定的搜索查询中排名更高。你可以使用反向查询模式来创建内容以确保网站在搜索引擎中出现在相关的查询结果中。个性化推荐系统在电子商务或内容推荐领域反向查询模式可以用于个性化推荐系统。系统可以根据用户的行为和偏好生成一些输出然后根据这些输出生成相应的查询以提供更加个性化和精准的推荐。 通过反向查询模式大模型能够根据特定的输出生成相应的查询或输入从而更好地满足用户的需求并提高系统的性能和用户体验。 4. 输出自动化模式 输出自动化模式是一种利用指示词来规范化大模型生成结构化或格式化输出的方式以实现重复任务的自动化。举例来说它可以用于以下情形 报告生成在企业环境中每天都需要生成销售报告。通过输出自动化模式可以将销售数据输入到语言模型中然后生成预定义格式的报告省去了人工编写报告的时间和劳动。摘要生成在学术研究中需要从大量文献中提取信息并生成摘要。利用输出自动化模式可以令大模型根据用户给定的关键词或主题自动生成文献摘要极大地提高了处理大量文本的效率。响应生成在客户服务领域经常需要对客户的常见问题进行快速响应。通过输出自动化模式可以根据问题的关键词或分类让语言模型自动生成适当的响应从而提高客户服务的效率和准确性。代码编写对于开发人员来说编写重复性代码是一种常见的任务。输出自动化模式可以被用来指示语言模型根据用户选择的首选编码语言自动生成代码段从而加速开发过程并减少编码错误。 输出自动化模式特别是在涉及数据分析、内容生成和软件开发等领域中它能够极大地提高工作效率和准确性。 5. 思维链模式 思维链CoT模式是一种指导大模型按照特定的推理或论证路径进行生成的技术。这种模式对于创作有说服力的文章、评论或者复杂的讨论非常有价值因为逻辑流是构建其可信度和可理解性的关键要素。以下是一些示例 评论文章在撰写评论文章时必须确保论点的逻辑连贯性和严谨性。思维链模式可以指导语言模型按照辩论的逻辑结构生成论据、反驳和结论从而使文章更具有说服力和逻辑性。科学论文在科学领域论文必须以科学推理为基础确保实验结果和结论的可信度和可重复性。思维链模式可以帮助语言模型按照科学推理的逻辑链条从问题陈述到实验设计再到结果分析生成符合科学标准的论文。辩护词在法律场景中律师必须提供有力的辩护词以支持其客户。思维链模式可以引导语言模型按照法律逻辑生成辩护词包括陈述事实、引用法律条文、提出论证和反驳对方观点从而为案件提供强有力的辩护。 通过思维链模式大模型可以按照逻辑思维的路径生成文本使其更具有连贯性、说服力和可理解性从而在各种领域中发挥重要作用。 6 图谱辅助模式 图谱辅助模式是一种利用已有知识来增强提示的方法从而帮助大型语言模型生成更准确的输出结果。这种模式通过将知识图谱或领域专业知识与模型结合以提供更多背景信息和上下文从而改善模型的理解能力和输出质量。以下是部分示例 医学诊断在医学领域图谱辅助模式可以用于帮助语言模型更好地理解临床病例或医学报告。通过结合医学知识图谱和患者历史记录模型可以生成更精准的诊断建议或治疗方案。智能客服在客户服务领域图谱辅助模式可以用于改善智能客服系统的响应质量。模型可以利用行业领域知识图谱为客户提供更专业和准确的解决方案从而提高客户满意度。法律咨询在法律领域图谱辅助模式可以帮助语言模型更好地理解法律文书或案件细节。通过整合法律知识图谱和案例法规模型可以提供更精准的法律建议或法律分析帮助律师和法律专业人士更好地处理案件。 通过图谱辅助模式大模型可以利用丰富的知识资源来增强其输出的准确性和可靠性从而在各种应用场景中发挥更大的作用。 7. 事实检查模式 为了降低产生错误或误导信息的风险事实检查模式促使大型语言模型根据可靠的外部来源或数据库验证其输出。这种模式鼓励大模型提供支持性证据来证明其答案的可信性从而促进准确的结果。以下是一些示例 新闻报道在新闻领域事实检查模式可以帮助语言模型验证新闻事件的准确性。模型可以引用可信的新闻机构或官方消息来源以支持其报道的事实从而减少虚假信息的传播。学术论文在学术写作中事实检查模式可以确保语言模型引用了经过同行评审的研究或权威性数据以支持其论述。这有助于确保论文的准确性和可信度。医学咨询在医疗领域事实检查模式可以帮助语言模型核实医学信息的准确性。模型可以引用权威的医学期刊或医学数据库以支持其提供的医学建议或解释从而降低误导性信息的风险。 