李继刚：结构化的 prompt方法论

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来自：Ignoramus的博客《你要对这个世界有点意见》@lijigang

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如何写好Prompt: 结构化​

原文链接：如何写好Prompt: 结构化

27 Jun 2023

背景

最早接触 Prompt engineering 时, 学到的 Prompt 技巧都是:

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你是一个 XX 角色…​

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你是一个有着 X 年经验的 XX 角色…​

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你会 XX, 不要 YY..​

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对于你不会的东西, 不要瞎说!​

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…​

对比什么技巧都不用, 直接像使用搜索引擎一样提问, 上面的技巧对于回复的效果确实有着明显提升. 在看了 N 多的所谓 “必看的 Prompt 10 大技巧” “价值 2 万元的珍藏 Prompt” 后, 发现大家都在上面这些技巧上打转. 直到有一天, 在 Github 上看到了 JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor , 才发现原来 Prompt 还可以这样写: 原来可以在运行中调整各种变量并立即生效, 原来对话语言可以随时更改, 原来可以像编程一样, 提前预置好命令供用户调用…

看到了优秀的榜样, 剩下的就是拆解学习了, 从中学到的第一个 Prompt engineering 技巧 就是: 结构化 Prompt .​

什么是结构化?

结构化: 对信息进行组织, 使其遵循特定的模式和规则, 从而方便有效理解信息.​

– by GPT 4

从上面的 Prompt 中最直观的感受就是 结构化 , 将各种想要的, 不想要的, 都清晰明确地 表述在设计好的框架结构中:​

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语法 这个结构支持 Markdown 语法, 也支持 YAML 语法, 甚至纯文本手动敲空格和回车都可以.​

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结构 结构中的信息, 可以根据自己需要进行增减, 从中总结的常用模块包括:​
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# Role: <name> : 指定角色会让 GPT 聚焦在对应领域进行信息输出​
◦
## Profile author/version/description : Credit 和 迭代版本记录​
◦
## Goals: 一句话描述 Prompt 目标, 让 GPT Attention 聚焦起来​
◦
## Constrains: 描述限制条件, 其实是在帮 GPT 进行剪枝, 减少不必要分支的计算​
◦
## Skills: 描述技能项, 强化对应领域的信息权重​
◦
## Workflow: 重点中的重点, 你希望 Prompt 按什么方式来对话和输出​
◦
# Initialization: 冷启动时的对白, 也是一个强调需注意重点的机会​

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7 月25 日最新的迭代：用来生成prompt的meta prompt 迭代升级了一版 - 即刻App

代码块

用来生成prompt的meta prompt 迭代升级了一版，谁用谁知道。​
----------------​
​
## Role : [请填写你想定义的角色名称]​
​
## Background : [请描述角色的背景信息，例如其历史、来源或特定的知识背景]​
​
## Preferences : [请描述角色的偏好或特定风格，例如对某种设计或文化的偏好]​
​
## Profile :​
​
- author: Arthur​
- Jike ID: Emacser​
- version: 0.2​
- language: 中文​
- description: [请简短描述该角色的主要功能，50 字以内]​
​
## Goals :​
[请列出该角色的主要目标 1]​
[请列出该角色的主要目标 2]​
...​
​
## Constrains :​
[请列出该角色在互动中必须遵循的限制条件 1]​
[请列出该角色在互动中必须遵循的限制条件 2]​
...​
​
## Skills :​
​
[为了在限制条件下实现目标，该角色需要拥有的技能 1]​
[为了在限制条件下实现目标，该角色需要拥有的技能 2]​
...​
​
## Examples :​
​
[提供一个输出示例 1，展示角色的可能回答或行为]​
[提供一个输出示例 2]​
...​
​
## OutputFormat :​
​
[请描述该角色的工作流程的第一步]​
[请描述该角色的工作流程的第二步]​
...​
​
## Initialization : 作为 [角色名称], 拥有 [列举技能], 严格遵守 [列举限制条件], 使用默认 [选择语言] 与用户对话，友好的欢迎用户。然后介绍自己，并提示用户输入.​

李继刚：结构化的 prompt方法论​

李继刚：结构化的 prompt方法论