005 《Prompt Pattern 设计模式：构建高效智能对话系统》
备注：Gemini 2.0 Flash Thinking 创作的书籍，用来辅助学习 prompts engineering。
0. 书籍大纲
▮▮▮▮ chapter 1： 绪论：Prompt Pattern 的重要性与概述
▮▮▮▮▮▮▮ 1.1 什么是 Prompt Pattern？
▮▮▮▮▮▮▮ 1.2 Prompt Pattern 的发展历程
▮▮▮▮▮▮▮ 1.3 为什么 Prompt Pattern 至关重要？
▮▮▮▮▮▮▮ 1.4 本书的结构与内容概览
▮▮▮▮ chapter 2： Prompt Pattern 的核心概念
▮▮▮▮▮▮▮ 2.1 指令（Instruction）
▮▮▮▮▮▮▮ 2.2 上下文（Context）
▮▮▮▮▮▮▮ 2.3 示例（Examples）
▮▮▮▮▮▮▮ 2.4 格式（Format）
▮▮▮▮▮▮▮ 2.5 角色扮演（Role-Playing）
▮▮▮▮▮▮▮ 2.6 思维链（Chain of Thought）
▮▮▮▮ chapter 3： 基础 Prompt Pattern
▮▮▮▮▮▮▮ 3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 3.2 单样本提示（One-Shot Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 3.3 少样本提示（Few-Shot Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 3.4 关键词提示（Keyword Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 3.5 问题回答提示（Question Answering Prompting）
▮▮▮▮ chapter 4： 高级 Prompt Pattern
▮▮▮▮▮▮▮ 4.1 思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 4.2 自洽性提示（Self-Consistency Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 4.3 生成式知识提示（Generate Knowledge Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 4.4 检索增强生成提示（Retrieval-Augmented Generation Prompting）
▮▮▮▮▮▮▮ 4.5 控制生成提示（Controlling Generation Prompting）
▮▮▮▮ chapter 5： 面向特定任务的 Prompt Pattern
▮▮▮▮▮▮▮ 5.1 文本生成（Text Generation）
▮▮▮▮▮▮▮ 5.2 文本摘要（Text Summarization）
▮▮▮▮▮▮▮ 5.3 文本翻译（Text Translation）
▮▮▮▮▮▮▮ 5.4 情感分析（Sentiment Analysis）
▮▮▮▮▮▮▮ 5.5 代码生成（Code Generation）
▮▮▮▮▮▮▮ 5.6 数据分析（Data Analysis）
▮▮▮▮ chapter 6： Prompt Pattern 的设计与实现
▮▮▮▮▮▮▮ 6.1 确定任务目标
▮▮▮▮▮▮▮ 6.2 选择合适的 Prompt Pattern
▮▮▮▮▮▮▮ 6.3 设计有效的 Prompt 结构
▮▮▮▮▮▮▮ 6.4 使用提示工程技巧
▮▮▮▮▮▮▮ 6.5 迭代优化 Prompt Pattern
▮▮▮▮ chapter 7： Prompt Pattern 的评估与优化
▮▮▮▮▮▮▮ 7.1 评估 Prompt Pattern 的性能指标
▮▮▮▮▮▮▮ 7.2 常用的评估方法
▮▮▮▮▮▮▮ 7.3 Prompt Pattern 的调试与改进
▮▮▮▮▮▮▮ 7.4 高级优化技巧
▮▮▮▮ chapter 8： Prompt Pattern 的应用案例
▮▮▮▮▮▮▮ 8.1 客户服务
▮▮▮▮▮▮▮ 8.2 内容创作
▮▮▮▮▮▮▮ 8.3 教育领域
▮▮▮▮▮▮▮ 8.4 医疗保健
▮▮▮▮▮▮▮ 8.5 金融行业
▮▮▮▮ chapter 9： Prompt Pattern 的未来趋势与挑战
▮▮▮▮▮▮▮ 9.1 Prompt Pattern 的最新研究进展
▮▮▮▮▮▮▮ 9.2 面临的挑战与局限性
▮▮▮▮▮▮▮ 9.3 未来发展方向展望
▮▮▮▮ chapter 10： 结论：Prompt Pattern 的力量与未来
1. 绪论：Prompt Pattern 的重要性与概述
人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域，尤其是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），在过去几年中经历了指数级的增长，这主要归功于大型语言模型（Large Language Models, LLMs） 的突破性进展。这些模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini 和 PaLM 系列、Meta 的 Llama 系列以及其他众多由研究机构和企业开发的先进模型，已经展现出令人难以置信的文本理解、生成、推理和甚至一定程度上的“世界知识”能力。它们能够执行各种复杂的自然语言任务，例如撰写不同风格的文章、翻译多种语言、总结冗长的文档、回答复杂的问题、生成各种编程语言的代码，甚至进行富有创造性的文本创作。
然而，驾驭这些强大的模型并非易事。仅仅拥有一个功能强大的 LLM 就像拥有一个功能齐全的厨房，但如果没有食谱和烹饪技巧，就很难做出美味佳肴。Prompt Pattern（提示模式） 正是与这些大型语言模型有效沟通和指导的关键“食谱”和“烹饪技巧”。它们提供了一种结构化、系统化的方法，帮助用户将自己的意图清晰地传达给 AI，并引导模型产生期望的、高质量的输出结果。
1.1 什么是 Prompt Pattern？
Prompt Pattern，顾名思义，指的是在与大型语言模型交互时，为了实现特定的目标或获得期望的输出，而遵循的具有一定结构和规律性的输入文本模板或策略。它不仅仅是一个简单的指令，更像是一种与 AI 进行有效对话的“语言”。这种“语言”不仅包含了用户想要模型执行的指令（Instruction），还可能包含必要的上下文（Context）、示例（Examples）、格式要求（Format），甚至引导模型进行特定思维过程（Thought Process）的技巧。
将 Prompt Pattern 比作软件工程中的设计模式（Design Pattern） 是一个非常贴切的比喻。在软件开发中，设计模式是针对常见问题的、经过验证的可重用解决方案。它们提供了一种通用的语言和框架，帮助开发者更高效、更可靠地构建软件系统。类似地，Prompt Pattern 则是针对与大型语言模型交互时常见需求（例如，生成特定风格的文本、回答特定类型的问题、执行特定格式的转换）的可重用提示结构和策略。掌握并应用不同的 Prompt Pattern，可以帮助用户更高效、更可靠地获得所需的结果，避免了盲目尝试和猜测，提升了与 AI 交互的效率和效果。
一个精心设计的 Prompt Pattern 通常会包含以下一个或多个核心要素：
① 明确的指令（Clear Instruction）：这是 Prompt 的核心，清晰地告知模型需要完成的具体任务。指令应该使用准确、简洁的语言，避免使用含糊不清或容易产生歧义的表达。例如，与其使用“写一篇关于人工智能的文章”，不如使用“请用 300 字左右的篇幅，为对人工智能感兴趣的初学者介绍人工智能的定义和主要应用领域”。
② 相关的上下文信息（Relevant Contextual Information）：为模型提供完成任务所需的背景知识或信息。这可以帮助模型更好地理解指令的含义和任务的要求，尤其是在处理特定领域或需要引用外部信息的任务时。例如，在要求模型总结一篇论文时，需要提供该论文的文本作为上下文。