通过事实检查模式大模型可以提供更加可靠和准确的输出从而增强其在各种应用场景中的可信度和实用性。 8. 反射模式 反射模式鼓励大模型以批判性的视角评估其生成的文本。这种模式促使大模型审视其输出中存在的潜在偏见或不确定性。以下是一些示例 社交媒体评论在社交媒体上语言模型可能被用于生成评论或回复。在反射模式下模型应当反思其生成的评论是否存在歧视性言论或误导性信息并尽可能避免这些问题。新闻报道在新闻报道中语言模型可能被用于撰写文章或提供评论。在反射模式下模型应当审视其生成的内容是否准确、客观并且是否有可能受到外部因素的影响。教育资料在教育领域语言模型可能被用于生成教育资料或解答问题。在反射模式下模型应当考虑其生成的内容是否有益于学习是否存在错误或者主观偏见并且是否需要进一步的核查或修正。 通过反射模式大模型可以更加自觉地评估其输出避免不当的言论或误导性信息并且提供更加负责任和可信的回答。 9.问题精炼模式 问题精炼模式是一种迭代方法其中根据语言模型的反馈不断优化输入的查询或提示。通过分析模型对不同提示的响应开发人员可以微调查询从而提高模型的性能。以下是一些示例 搜索引擎优化假设你是一个网站管理员你想通过搜索引擎优化来提高你的网站在搜索结果中的排名。你可以使用问题精炼模式来不断优化你的搜索查询根据语言模型的反馈调整关键词、语句结构等以提高你的网站在搜索引擎中的可见性。语音助手在语音助手应用中用户可能会提出各种问题或指令。通过问题精炼模式开发人员可以分析语言模型对不同查询的响应然后调整用户界面或系统设置以改善语音助手的准确性和响应速度。自然语言处理应用在自然语言处理应用中例如聊天机器人或智能客服系统问题精炼模式可以用来不断优化模型的响应。开发人员可以通过分析模型对用户不同问题的回答然后对模型进行微调使其更加智能和适应性更强。 通过问题精炼模式开发人员可以与语言模型进行交互不断改进模型的性能和效果从而提供更好的用户体验和更准确的结果。 10.部分拒绝模式 有时人工智能模型在面对复杂的查询时可能会回答“我不知道”或拒绝生成输出。为了更有效地处理这种情况引入了“断路拒绝模式”。这种模式的目标是训练模型在面对困难或无法准确回答的情况下能够提供有用的答复或部分答案而不是直接拒绝。以下是一些示例 聊天机器人当用户向聊天机器人提出一个超出其知识范围的问题时传统的做法可能是简单地回答“我不知道”。然而通过断路拒绝模式聊天机器人可以尝试根据已有的信息或上下文提供相关的信息或建议即使是部分答案也能为用户提供一些帮助。搜索引擎当搜索引擎无法找到与用户查询完全匹配的结果时通常会显示一条消息说明未找到结果。然而采用本模式搜索引擎可以尝试根据用户查询的意图提供相关的内容即使没有完整的答案也能提供一些相关信息或指导。语音助手在语音助手应用中当用户提出一个超出语音助手知识范围的问题时语音助手可以采用断路拒绝模式尝试提供有用的提示或建议以帮助用户更好地理解或解决问题而不是简单地回答“我不知道”。 通过该模式人工智能模型可以更加灵活和智能地处理复杂的情况提高其适应性和用户体验。 没有结束 提示工程的设计模式是一种强大的工具能够更好地发挥大模型的能力。本文介绍的这些模式可以帮助提高给定大模型的整体质量。通过利用这些模式我们可以定制特定用例的输出识别和纠正错误并优化提示以获得更准确和更富有见地的响应。随着人工智能技术的不断发展和新模式的涌现提示工程仍可能是创造更可靠和更智能的人工智能会话系统的关键因素之一。 【关联阅读】 在大模型RAG系统中应用知识图谱大模型应用的10种架构模式面向知识图谱的大模型应用让知识图谱成为大模型的伴侣如何构建基于大模型的AppQcon2023: 大模型时代的技术人成长简论文学习笔记增强学习应用于OS调度《深入浅出Embedding》随笔LLM的工程实践思考大模型应用设计的10个思考基于大模型LLM的Agent 应用开发解读大模型的微调解读向量数据库解读ChatGPT中的RLHF解读大模型LLM的token解读提示词工程Prompt Engineering解读Toolformer解读TaskMatrix.AI解读LangChain解读LoRA解读RAG大模型应用框架之Semantic Kernel浅析多模态机器学习大模型应用于数字人深度学习架构的对比分析老码农眼中的大模型LLM系统学习大模型的20篇论文
