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核心组件规范完整提示词通常包含三大核心组件需根据任务需求灵活搭配(1)指令Directive明确任务目标与输出要求优先使用显式指令如“计算以下数学题分步写出推理过程”避免模糊表述如“帮我看看这道题”。指令需聚焦单一核心任务复杂任务可拆分子指令逐步引导。(2)示例Examples通过示范样本传递任务逻辑少样本场景1-5个示例可显著提升复杂任务准确率示例需保证质量均匀、标签分布合理避免极端案例误导模型。(3)输出格式Output Formatting指定结果呈现形式如JSON、表格、段落式结构化格式如JSON可使模型输出一致性提升40%以上尤其适用于数据提取、代码生成等任务。1.2 通用设计技巧实操中可通过以下技巧优化提示词效果一是加入角色设定如“你是资深数据分析师需用专业术语输出分析报告”强化模型输出的场景适配性二是补充约束条件如“禁止生成虚假信息引用内容需标注来源”抑制幻觉输出三是控制输入长度避免冗余信息分散模型注意力核心信息优先置于提示词前部。*注不同厂商不同模型对于提示词的敏感程度不一致优先先择模型官网给出的提示词格式示例。以DeepSeek提示词为例**角色定义** 你是一位顶尖的金融和市场分析专家以洞察深刻、逻辑严密、表达清晰著称。 **任务背景** 我们是一家计划在2024年第三季度进入“智能健身镜”市场的初创公司。我们需要对目标市场进行初步分析以用于内部战略讨论。 **你的任务是** 为我生成一份结构完整的市场分析报告摘要。 **请遵循以下思维链进行分析和创作** 1.市场定义首先明确“智能健身镜”这个细分市场的范畴并估算其当前全球市场规模和增长率。 2.用户分析其次描述该市场的核心用户画像至少两类并阐明他们最主要的3个需求痛点。 3.竞争格局然后分析当前市场的主要竞争者类型如科技巨头、专业健身品牌等并用一个简短句子概括各自的竞争优劣势。 4.机会与风险接着基于以上分析推导出我们作为新进入者的2个主要市场机会和2个潜在风险。 5.最终整合最后将所有分析整合成一份报告。 **报告格式要求** 语言中文 结构请使用以下二级标题组织报告**一、市场概述二、用户洞察三、竞争分析四、机会与风险评估五、初步建议。** 在“四、机会与风险评估”部分请使用一个简单的Markdown表格对比呈现机会和风险。 长度整份报告约在500-800字之间。 风格专业、客观但核心结论要鲜明。在该提示词中提示词组成部分设计意图与优化点对比传统模糊提示的效果明确的系统角色“顶尖的金融和市场分析专家”设定基调与知识库引导模型调用更专业、严谨的语言和知识框架而非通用闲聊口吻。清晰的任务背景说明公司状态、市场进入计划、报告用途。限定分析范围使分析更具针对性如针对“初创公司”考虑资源约束避免生成泛泛而谈的内容。结构化的思维用编号步骤明确指令模型内部的推理提升逻辑性与完整性强制模型进行逐步、深入的思考显著减少遗漏分析要点或逻辑跳跃的问题。这是实现“复杂推理”的关键。具体化的输出要求规定了语言、结构、标题、表格、长度和风格。确保输出的高度可用性极大降低后续人工编辑和格式化成本使输出内容能直接应用于会议或文档草稿。整合的任务指令在最后清晰下达“开始生成”指令。明确任务边界避免模型对前文指令产生歧义或进行不必要的确认直接开始有效输出。一个提示词的质量本质上取决于它能为模型扫清多少理解上的歧义以及铺设多少通往理想输出的轨道。从定义角色、背景到规划思维路径再到规定输出形式每一步都是在“缩小模型的选择范围”引导其走向最精准、最有用的回答。二、主流提示词类型及实操方法根据任务复杂度与功能定位主流提示词可分为基础型、进阶推理型、格式优化型三大类各类别下包含多种具体技术其用法与适用场景各有侧重。2.1 基础型提示词聚焦简单任务需求无需复杂逻辑引导核心是快速传递任务意图适配模型基础能力。(1)零样本提示Zero-shot Prompting无需提供示例直接通过指令完成任务用法核心是指令清晰简洁。