③ 有效的示例（Effective Examples）：通过提供输入和期望输出的配对示例，可以有效地引导模型学习期望的输出格式、风格和逻辑。这种方法在上下文学习（In-Context Learning） 中尤为重要，模型可以通过少量的示例快速掌握新的任务，而无需进行额外的微调。例如，在要求模型进行情感分类时，可以提供一些带有标签的评论示例。
④ 清晰的格式要求（Clear Format Requirements）：规定模型输出结果的结构和形式，例如要求以列表的形式呈现、按照特定的模板输出、使用特定的标记语言（如 Markdown、JSON）进行格式化等。明确的格式要求有助于确保模型输出的结果易于阅读、解析和进一步处理。
⑤ 特定的角色设定（Specific Role Definition）：通过指定模型扮演特定的角色（例如，“你是一位专业的营销文案撰稿人”、“你是一位耐心的数学老师”），可以引导模型以符合该角色特点的风格、知识和行为方式进行回应。角色扮演可以使模型的输出更具针对性和实用性。
⑥ 引导性的思维过程（Guiding Thought Process）：对于一些复杂的任务，可以通过在 Prompt 中引导模型进行逐步推理或思考，例如使用思维链（Chain of Thought） 提示，帮助模型分解问题、逐步解决，并最终给出更准确和更合理的答案。
⑦ 元指令（Meta-Instructions）：这些指令可以指导模型如何思考、如何处理不确定性、或者如何进行自我修正。例如，可以指示模型在回答问题时“先思考再回答”，或者“如果信息不确定，请说明来源”。
总而言之，Prompt Pattern 是一种有意识地、结构化地构建输入文本的方式，旨在最大限度地利用大型语言模型的内在能力，并获得更精准、更符合用户期望的输出。它是一种将人类的意图有效地转化为 AI 可以理解和执行的指令的艺术和科学。
1.2 Prompt Pattern 的发展历程
Prompt Pattern 的概念和应用并非凭空产生，而是伴随着自然语言处理技术和大型语言模型的发展而逐步演进的。我们可以将 Prompt Pattern 的发展历程大致划分为以下几个阶段：
① 早期阶段：关键词检索与简单指令（Pre-LLM Era）
在大型语言模型出现之前，与计算机进行自然语言交互主要依赖于关键词检索和预定义的简单指令。例如，在搜索引擎中输入关键词来查找信息，或者使用特定的命令来操作软件。这种交互方式非常有限，对模型的智能要求不高，也谈不上复杂的提示模式。
② 预训练语言模型的兴起：初步的 Prompt 工程（Early LLM Era - BERT, GPT-2）
随着以 Word2Vec、GloVe 和后来的 Transformer 架构为代表的预训练语言模型的出现，人们开始意识到可以通过自然语言指令来引导模型完成特定的任务。早期的“Prompt 工程（Prompt Engineering）”主要关注于如何设计更清晰、更具体的指令，以便更好地利用这些模型的语言理解能力。例如，使用诸如“请用一句话概括以下段落：”这样的指令来指导模型进行文本摘要。
③ GPT-3 的突破：上下文学习（In-Context Learning）的发现（GPT-3 Era）
OpenAI 的 GPT-3 模型的发布标志着 Prompt Pattern 进入了一个新的时代。研究人员发现，通过在 Prompt 中提供少量的与任务相关的输入-输出示例，模型可以在不进行任何额外的微调的情况下，学习并执行新的任务，这种能力被称为“上下文学习（In-Context Learning）”。这一发现极大地推动了 Prompt Pattern 的发展，各种基于少量示例的 Prompt Pattern 开始涌现，例如少样本提示（Few-Shot Prompting）成为了当时最受关注的技术之一。
④ 更复杂的 Prompt Pattern 的探索与应用（Post-GPT-3 Era - PaLM, Llama, Gemini）
随着对大型语言模型能力的深入理解，研究人员和开发者开始探索更复杂的 Prompt Pattern，例如利用“思维链（Chain of Thought）”引导模型进行多步推理，或者通过“角色扮演（Role-Playing）”让模型模拟特定身份进行对话。此外，像“检索增强生成（RAG）”这样的模式开始出现，将外部知识融入到模型的生成过程中，显著提升了模型在知识密集型任务上的性能和灵活性。
⑤ Prompt Pattern 的系统化、标准化与工具化（Current Era）
近年来，Prompt Pattern 逐渐成为一个热门的研究领域，吸引了大量的研究人员、实践者和企业。人们开始对各种有效的 Prompt Pattern 进行系统性的总结、分类和研究，并开发了各种工具和平台，以帮助用户更方便地设计、测试、应用和管理 Prompt Pattern。例如，出现了专门的 Prompt Pattern 库、Prompt 编辑器、Prompt 管理平台以及用于自动优化 Prompt 的工具。同时，关于 Prompt Pattern 的最佳实践、设计原则和评估方法也在不断发展和完善。
⑥ 未来趋势：动态 Prompting 与自适应 Prompt Pattern
未来的发展可能包括更动态的 Prompting 技术，例如模型可以根据对话历史、用户反馈或任务的进展情况自动调整 Prompt。此外，自适应的 Prompt Pattern 可能会出现，它们能够根据不同的模型特性和能力进行自我调整，以获得最佳的性能。
1.3 为什么 Prompt Pattern 至关重要？
在与大型语言模型交互的过程中，Prompt Pattern 的重要性体现在以下几个关键方面，这些方面共同构成了 Prompt Pattern 在现代人工智能应用中的核心价值：
① 显著提高输出质量和相关性：精心设计的 Prompt Pattern 能够更清晰地表达用户的意图，引导模型生成更准确、更相关、更符合用户期望的输出结果。通过提供清晰的指令、必要的上下文和有效的示例，可以有效地减少模型产生歧义、错误或无关回复的可能性，从而提升用户体验和任务效率。
② 有效控制模型行为和输出风格：Prompt Pattern 提供了一种控制模型行为和输出风格的有效手段。用户可以通过在 Prompt 中指定格式要求、角色设定、甚至引导模型的思维过程，来使其输出更符合特定的应用场景和用户需求。例如，在撰写营销文案时，可以使用特定的Prompt来引导模型生成更具说服力的文本；在进行技术解释时，可以使用Prompt来要求模型使用更专业的术语。
③ 降低开发成本和时间：相比于对大型语言模型进行大规模的微调（Fine-tuning），使用有效的 Prompt Pattern 可以更快地实现特定的功能，并获得令人满意的结果。这大大降低了开发成本和时间，使得开发者可以更快速地构建基于大型语言模型的应用，并进行快速原型设计和迭代。
④ 提升模型在各种任务上的泛化能力：好的 Prompt Pattern 不仅能帮助模型在特定任务上表现出色，还能提升其对任务本质的理解，从而在面对不同的输入时也能产生高质量的输出，增强模型的泛化能力。这意味着通过精心设计的 Prompt，同一个模型可以适应更广泛的任务需求。
⑤ 促进人机协作和更自然的交互：Prompt Pattern 是人与大型语言模型进行有效沟通的桥梁。通过掌握 Prompt Pattern，用户可以更自然、更高效地与 AI 进行协作，共同完成复杂的任务，实现更流畅的人机交互体验。这种更自然的交互方式降低了用户学习和使用 AI 的门槛。
⑥ 解锁大型语言模型的潜在能力：大型语言模型在预训练阶段学习了海量的知识和语言能力，而 Prompt Pattern 的作用就像是一把钥匙，能够解锁这些潜在的能力，使其在各种实际应用中得以发挥。通过巧妙地设计 Prompt，我们可以引导模型展现出其预训练时学到的各种技能和知识。
⑦ 实现任务的定制化和个性化：Prompt Pattern 可以根据用户的具体需求进行定制，使得同一个大型语言模型可以为不同的用户或不同的场景提供个性化的服务和输出。例如，可以根据用户的偏好调整生成文本的风格，或者根据用户的特定问题提供定制化的答案。
总而言之，Prompt Pattern 是充分利用大型语言模型能力的关键技术。它使得用户能够以更高效、更精准的方式与 AI 进行交互，从而在各种应用场景中实现更大的价值，推动人工智能技术的广泛应用和发展。理解和掌握 Prompt Pattern 已经成为现代人工智能应用开发和研究中不可或缺的一部分。
1.4 本书的结构与内容概览
