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编写prompt的原则

news 2026/6/25 21:47:17

1.编写明确且具体的指令

通过提供尽可能清晰和具体的指令来表达希望模型执行的操作。这将引导模型给出正确的输出，并减少得到无关或不正确响应的可能。

注意：编写清晰的指令不意味着简短的指令，因为在许多情况下，更长的提示更清晰且提供了更多上下文，可能导致更详细和相关的输出。

策略一：使用分隔符清晰地表示输入的不同部分，将特定的文本部分和提示的其余部分隔开，例如：

prompt = f""" 把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。 ```{text}``` """ # 指令内容，使用 ``` 来分隔指令和待总结的内容

这一策略可避免提示词冲突，提示词冲突是指如果允许用户向提示词中添加一些输入，则可能会给出与预期任务不符的指令，导致遵循的不是自己想要的指令。

策略二：要求一个结构化的输出，可以是 JSON、HTML 等格式。

该策略要求生成一个结构化的输出，这可以使模型的输出更容易被解析，在 Python 中将其读入字典或列表中。例如：

prompt = f""" 请生成包括书名、作者和类别的三本虚构书籍清单，\ 并以 JSON 格式提供，其中包含以下键:book_id、title、author、genre。 """ response = get_completion(prompt) print(response)

结果：

{ "books": [ { "book_id": 1, "title": "The Shadow of the Wind", "author": "Carlos Ruiz Zafón", "genre": "Mystery" }, { "book_id": 2, "title": "The Name of the Wind", "author": "Patrick Rothfuss", "genre": "Fantasy" }, { "book_id": 3, "title": "The Hitchhiker's Guide to the Galaxy", "author": "Douglas Adams", "genre": "Science Fiction" } ] }

策略三：要求模型检查是否满足条件。

要求模型在执行前先验证假设，如果不符即停止；同时预判边缘情况并制定应对策略，以防意外错误。例如：

# 有步骤的文本 text_1 = f""" 泡一杯茶很容易。首先，需要把水烧开。\ 在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。\ 一旦水足够热，就把它倒在茶包上。\ 等待一会儿，让茶叶浸泡。几分钟后，取出茶包。\ 如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。\ 就这样，你可以享受一杯美味的茶了。 """ prompt = f""" 您将获得由三个引号括起来的文本。\ 如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令： 第一步 - ... 第二步 - … … 第N步 - … 如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。" \"\"\"{text_1}\"\"\" """ response = get_completion(prompt) print("Text 1 的总结:") print(response)

结果：

Text 1 的总结: 第一步 - 把水烧开。 第二步 - 拿一个杯子并把茶包放进去。 第三步 - 把烧开的水倒在茶包上。 第四步 - 等待几分钟，让茶叶浸泡。 第五步 - 取出茶包。 第六步 - 如果你愿意，可以加一些糖或牛奶调味。 第七步 - 就这样，你可以享受一杯美味的茶了。

策略四：提供少量示例，即在要求模型执行实际任务之前，提供给它少量成功执行任务的示例。

prompt = f""" 你的任务是以一致的风格回答问题。 <孩子>: 教我耐心。 <祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。 <孩子>: 教我韧性。 """ response = get_completion(prompt) print(response)

结果：

<祖父母>: 韧性就像是一棵树，它需要经历风吹雨打、寒冬酷暑，才能成长得更加坚强。在生活中，我们也需要经历各种挫折和困难，才能锻炼出韧性。记住，不要轻易放弃，坚持下去，你会发现自己变得更加坚强。

2.给模型时间去思考

针对模型因任务复杂而匆忙得出错误结论的情况，建议通过重构查询，强制模型在输出最终答案前进行多步推理。给予模型更多的“思考时间”以分配充足的计算资源，能有效提升复杂任务的准确性。

策略一：指定完成任务所需的步骤

prompt_2 = f""" 1-用一句话概括下面用<>括起来的文本。 2-将摘要翻译成英语。 3-在英语摘要中列出每个名称。 4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：English_summary，num_names。 请使用以下格式： 文本：<要总结的文本> 摘要：<摘要> 翻译：<摘要的翻译> 名称：<英语摘要中的名称列表> 输出 JSON：<带有 English_summary 和 num_names 的 JSON> Text: <{text}> """ response = get_completion(prompt_2) print("\nprompt 2:") print(response)

策略二：指导模型在下结论之前找出一个解决方案，例如：

prompt = f""" 请判断学生的解决方案是否正确，请通过如下步骤解决这个问题： 步骤： 首先，自己解决问题。 然后将你的解决方案与学生的解决方案进行比较，并评估学生的解决方案是否正确。在自己完成问题之前，请勿决定学生的解决方案是否正确。 使用以下格式： 问题：问题文本 学生的解决方案：学生的解决方案文本 实际解决方案和步骤：实际解决方案和步骤文本 学生的解决方案和实际解决方案是否相同：是或否 学生的成绩：正确或不正确 问题： 我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。 - 土地费用为每平方英尺100美元 - 我可以以每平方英尺250美元的价格购买太阳能电池板 - 我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元 作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。 学生的解决方案： 设x为发电站的大小，单位为平方英尺。 费用： 1. 土地费用：100x 2. 太阳能电池板费用：250x 3. 维护费用：100,000+100x 总费用：100x+250x+100,000+100x=450x+100,000 实际解决方案和步骤： """ response = get_completion(prompt) print(response)

结果：

正确的解决方案和步骤： 1. 计算土地费用：100美元/平方英尺 * x平方英尺 = 100x美元 2. 计算太阳能电池板费用：250美元/平方英尺 * x平方英尺 = 250x美元 3. 计算维护费用：10万美元 + 10美元/平方英尺 * x平方英尺 = 10万美元 + 10x美元 4. 计算总费用：100x美元 + 250x美元 + 10万美元 + 10x美元 = 360x + 10万美元 学生的解决方案和实际解决方案是否相同：否 学生的成绩：不正确