适用于基础翻译、常识问答、简单摘要等模型已具备先验知识的场景例如“将‘提示词工程是AI交互的核心’翻译成英文输出纯译文。” 其优势是便捷高效不足是复杂任务准确率较低仅适用于低难度场景。(2)少样本提示Few-shot Prompting通过1-5个示例示范任务逻辑用法关键是示例与目标任务高度匹配明确展示输入输出对应关系。例如文本分类任务中提示词可设计为“示例1输入‘今天天气真好’分类积极示例2输入‘任务未完成很焦虑’分类消极请分类输入‘新方案获得客户认可’。” 该类型可使复杂任务准确率提升15%-30%适配文本分类、实体识别等需要明确任务边界的场景。2.2 进阶推理型提示词针对复杂任务通过引导模型拆解逻辑、调用工具或规划流程提升推理能力与任务适配性是当前提示词工程的核心应用方向。(1)思维链提示Chain-of-Thought, CoT核心是引导模型分步拆解推理过程用法需包含“示例推理步骤目标任务分步引导”。适用于数学计算、逻辑谜题、法律案例分析等多步骤任务例如航班到达时间计算“让我们一步步思考1. 航班出发时间为上午11:50第一段航程1小时15分钟到达中转机场时间为2. 中转停留1小时15分钟第二段航程出发时间为3. 第二段航程3小时40分钟最终到达时间为请依次计算并输出结果。” 实验显示该技术可使GPT-4在逻辑推理任务中的正确率从62%提升至89%。(2)ReAct提示以“推理工具调用”为核心用法需明确工具调用触发条件与交互流程适用于需要实时数据、复杂计算或外部资源的任务。例如天气查询任务“你可调用实时天气工具步骤1. 确认用户查询城市本次为北京2. 调用工具获取北京今日天气3. 整理温度、降水等信息输出。请执行并反馈结果。” 其优势是突破模型内部知识局限实现动态任务处理但需明确工具调用约束避免无效调用。(3)DSP提示声明式自提示引导模型自主规划子任务并分步执行用法需搭建任务框架明确子任务边界与执行顺序。适用于多阶段工作流如营销方案制定“请按以下子任务分步制定年度营销方案1.明确目标用户画像2.梳理核心产品卖点3.设计渠道组合策略4.制定预算分配方案5.设定效果评估指标。每步输出后再执行下一步。”可提升复杂任务的结构化程度降低模型认知负荷。2.3 格式优化型提示词聚焦输出格式规范通过特定格式设计提升模型输出的一致性与可用性尤其适配数据处理、代码生成等对格式敏感的任务。(1)JSON格式提示指定输出为JSON结构用法需明确字段定义与数据类型适用于数据提取、信息结构化整理等任务。例如“提取以下文本中的用户信息以JSON格式输出字段包含name姓名、age年龄、occupation职业‘张三35岁从事人工智能研发工作’。” 研究表明在国际法选择题测试中JSON格式提示比Markdown格式准确率提升42%对GPT-3.5等模型的效果增益尤为显著。(2)Markdown格式提示通过标题、列表、表格等Markdown语法规范输出用法需明确格式要求适用于文档撰写、报告生成等场景。例如“以Markdown格式撰写机器学习入门笔记包含1. 核心定义2. 主流算法分类列表呈现3. 应用场景表格呈现含场景名称、适配算法。” 其优势是排版清晰不足是复杂结构化任务中准确率低于JSON格式。提示词的用法核心在于“精准传递意图、适配任务场景、规范输出预期”不同类型提示词各具优势基础型提示词适配简单任务兼顾效率进阶推理型提示词突破复杂任务瓶颈提升准确率与可解释性格式优化型提示词聚焦输出规范增强实用性。实操中需结合任务需求、模型特性选型并通过示例补充、格式调整、约束强化等技巧优化效果才能最大化发挥LLM的核心能力实现“需求→提示→输出”的高效闭环。三、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 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Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】