本书旨在为读者提供一个系统性、结构化、权威且全面的 Prompt Pattern 指南。通过本书的学习，读者将能够深入理解 Prompt Pattern 的核心概念、掌握各种常用的 Prompt Pattern、了解 Prompt Pattern 的设计与实现方法、学习如何评估和优化 Prompt Pattern 的性能，并通过丰富的应用案例了解 Prompt Pattern 在不同领域的实际应用。本书力求理论与实践相结合，既有对 Prompt Pattern 原理的深入剖析，也有大量可操作的示例和技巧。
本书共分为十个章节，内容结构如下：
- 第一章 绪论：本章将介绍 Prompt Pattern 的基本概念、发展历程、重要性，并概述本书的结构和内容，为读者建立一个整体的认识框架。
- 第二章 Prompt Pattern 的核心概念：本章将深入讲解构成 Prompt Pattern 的关键要素，包括指令、上下文、示例、格式、角色扮演和思维链等，帮助读者理解 Prompt 的基本构成和原理，并为后续章节的学习打下坚实的基础。
- 第三章 基础 Prompt Pattern：本章将介绍一些常用的基础 Prompt Pattern，例如零样本提示、单样本提示、少样本提示、关键词提示和问题回答提示等，这些是与大型语言模型进行简单交互和构建更复杂 Prompt 的基石。我们将详细解释每种模式的原理、适用场景和使用技巧。
- 第四章 高级 Prompt Pattern：本章将探讨一些更复杂和高级的 Prompt Pattern，例如思维链提示、自洽性提示、生成式知识提示、检索增强生成提示和控制生成提示等，这些模式能够解决更复杂的任务并提供更精细的控制。我们将深入分析这些模式的工作原理和使用方法。
- 第五章 面向特定任务的 Prompt Pattern：本章将针对不同的自然语言处理任务，例如文本生成、文本摘要、文本翻译、情感分析、代码生成和数据分析等，介绍相应的 Prompt Pattern 设计方法和技巧，帮助读者将 Prompt Pattern 应用于实际问题。我们将提供针对不同任务的实用示例和最佳实践。
- 第六章 Prompt Pattern 的设计与实现：本章将详细讲解如何根据具体的任务目标，选择合适的 Prompt Pattern，设计有效的 Prompt 结构，并使用提示工程技巧来优化 Prompt，提供实践性的指导。我们将分享一些常用的提示工程技巧和设计原则。
- 第七章 Prompt Pattern 的评估与优化：本章将介绍如何评估 Prompt Pattern 的性能指标，常用的评估方法，以及如何对 Prompt Pattern 进行调试和改进，并探讨高级优化技巧，帮助读者不断提升 Prompt 的效果。我们将介绍常用的评估指标和优化策略。
- 第八章 Prompt Pattern 的应用案例：本章将通过丰富的实际案例，展示 Prompt Pattern 在客户服务、内容创作、教育、医疗保健和金融等各个领域的具体应用，帮助读者了解 Prompt Pattern 在不同行业中的价值和潜力。
- 第九章 Prompt Pattern 的未来趋势与挑战：本章将分析 Prompt Pattern 的最新研究进展，面临的挑战和局限性，并展望其未来的发展方向，帮助读者把握 Prompt Pattern 的未来动态和潜在机遇。
- 第十章 结论：本章将总结 Prompt Pattern 的核心价值和未来潜力，并鼓励读者继续探索和实践，将所学知识应用到实际项目中。
通过阅读本书，读者将能够系统地掌握 Prompt Pattern 的理论知识和实践技能，从而更好地利用大型语言模型解决实际问题，并探索人工智能的无限可能。本书旨在成为一本既适合初学者入门，也能够为有经验的开发者和研究人员提供有价值参考的 Prompt Pattern 权威指南。
2. Prompt Pattern 的核心概念
正如我们在第一章中提到的，Prompt Pattern 的有效性很大程度上取决于其内部包含的关键要素。这些要素就像是构建强大 Prompt 的基本模块，通过巧妙地组合和配置它们，可以引导大型语言模型完成各种复杂的任务。本章将对 Prompt Pattern 的几个核心概念进行深入的探讨，以便读者能够更好地理解 Prompt 的构建原理和应用技巧。
2.1 指令（Instruction）
指令（Instruction） 是 Prompt 中最直接、最关键的部分，它明确地告知大型语言模型用户希望它执行的具体任务。一个好的指令应该像一个清晰的任务清单，让模型能够准确理解用户的意图并采取相应的行动。指令的质量直接决定了模型输出的相关性和准确性。
① 明确性（Clarity）：指令应该使用清晰、简洁的语言，避免使用模糊或模棱两可的词语。确保模型能够准确地理解你想要它做什么。例如，与其使用“关于天气说点什么”，不如使用“请用三句话描述今天纽约的天气状况，包括当前的温度、湿度和主要的天气现象”。
② 具体性（Specificity）：指令越具体，模型越容易生成符合预期的结果。如果你希望模型生成一篇关于环境保护的文章，可以进一步指定文章的主题范围（例如，塑料污染对海洋生态的影响）、目标读者（例如，中学生、环保专业人士）、文章的风格（例如，科普性、议论性、新闻报道式）以及期望的长度（例如，字数或段落数）等。
③ 简洁性（Conciseness）：指令应该尽可能简洁明了，避免冗余的文字。过长的指令可能会分散模型的注意力，或者让模型难以抓住重点。用最少的文字表达清楚你的意图是最佳实践。例如，与其说“我希望你能帮我把这段用英文写的文字翻译成中文，并且翻译出来的中文要读起来很自然流畅”，不如直接说“请将以下英文翻译成流畅的中文：[英文文本]”。
④ 任务类型（Task Type）：指令可以涵盖各种各样的任务类型，常见的包括：
⚝ 生成（Generation）：要求模型创建新的文本内容，例如“写一篇关于人工智能未来发展的短文，重点讨论其在医疗领域的应用”、“生成一段 Python 代码实现冒泡排序算法”、“创作一首关于初春的五言诗”。
⚝ 分类（Classification）：要求模型将输入的文本或数据划分到预定义的类别中，例如“判断以下评论的情感是正面、负面还是中性”、“将这封邮件分类到‘工作相关’、‘个人事务’或‘垃圾邮件’”。
⚝ 编辑（Editing）：要求模型修改或改进现有的文本，例如“请润色以下这段文字，使其更具可读性”、“请将以下这篇报告的语言风格改为更正式的学术风格”、“请检查以下代码中的语法错误并进行修正”。
⚝ 提取（Extraction）：要求模型从输入的文本中提取特定的信息，例如“从这段新闻报道中提取所有提及的公司名称和股票代码”、“提取这篇论文的关键研究发现和实验结果”。
⚝ 转换（Transformation）：要求模型将输入的文本或数据转换成另一种形式，例如“将这段英文翻译成西班牙语”、“将这份报告转换成 Markdown 格式”、“将这段文字改写成更具吸引力的标题”。
⚝ 问答（Question Answering）：要求模型回答用户提出的问题，例如“巴黎的埃菲尔铁塔有多高？”、“什么是区块链技术的核心原理？”、“根据提供的文章，作者认为导致气候变化的主要原因是什么？”。
⚝ 推理（Reasoning）：要求模型进行逻辑推理或基于已有信息得出结论，例如“如果 A 比 B 高，B 比 C 高，那么 A 和 C 谁更高？”、“根据这份销售数据，预测下个季度的销售额”。
示例：
1
请为一家新开业的咖啡馆写一段 100 字左右的宣传语，突出其咖啡豆的品质、舒适的环境和友好的服务。
在这个例子中，“请为一家新开业的咖啡馆写一段 100 字左右的宣传语，突出其咖啡豆的品质、舒适的环境和友好的服务。” 就是一个明确而具体的指令，告知模型需要执行文本生成任务，并对生成的内容、长度和关键要素进行了规定。
2.2 上下文（Context）
上下文（Context） 是指在 Prompt 中提供的与任务相关的背景信息或辅助材料。上下文可以帮助大型语言模型更好地理解指令的含义，消除歧义，并生成更符合实际情况和用户需求的输出结果。一个好的 Prompt 往往会包含足够的相关上下文，以便模型能够准确地完成任务。
① 相关性（Relevance）：提供的上下文信息应该与指令直接相关，能够为模型提供完成任务所需的必要背景知识或信息。无关的上下文可能会干扰模型的判断，降低输出质量。例如，在要求模型总结一篇关于太空探索的文章时，提供一篇关于烹饪技巧的文章作为上下文是毫无意义的。
② 充分性（Sufficiency）：上下文信息应该足够充分，能够为模型提供完成任务所需的关键信息。例如，在回答关于一篇特定文章的问题时，需要提供该文章的全文或相关的段落作为上下文，而不是仅仅提供文章的标题。
③ 准确性（Accuracy）：提供的上下文信息应该是准确无误的。错误的上下文可能会导致模型生成错误的或误导性的输出。确保上下文信息的来源可靠，并且内容是经过核实的。
④ 上下文的形式（Forms of Context）：上下文可以以多种形式呈现，常见的包括：
⚝ 文本段落（Text Paragraphs）：提供需要处理、分析或作为参考的文本内容，例如文章、新闻报道、对话记录、产品描述、用户评论等。
⚝ 数据表格（Data Tables）：提供需要分析或使用的结构化数据，例如 CSV 文件内容、数据库查询结果、电子表格数据等。
⚝ 代码片段（Code Snippets）：提供需要理解、修改或作为参考的代码。例如，在要求模型修复代码错误时，需要提供包含错误的代码片段。
⚝ 对话历史（Dialogue History）：在对话场景中，之前的对话记录可以作为当前 Prompt 的上下文，帮助模型理解对话的语境、用户的意图以及已经讨论过的内容。这对于构建连贯的多轮对话至关重要。
⚝ 知识库引用（Knowledge Base References）：可以引用外部知识库中的信息，例如维基百科的链接、特定的文档、API 文档等。这使得模型可以访问更广泛和最新的信息。
⚝ 用户偏好或设置（User Preferences or Settings）：在某些应用中，用户的个人偏好或系统设置也可以作为上下文，帮助模型生成更个性化的输出。例如，在推荐电影时，可以考虑用户的历史观看记录和评分。
示例：
1
请根据以下用户评论，判断用户对这款“超级吸尘器”的整体评价是积极的还是消极的。
2
3
用户评论：这款吸尘器的吸力非常强劲，能够轻松吸走地板上的灰尘和毛发。但是，它的噪音有点大，而且电池续航时间比较短。
在这个例子中，指令是“判断用户对这款‘超级吸尘器’的整体评价是积极的还是消极的”，而用户评论就是提供的上下文，包含了模型需要分析的内容以完成任务。
2.3 示例（Examples）
示例（Examples） 是指在 Prompt 中提供的输入和期望输出的配对。通过提供少量高质量的示例，可以有效地引导大型语言模型学习特定的任务模式、输出格式或风格，尤其在上下文学习（In-Context Learning） 中非常重要。示例可以帮助模型理解任务的隐式要求和期望的行为。
① 清晰性（Clarity）：示例应该清晰地展示输入和期望的输出之间的对应关系，让模型能够直观地理解任务的要求。每个示例都应该是一个明确的输入和其对应的正确输出。
② 代表性（Representativeness）：提供的示例应该具有一定的代表性，能够覆盖任务的常见情况和边界情况，帮助模型更好地泛化到新的输入。选择能够展示任务核心逻辑和各种可能性的示例至关重要。
③ 少量性（Few-Shot）：在上下文学习中，通常只需要少量的示例（例如，几个到十几个），模型就能很好地理解任务并生成相应的输出。过多的示例可能会使 Prompt 过长，消耗更多的计算资源，甚至可能降低模型的性能（因为模型可能会过度拟合示例）。
④ 示例的形式（Forms of Examples）：示例通常以“输入 -> 输出”或更明确的格式呈现，例如：
1
Input: [输入文本或数据]
2
Output: [期望的输出结果]
或者，在分类任务中：
1
Text: [输入文本]
2
Category: [类别标签]
在问答任务中：
1
Question: [提出的问题]
2
Answer: [期望的答案]
示例：
1
以下是一些将英文短语翻译成中文的例子：
2
3
Input: Hello, world!
4
Output: 你好，世界！
5
6
Input: How are you?
7
Output: 你好吗？
8
9
现在请将以下英文短语翻译成中文：
10
11
Input: Thank you very much.
12
Output:
在这个例子中，前面两个“Input -> Output”对就是提供的示例，模型可以学习到英文和中文之间的简单对应关系，并用于翻译新的英文短语。
优势：相比于零样本提示，单样本和少样本提示通过提供具体的示例，可以更有效地引导模型理解任务，尤其是在任务涉及到特定的格式、风格或需要遵循特定的规则时。它们使得用户无需进行模型微调即可实现复杂的功能。
局限性：选择合适的示例需要一定的经验和技巧。不恰当的示例可能会误导模型，导致输出不准确。此外，Prompt 的长度会随着示例数量的增加而增加，这可能会影响模型的性能和成本。
2.4 格式（Format）
格式（Format） 指的是对模型输出结果的结构和形式的要求。通过在 Prompt 中明确指定输出格式，可以确保模型生成的结果符合用户的特定需求，方便后续的处理和使用。清晰的格式要求可以避免模型输出不规范或难以解析的结果。
① 明确性（Clarity）：对输出格式的要求应该明确具体，例如要求以列表、JSON 对象、Markdown 格式、代码块等形式输出。避免使用模糊的描述，例如“以一种结构化的方式输出”。
② 结构化（Structured Output）：如果需要模型输出结构化的信息，可以指定字段名称、数据类型等，例如要求模型以 JSON 格式输出包含“标题”（字符串）和“摘要”（字符串数组）字段的结果。
③ 一致性（Consistency）：如果需要模型生成多个结果，可以要求它们具有相同的格式，例如要求模型列出三个提高工作效率的方法，并以统一的格式描述每个方法。
④ 常用的格式要求（Common Format Requirements）：
⚝ 列表（List）：要求模型以有序或无序列表的形式输出结果，可以使用 Markdown 的 * 或数字加 . 来表示。可以指定列表的每一项应该包含哪些信息。
⚝ JSON（JavaScript Object Notation）：要求模型输出符合 JSON 规范的数据结构，包含键值对。这非常适合需要程序化处理模型输出的场景。
⚝ Markdown：要求模型输出符合 Markdown 语法的文本，可以包含标题、列表、代码块、链接等。这使得输出更易于阅读和在各种平台上展示。
⚝ 代码块（Code Block）：要求模型输出代码片段，并指定编程语言，可以使用 Markdown 的 language 语法。这对于代码生成任务非常重要。
⚝ 特定模板（Specific Template）：提供一个预定义的模板，要求模型按照模板的结构填充内容。例如，可以提供一个邮件模板或报告模板，让模型填充具体的信息。
⚝ 表格（Table）：要求模型以表格的形式输出数据，可以使用 Markdown 的表格语法或其他格式。
示例：
1
请从以下文本中提取所有的人名和他们的职位，并以 JSON 数组的形式输出，每个元素包含 "name" 和 "title" 两个字段。
2
3
文本：在昨天的会议上，CEO 张伟强调了公司未来的发展战略。技术总监李明也分享了最新的技术进展。此外，市场部经理王芳介绍了新的营销计划。
模型可能会输出：
1
[
2
{
3
"name": "张伟",
4
"title": "CEO"
5
},
6
{
7
"name": "李明",
8
"title": "技术总监"
9
},
10
{
11
"name": "王芳",
12
"title": "市场部经理"
13
}
14
]
2.5 角色扮演（Role-Playing）
角色扮演（Role-Playing） 是一种强大的 Prompt Pattern，通过在 Prompt 中指定模型需要扮演的角色，可以引导模型以特定的身份、风格、知识背景和行为方式进行回答或生成内容。这种技术在对话系统、内容创作、教育等场景中非常有用，可以使模型的回复更具针对性和趣味性，并能模拟不同的专业知识和视角。
① 角色设定（Role Definition）：明确告知模型需要扮演的角色，例如“你是一名经验丰富的软件工程师，擅长使用 Python 解决问题”、“你是一位知识渊博的历史学家，对二战历史了如指掌”、“你是一个风趣幽默的导游，负责带领游客游览北京”。
② 背景信息（Background Information）：可以为角色提供更详细的背景信息，例如专业领域、工作经验、性格特点、知识范围、甚至是特定的口头禅或习惯用语，以便模型更好地理解角色的行为方式和思维模式.
③ 行为准则（Behavioral Guidelines）：可以指定角色应该遵循的行为准则，例如“回答问题时要严谨客观，并引用可靠的来源”、“生成的内容要充满创意和想象力，鼓励读者思考”、“与用户互动时要热情友好，并尽量提供有用的建议”。
示例：
1
假设你是一位专业的营养师，请为一位想要减肥的顾客提供一份包含早餐、午餐和晚餐的健康食谱。请注意说明每餐的卡路里含量和主要营养成分。请使用专业的、鼓励性的语气。
模型可能会以营养师的口吻回答：
1
您好！很高兴为您制定一份个性化的减肥食谱。这份食谱旨在帮助您健康地减少体重，同时确保您获得充足的营养。请注意，这只是一个建议，您可以根据自己的口味和实际情况进行调整。
2
3
**早餐 (约 350 卡路里)**
4
5
* **选择一：** 全麦面包两片（约 140 卡路里），搭配一个煮鸡蛋（约 70 卡路里）和少量牛油果（约 70 卡路里），以及一杯无糖豆浆或黑咖啡。
6
* **选择二：** 燕麦片 50 克（约 200 卡路里），用水或脱脂牛奶煮熟，加入少量水果（如蓝莓或草莓，约 50 卡路里）和坚果（约 100 卡路里）。
7
8
**午餐 (约 450 卡路里)**
9
10
* **选择一：** 鸡胸肉沙拉（约 250 卡路里），包含生菜、番茄、黄瓜等蔬菜，搭配全麦面包或糙米饭（约 200 卡路里）。沙拉酱选择低脂或自制醋汁。
11
* **选择二：** 鱼肉（如清蒸鳕鱼或三文鱼，约 300 卡路里）一份，搭配一份水煮或清炒的绿叶蔬菜（约 150 卡路里）。
12
13
**晚餐 (约 300 卡路里)**
14
15
* **选择一：** 豆腐蔬菜汤（约 200 卡路里），包含豆腐、多种蔬菜（如蘑菇、西兰花、胡萝卜）和少量粉丝或面条（约 100 卡路里）。
16
* **选择二：** 瘦牛肉末炒蔬菜（约 250 卡路里），搭配少量糙米饭（约 50 卡路里）。
17
18
**主要营养成分：** 这份食谱注重蛋白质的摄入，有助于增加饱腹感和维持肌肉量。同时包含了丰富的膳食纤维和维生素，来源于全谷物、蔬菜和水果。脂肪含量控制在适中水平，主要来源于健康的脂肪来源，如牛油果和坚果。
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**温馨提示：** 减肥是一个循序渐进的过程，请您保持积极的心态，结合适量的运动，并注意多喝水。如果您有任何健康问题或特殊饮食需求，请务必咨询专业的医生或营养师。相信您一定能实现您的减肥目标！💪
2.6 思维链（Chain of Thought）
思维链（Chain of Thought, CoT） 是一种高级的 Prompt Pattern，它通过显式地引导大型语言模型逐步进行推理，将复杂问题分解为多个中间步骤，从而显著提高模型在需要逻辑推理、多步计算或知识整合等复杂任务上的表现。思维链提示模仿了人类解决复杂问题时的思考过程，有助于模型更深入地理解问题并找到更准确的答案。
① 逐步推理（Step-by-Step Reasoning）：Prompt 中不仅包含最终的问题或任务指令，还包含明确的引导，要求模型在给出最终答案之前，先逐步展示其思考的过程。这可以通过在指令中明确要求模型“一步一步地思考”或通过在少样本示例中展示推理步骤来实现。
② 分解复杂问题为可管理的子步骤：思维链提示鼓励模型将一个复杂的问题分解为一系列更小的、更容易解决的子问题。模型需要先解决每个子问题，然后将这些子问题的答案组合起来，最终得到原始问题的答案。这种分解有助于模型更好地组织思路，避免遗漏关键步骤。
③ 提高模型输出的可解释性：通过查看模型输出的推理步骤，我们可以更好地理解模型的解题思路，了解它是如何一步步得出最终答案的，这有助于我们发现模型潜在的错误或偏差，并进行针对性的改进。如果模型的推理过程是清晰的，我们可以更容易地判断其答案是否合理。
④ 适用场景：思维链提示在以下类型的任务中尤其有效：
* 需要进行多步数学计算的问题：例如，涉及多个算术运算的应用题、需要进行单位转换的问题等。
* 需要进行逻辑推理的问题：例如，涉及条件判断、演绎推理、归纳推理等的问题。
* 需要进行常识推理的问题：例如，涉及现实世界知识和经验的问题，需要模型进行一定的推断。
* 需要进行知识整合的问题：例如，需要结合多个来源的信息才能回答的问题，模型需要展示其如何整合这些信息。
示例：
1
问题：小明有 10 个苹果，他给了小红 3 个，然后又从奶奶那里得到了 5 个。最后，他把手中的苹果平均分给了 4 个朋友。请问每个朋友分到了多少个苹果？请一步一步地思考。
模型可能会输出：
1
好的，让我们一步一步地思考：
2
3
第一步：小明最初有 10 个苹果。
4
第二步：他给了小红 3 个苹果，所以他现在有 10 - 3 = 7 个苹果。
5
第三步：然后他从奶奶那里得到了 5 个苹果，所以他现在有 7 + 5 = 12 个苹果。
6
第四步：最后，他把这 12 个苹果平均分给了 4 个朋友。
7
第五步：所以每个朋友分到了 12 / 4 = 3 个苹果。
8
9
因此，每个朋友分到了 3 个苹果。
在这个例子中，Prompt 要求模型逐步思考，模型也清晰地展示了解决问题的每一个步骤，最终得出了正确的答案。
变体：思维链提示还可以通过在少样本提示中提供带有推理步骤的示例来实现，即在示例中不仅包含输入和最终输出，还包含模型是如何一步步得出这个输出的。这种方式可以更有效地引导模型学习进行逐步推理。
掌握以上这些核心概念是理解和灵活运用 Prompt Pattern 的基础。在接下来的章节中，我们将基于这些概念，深入探讨各种基础和高级的 Prompt Pattern 及其在不同任务中的应用。
3. 基础 Prompt Pattern
基础 Prompt Pattern 是与大型语言模型进行交互的入门级技巧，它们简单直观，易于理解和应用。虽然基础，但它们在许多常见的自然语言处理任务中仍然非常有效，并且是构建更复杂 Prompt 的基础。本章将对几种常用的基础 Prompt Pattern 进行更深入的探讨，并补充更多的知识和示例。
3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）
零样本提示（Zero-Shot Prompting） 是指在与大型语言模型交互时，Prompt 中不包含任何与当前任务相关的示例。用户直接向模型发出指令（Instruction），期望模型能够仅凭其在预训练阶段学习到的广泛知识和语言能力来理解任务并生成相应的输出。这种方法完全依赖于模型强大的泛化能力。
① 指令的清晰度和明确性至关重要：由于模型没有任何示例可以参考，指令必须非常清晰、具体且没有歧义。用户需要用准确的语言表达自己的意图，确保模型能够准确理解任务的要求。例如，在进行文本分类时，明确指出需要分类的类别；在进行信息提取时，明确指出需要提取的信息类型。
② 高度依赖模型的预训练知识：零样本提示的效果很大程度上取决于模型在其预训练阶段所学习到的知识和能力。对于模型在预训练时接触较少或理解不深的领域或任务，零样本提示可能无法产生令人满意的结果。在这种情况下，可能需要提供更多的上下文或示例。
③ 适用场景：零样本提示通常适用于一些模型已经具备相关知识的常见任务，例如：
* 简单的文本生成：例如，写一首关于某个主题的短诗、生成一段简单的描述性文字。
* 新示例：请写一段关于在雨中漫步的感受，表达宁静和放松的心情。
* 基本的文本分类：例如，判断一句话的情感是积极的还是消极的。
* 新示例：判断以下评论是正面评价还是负面评价：“这家餐厅的服务员非常热情，菜品也很美味。”
* 简单的翻译任务：例如，将一句常见的问候语从一种语言翻译成另一种语言。
* 新示例：请将英文句子 "Have a nice day!" 翻译成法语。
* 基础的问答：例如，询问一些广为人知的事实性问题。
* 新示例：谁发明了电话？
④ 局限性与改进：零样本提示的局限在于，对于一些需要特定格式、复杂逻辑或领域专业知识的任务，模型可能无法仅凭指令就产生高质量的输出。为了克服这些局限性，可以尝试以下方法：
* 更详细的指令：提供更详细的指令，明确任务的各个方面。
* 添加约束条件：在指令中添加约束条件，例如输出的长度、风格等。
* 使用更强大的模型：选择在相关领域具有更强预训练知识的模型。
新示例：
1
请判断以下新闻标题是否属于体育新闻： "科学家发现新型抗生素"。
模型可能会输出：
1
不是
另一个例子：
1
请写一句关于夏天的格言。
模型可能会输出：
1
夏日炎炎正好眠，树下乘凉听蝉鸣。
3.2 单样本提示（One-Shot Prompting）
单样本提示（One-Shot Prompting） 是指在 Prompt 中提供一个与当前任务相关的输入-输出示例，然后给出新的输入，期望模型能够模仿示例的模式来生成相应的输出。单样本提示通过提供一个具体的范例，帮助模型更好地理解任务的要求和期望的输出格式。
① 提供一个清晰的输入-输出示例：Prompt 中需要包含一个明确的输入和其对应的期望输出，作为模型学习的榜样。这个示例应该尽可能地简洁明了，突出任务的核心模式。
② 引导模型学习任务模式：通过这个示例，模型可以更快地理解任务的本质，例如需要遵循的输出格式、特定的语言风格或解决问题的逻辑。单样本提示尤其适用于那些需要进行简单转换或遵循固定模式的任务。
③ 适用场景：单样本提示通常适用于任务相对简单，但需要遵循特定的格式、风格或进行简单的转换的场景。例如：
* 遵循特定格式的文本生成：例如，按照特定的模板生成一封邮件。
* 新示例：
```
英文：I am very happy.
中文：我非常开心。
1
英文：The weather is great today.
2
中文：
3
```
4
* **简单的代码转换**：例如，将一段伪代码转换成某种编程语言的代码。
5
* **新示例**：
6
```
7
伪代码：
8
函数 计算阶乘(n):
9
如果 n 等于 0:
10
返回 1
11
否则:
12
返回 n 乘以 计算阶乘(n-1)
13
14
Python 代码：
15
def
16
```
17
* **简单的翻译或释义**：例如，将一个术语用更通俗的语言解释。
18
* **新示例**：
19
```
20
术语：光合作用
21
解释：植物利用光能将二氧化碳和水转化为有机物的过程。
22
23
术语：量子纠缠
24
解释：
25
```
新示例：
1
问题：什么是水星？
2
答案：离太阳最近的行星。
3
4
问题：什么是金星？
5
答案：
模型可能会输出：
1
太阳系中最热的行星。
优势：相比于零样本提示，单样本提示通过提供一个具体的示例，可以更有效地引导模型理解任务，尤其是在任务涉及到特定的格式或风格时。它可以帮助模型更快地聚焦于任务的关键方面。
局限性与改进：仅仅一个示例可能不足以让模型理解任务的所有复杂性，对于更复杂的任务，模型可能会过度依赖这个唯一的示例，导致泛化能力不足。为了改进单样本提示的效果，可以：
* 选择更具代表性的示例：确保示例能够涵盖任务的核心特征。
* 结合更清晰的指令：即使提供了示例，也需要确保指令足够明确。
3.3 少样本提示（Few-Shot Prompting）
少样本提示（Few-Shot Prompting） 是指在 Prompt 中提供少量（通常是几个到十几个）与当前任务相关的输入-输出示例，然后给出新的输入，期望模型能够根据这些示例来生成相应的输出。少样本提示通过提供多个不同的范例，可以帮助模型更全面地理解任务的各种情况和细微差别，从而提高输出的质量和一致性。
① 提供多个具有代表性的示例：Prompt 中需要包含多个输入和其对应的期望输出。这些示例应该尽可能地覆盖任务的各种常见情况和边界情况，帮助模型学习更鲁棒的模式。示例之间的多样性有助于模型理解任务的本质，而不是仅仅记住特定的输入-输出对。
② 增强模型的任务理解能力：多个示例可以帮助模型更全面地理解任务的要求、期望的输出格式、以及潜在的约束条件。模型可以从多个角度学习任务的规律。
③ 提高输出质量和一致性：相比于零样本和单样本提示，少样本提示通常可以获得更高质量和更一致性的输出，尤其是在任务比较复杂或需要遵循特定的规则时。模型可以根据多个参考进行生成，从而减少随机性和错误。
④ 适用场景：少样本提示适用于任务相对复杂，需要模型学习一定的模式或规则，但又不需要进行大规模微调的场景。例如：
* 复杂的文本分类：例如，根据电影评论的文本判断其情感，需要考虑多种表达方式和细微差别。
* 新示例：提供几个正面、负面和中性评论的例子及其情感标签。
* 信息抽取：例如，从一段文本中抽取特定类型的信息，需要模型理解上下文和不同的表达方式。
* 新示例：提供几段包含不同实体信息的文本，并标注出需要抽取的实体。
* 遵循复杂规则的文本生成：例如，根据特定的语法规则或逻辑生成文本。
* 新示例：提供几个符合特定语法规则的句子作为示例。
新示例：
1
将 "delicious" 翻译成西班牙语是 "delicioso"。
2
将 "thank you" 翻译成西班牙语是 "gracias"。
3
将 "good morning" 翻译成西班牙语是 "buenos días"。
4
5
将 "good night" 翻译成西班牙语是：
模型可能会输出：
1
buenas noches
优势：少样本提示可以在不需要模型微调的情况下，显著提高模型在复杂任务上的性能。通过提供多个示例，可以更有效地引导模型理解任务的本质，并学习到更细致的模式和规则。
局限性与改进：少样本提示可能会导致 Prompt 过长，消耗更多的计算资源。同时，选择合适的示例也需要一定的经验和技巧。为了优化少样本提示：
* 精心挑选示例：选择最能代表任务核心逻辑和各种情况的示例。
* 保持示例的一致性：确保示例的格式和风格保持一致。
* 尝试不同的示例组合：不同的示例组合可能会产生不同的效果。
3.4 关键词提示（Keyword Prompting）
关键词提示（Keyword Prompting） 是指在 Prompt 中只包含与任务相关的关键词（Keywords），而不包含完整的指令或句子。这种方法依赖于大型语言模型能够根据这些关键词推断出用户的意图，并生成相关的输出。
① 非常简洁和高效：关键词提示只需要用户输入几个关键的词语，非常方便快捷。这对于快速获取信息或进行初步探索非常有用。
② 高度依赖模型的理解能力：模型需要具备较强的语义理解能力，能够根据少量的关键词推断出用户想要完成的完整任务。模型的预训练知识和对常见意图的理解是关键。
③ 适用场景：关键词提示通常适用于一些常见的、模型已经非常熟悉的任务，例如：
* 信息检索：例如，在搜索引擎中输入关键词来查找相关信息。
* 新示例：关键词：最佳旅游景点，意大利
* 简单的文本生成：例如，输入几个主题相关的词语，让模型生成一段描述。
* 新示例：关键词：未来，城市，科技，生活
* 创意性写作的初步探索：例如，输入几个意象或情感相关的词语，激发模型的创作灵感。
* 新示例：关键词：孤独，灯光，雨夜，思念
④ 局限性与改进：由于信息量较少，模型可能难以准确理解用户的具体意图，生成的输出可能不够精确或符合预期。关键词提示通常适用于比较宽泛的任务，对于需要更具体输出的场景可能不太适用。为了改进关键词提示的效果：
* 选择更具代表性的关键词：选择能够准确表达用户意图的核心词语。
* 组合使用多个关键词：使用多个相关的关键词可以更清晰地表达意图。
* 在关键词后添加简要的指令：例如，关键词：猫，玩耍。请用一段话描述。
新示例：
1
关键词：健康，饮食，建议
模型可能会输出：
1
保持健康的关键在于均衡饮食。建议多吃蔬菜水果，适量摄入蛋白质和碳水化合物，减少高糖、高盐和高脂肪食物的摄入。同时，注意保持充足的水分。
3.5 问题回答提示（Question Answering Prompting）
问题回答提示（Question Answering Prompting） 是指直接向大型语言模型提出问题（Question），期望模型能够根据其内部的知识库或在 Prompt 中提供的上下文（Context）来找到并给出问题的答案。
① 直接提出问题：Prompt 的核心内容是一个明确的问题，用户希望模型能够直接回答。问题的措辞应该清晰、简洁，避免使用过于复杂或含糊不清的表达。
② 依赖模型的知识和推理能力：模型需要具备相关的知识和一定的推理能力，才能理解问题并找到合适的答案。对于需要复杂推理或超出模型知识范围的问题，模型可能无法给出准确的答案。
③ 可以结合上下文信息：为了更精确地回答问题，可以在 Prompt 中提供相关的上下文信息（例如，一段文章、一个文档），要求模型在这些信息的基础上回答问题。这被称为基于上下文的问答（Context-Based Question Answering）。提供准确和相关的上下文对于获得高质量的答案至关重要。
④ 适用场景：问题回答提示广泛应用于各种需要从知识中检索信息或进行简单推理的场景，例如：
* 获取事实性信息：例如，“中国的首都是哪里？”、“埃菲尔铁塔的高度是多少？”
* 新示例：地球的半径是多少千米？
* 理解概念或定义：例如，“什么是区块链技术？”、“请解释一下相对论的基本原理。”
* 新示例：什么是人工智能的强化学习？
* 根据提供的文本回答问题：例如，阅读一篇新闻报道后，回答关于该报道内容的问题。
* 新示例：提供一段关于气候变化影响的文本，然后提问：根据这段文本，气候变化对农业有哪些潜在影响？
⑤ 不同类型的问题：问题回答提示可以处理各种类型的问题，包括：
* 封闭式问题：答案是唯一的、明确的事实或信息（例如，“谁是美国的第一任总统？”）。
* 开放式问题：答案可能涉及更广泛的解释、观点或讨论（例如，“你认为人工智能的未来会怎样？”）。
* 假设性问题：提出一个假设的场景并要求模型回答相关问题（例如，“如果地球没有月亮，会发生什么？”）。
新示例：
1
根据以下文章回答问题：
2
3
文章：全球变暖是指地球气候系统中长期存在的变暖趋势。自20世纪后期以来，由于人类活动（主要是燃烧化石燃料）导致温室气体排放增加，这种变暖的速度显著加快。全球变暖的主要影响包括海平面上升、极端天气事件增多、冰川和极地冰盖融化以及生态系统变化。
4
5
问题：根据这篇文章，全球变暖的主要原因是？
模型可能会输出：
1
根据这篇文章，全球变暖的主要原因是人类活动导致温室气体排放增加，主要是燃烧化石燃料。
优势：问题回答提示非常直接，用户只需要提出问题即可获得答案。结合上下文信息可以提高答案的准确性和相关性，使得模型能够回答更具体和专业的问题。
局限性与改进：对于需要复杂推理或超出模型知识范围的问题，模型可能无法给出准确的答案。此外，模型可能会受到上下文信息的限制，无法利用更广泛的知识来回答问题。为了改进问题回答提示的效果：
* 提出清晰且具体的问题：避免使用模糊或过于宽泛的问题。
* 提供相关的上下文信息：确保提供的上下文能够帮助模型找到答案。
* 对于复杂问题，可以尝试分解成多个子问题。
* 可以尝试使用不同的提问方式。
以上是对五种常用的基础 Prompt Pattern 的更深入探讨，并添加了新的知识和示例。理解这些基础模式的特点和适用场景，是构建更复杂和有效的 Prompt 的关键。在接下来的章节中，我们将继续完善更高级的 Prompt Pattern。
4. 高级 Prompt Pattern
在掌握了基础 Prompt Pattern 之后，我们可以进一步探索一些更高级的模式，这些模式通常能够解决更复杂的任务，并能更好地控制模型的输出，使其在更广泛的应用场景中发挥作用。本章将介绍几种常用的高级 Prompt Pattern，并对其进行更深入的探讨和扩展。
4.1 思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）
正如我们在第二章中已经介绍过的，思维链提示（Chain-of-Thought Prompting, CoT） 是一种通过显式地引导大型语言模型逐步进行推理，将复杂问题分解为多个中间步骤，从而提高模型在需要逻辑推理、多步计算或知识整合等任务上的表现的强大技术。
① 显式引导推理过程：Prompt 中不仅包含最终的问题或任务指令，还包含明确的引导，要求模型逐步展示其推理过程，而不是直接给出最终答案。这可以通过在指令中直接要求模型“一步一步地思考”、“解释你的推理过程”，或者通过在提供的示例中包含详细的推理步骤来实现。
② 分解复杂问题为可管理的子步骤：思维链提示鼓励模型将一个复杂的问题分解为一系列更小的、更容易解决的子问题。模型需要先解决每个子问题，然后将这些子问题的答案组合起来，最终得到原始问题的答案。这种分解有助于模型更好地组织思路，避免在复杂的推理过程中迷失方向或遗漏关键步骤。
③ 提高模型输出的可解释性：通过查看模型输出的推理步骤，我们可以更好地理解模型的解题思路，了解它是如何一步步得出最终答案的，这有助于我们发现模型潜在的错误或偏差，并进行针对性的改进。当模型给出的答案不正确时，查看其推理过程可以帮助我们判断是哪个环节出了问题。
④ 适用场景：思维链提示在以下类型的任务中尤其有效：
* 需要进行多步数学计算的问题：例如，涉及多个算术运算的应用题、需要进行单位转换的问题、涉及比例和百分比计算的问题等。
* 新示例：
问题：一个农场有 30 只鸡和 20 头猪。每只鸡每天吃 0.2 公斤饲料，每头猪每天吃 2.5 公斤饲料。这个农场每天需要多少公斤饲料？请一步一步地思考。
* 需要进行逻辑推理的问题：例如，涉及条件判断、演绎推理、归纳推理、排除法等的问题。
* 新示例：
问题：如果所有的 A 都是 B，并且所有的 B 都是 C，那么所有的 A 都是 C 吗？请解释你的推理。
* 需要进行常识推理的问题：例如，涉及现实世界知识和经验的问题，需要模型进行一定的推断和判断。
* 新示例：
问题：如果我把冰块放在阳光下，会发生什么？为什么？请一步一步地解释。
* 需要进行知识整合的问题：例如，需要结合多个来源的信息才能回答的问题，模型需要展示其如何整合这些信息并得出结论。
* 新示例：
问题：比较一下秦朝和汉朝在政治、经济和文化上的异同。请逐步列出你的比较点。
⑤ 变体与技巧：
* 提供部分推理步骤：有时候，用户可以在 Prompt 中提供问题解决的部分推理步骤，引导模型完成剩下的部分。
* 使用提示词引导推理：可以使用一些提示词来鼓励模型进行更深入的思考，例如“让我们思考一下可能的解决方案”、“下一步是什么？”、“我们需要考虑哪些因素？”。
* 结合少样本示例：在少样本提示中，可以提供带有完整推理步骤的示例，帮助模型学习如何进行思维链推理。
新示例：
1
问题：一个书架上有 5 本红色的书和 7 本蓝色的书。如果我随机拿走 3 本书，至少有两本是蓝色的概率是多少？请一步一步地思考。
模型可能会输出：
1
好的，让我们一步一步地思考：
2
3
第一步：计算总共有多少本书。书架上有 5 + 7 = 12 本书。
4
第二步：计算随机拿走 3 本书的总共有多少种可能性。这可以用组合公式 C(n, k) = n! / (k! * (n-k)!) 来计算，其中 n 是总数，k 是选择的数量。所以，总共有 C(12, 3) = 12! / (3! * 9!) = (12 * 11 * 10) / (3 * 2 * 1) = 2 * 11 * 10 = 220 种可能性。
5
第三步：计算至少有两本是蓝色的可能性。这包括两种情况：恰好有两本是蓝色，或者三本都是蓝色。
6
第四步：计算恰好有两本是蓝色的可能性。这意味着我们从 7 本蓝色书中选择 2 本，从 5 本红色书中选择 1 本。可能性是 C(7, 2) * C(5, 1) = (7! / (2! * 5!)) * (5! / (1! * 4!)) = (7 * 6 / 2) * 5 = 21 * 5 = 105 种。
7
第五步：计算三本都是蓝色的可能性。这意味着我们从 7 本蓝色书中选择 3 本，从 5 本红色书中选择 0 本。可能性是 C(7, 3) * C(5, 0) = (7! / (3! * 4!)) * 1 = (7 * 6 * 5 / (3 * 2 * 1)) * 1 = 35 种。
8
第六步：将这两种情况的可能性相加，得到至少有两本是蓝色的总可能性：105 + 35 = 140 种。
9
第七步：最后，计算概率。概率是至少有两本是蓝色的可能性除以总的可能性：140 / 220 = 14 / 22 = 7 / 11。
10
11
因此，至少有两本是蓝色的概率是 7/11。
4.2 自洽性提示（Self-Consistency Prompting）
自洽性提示（Self-Consistency Prompting） 是一种通过对同一个问题或任务多次生成答案，然后选择最一致的答案作为最终结果，从而提高模型在复杂推理任务中准确性的高级方法。这种方法通常与思维链提示结合使用，因为思维链可以增加模型推理过程的多样性，从而提高自洽性的效果。
① 多次生成答案：对于同一个问题，使用相同的 Prompt 或略有不同的 Prompt（例如，改变一些措辞或指令的顺序），多次让模型生成答案。每次生成时，模型可能会采取不同的推理路径，即使是相同的 Prompt，由于模型内部的随机性，也可能产生不同的推理过程和最终答案。
② 评估答案的一致性：比较多次生成的答案，判断它们是否在逻辑上、内容上或形式上一致。对于数值型答案，可以直接比较数值是否相同；对于文本型答案，可以比较其语义是否相似或是否表达了相同的核心观点。一致性的评估可以根据任务的性质进行定义。
③ 选择最一致的答案：选择在多次生成中出现频率最高或逻辑上最连贯的答案作为最终的、最可靠的答案。如果存在多个高度一致的答案，可以进一步分析它们的推理过程，选择最合理的那个。
④ 适用场景：自洽性提示特别适用于那些需要高准确性的复杂推理任务，例如：
* 复杂的数学问题，特别是那些有唯一正确答案的问题。
* 需要精确逻辑推理的难题，例如涉及复杂条件或约束的问题。
* 需要进行多步决策的问题，例如在策略规划或游戏策略中。
⑤ 实施注意事项：
* 计算成本：自洽性提示需要多次调用大型语言模型，因此会显著增加计算成本和时间。在资源有限的情况下，需要权衡准确性和效率。
* 一致性判断：对于文本型答案，判断一致性可能比较主观。可以采用一些自动化方法，例如计算文本相似度，或者人工进行判断。
* 与思维链结合：自洽性通常与思维链提示结合使用，因为思维链可以增加模型推理过程的多样性，从而提高自洽性方法的有效性。
示例（概念性）：
假设我们使用思维链提示让模型多次回答一个复杂的逻辑推理题，模型可能会给出以下几次答案（以及对应的推理过程）：
- 答案 1：最终结论是 X。（推理步骤略）
- 答案 2：最终结论是 Y。（推理步骤略）
- 答案 3：最终结论是 X。（推理步骤略）
- 答案 4：最终结论是 X。（推理步骤略）
- 答案 5：最终结论是 Z。（推理步骤略）
在这种情况下，答案“X”出现了三次，而答案“Y”和“Z”各出现一次。根据自洽性原则，我们可以认为“X”是更可靠的答案。
4.3 生成式知识提示（Generate Knowledge Prompting）
生成式知识提示（Generate Knowledge Prompting） 是一种通过首先让大型语言模型生成与当前任务相关的知识片段，然后再利用这些生成的知识来回答问题或完成任务的方法。这种方法可以帮助模型回忆起或生成可能不在其直接记忆中的信息，或者以更结构化的方式组织知识，从而提高其在知识密集型任务上的表现。
① 先生成相关知识：Prompt 的第一步是要求模型生成与待解决的问题或任务相关的背景知识、定义、解释、相关概念、步骤或其他相关信息。这可以帮助模型在回答问题之前“激活”相关的知识。
② 再利用知识完成任务：在 Prompt 的第二步，要求模型利用其在第一步中生成的知识来回答原始问题或完成原始任务。这种方式可以引导模型基于更明确的知识基础进行推理和生成。
③ 增强模型的知识覆盖：这种方法可以有效地扩展模型在特定主题上的知识覆盖，尤其是在模型预训练数据中可能缺乏足够详细或最新的信息的情况下。通过让模型先生成知识，可以弥补其知识库的不足。
④ 适用场景：生成式知识提示适用于需要大量外部知识或特定领域知识才能完成的任务，例如：
* 回答复杂的历史问题，例如某个历史事件的起因、影响和不同史学家的观点。
* 解释科学或技术概念，例如详细解释某个复杂的物理定律或技术原理。
* 撰写关于特定主题的详细报告，例如关于某个新兴技术的发展趋势和潜在应用。
* 进行需要专业知识的推理，例如根据医学知识判断某种症状可能对应的疾病。
⑤ 实施技巧：
* 明确知识生成的范围和类型：在 Prompt 中清晰地指定需要模型生成的知识的范围和类型，例如“请生成关于‘量子计算’的定义、原理和应用领域”。
* 引导知识的组织方式：可以要求模型以特定的结构组织生成的知识，例如使用列表、表格或思维导图的形式。
* 在后续步骤中明确引用生成的知识：在要求模型利用生成的知识回答问题或完成任务时，可以明确地引用之前生成的知识，例如“基于你之前生成的关于‘量子计算’的知识，请回答以下问题...”。
新示例：
1
第一步：请生成一份关于“人工智能伦理”的知识概要，包括其主要关注的问题和当前的讨论热点。
2
3
第二步：基于你生成的知识概要，讨论一下在自动驾驶汽车的开发中可能涉及哪些人工智能伦理问题。
模型可能会输出：
1
第一步的回答：
2
人工智能伦理是一个探讨在人工智能技术发展和应用过程中所涉及的道德和伦理问题的领域。其主要关注的问题包括：
3
* **偏见与公平性**：AI 系统可能在训练数据中学习到并放大已有的社会偏见，导致不公平或歧视性的结果。
4
* **透明度与可解释性**：许多先进的 AI 模型（如深度学习模型）的决策过程难以理解，这引发了关于责任和信任的问题。
5
* **隐私与安全**：AI 系统通常需要大量的数据，这涉及到用户隐私的保护以及数据安全的问题。
6
* **自主性与责任**：随着 AI 系统变得越来越自主，如何界定其行为的责任变得复杂。
7
* **就业与经济影响**：AI 的自动化能力可能导致某些工作岗位的流失，并对经济结构产生影响。
8
* **安全与滥用**：AI 技术可能被用于恶意目的，例如网络攻击、虚假信息传播等。
9
10
当前的讨论热点包括：如何设计公平且无偏见的 AI 系统，如何提高 AI 的透明度和可解释性，如何制定有效的 AI 监管和治理框架，以及如何应对 AI 带来的潜在社会和经济风险。
11
12
第二步的回答：
13
在自动驾驶汽车的开发中，人工智能伦理问题尤为突出，主要体现在以下几个方面：
14
15
* **道德困境**：在遇到不可避免的事故时（例如，必须在撞向行人或撞向另一辆车之间做出选择），自动驾驶汽车应该如何决策？其决策逻辑需要符合什么样的伦理原则？如何确保这种决策是公平和公正的？
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* **责任归属**：如果自动驾驶汽车发生事故造成人员伤亡，责任应该由谁承担？是汽车制造商、软件开发者、车主还是 AI 系统本身？如何建立清晰的责任追究机制？
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* **算法偏见**：自动驾驶汽车的决策依赖于其训练数据。如果训练数据中存在偏见，例如对特定人群或场景的识别不够准确，可能会导致安全风险。如何确保训练数据的多样性和无偏性？
18
* **隐私保护**：自动驾驶汽车需要收集大量的传感器数据（例如，摄像头、雷达、激光雷达数据）以感知周围环境。如何保护这些数据的隐私，防止被滥用？
19
* **系统安全**：如何确保自动驾驶汽车的 AI 系统不会被黑客攻击或恶意操控，从而导致危险行为？
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* **人为干预**：在什么情况下允许或强制人为干预自动驾驶系统？如何确保人机协作的安全和有效性？
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解决这些伦理问题对于自动驾驶汽车的广泛应用至关重要，需要伦理学家、技术专家、政策制定者和社会各界共同努力。
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### 4.4 检索增强生成提示（Retrieval-Augmented Generation Prompting, RAG）
25
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**检索增强生成提示（Retrieval-Augmented Generation Prompting, RAG）** 是一种结合了信息检索和文本生成的方法。它首先使用用户的输入（Prompt）作为查询，从一个或多个外部知识库（例如，文档库、数据库、互联网）中检索出相关的信息片段，然后将这些检索到的信息片段作为增强的上下文提供给大型语言模型，以帮助模型生成更准确、更全面、更符合最新信息的答案或内容。
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28
① **信息检索**：使用用户的 Prompt 或其一部分作为查询，通过各种信息检索技术（例如，关键词搜索、语义搜索、向量搜索）从预定义的外部知识库中检索出与查询最相关的信息片段。这些知识库可以是结构化的（例如，数据库、知识图谱）或非结构化的（例如，文档集合、网页）。
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② **增强上下文**：将检索到的信息片段与原始的 Prompt 结合起来，形成一个包含更丰富上下文的增强型 Prompt。结合的方式可以是简单地将检索到的文本附加到原始 Prompt 之后，也可以是更复杂的融合，例如将检索到的信息融入到指令或示例中。
31
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③ **文本生成**：将增强后的 Prompt 输入到大型语言模型中，模型会利用检索到的信息生成最终的答案、解释或内容。由于模型获得了额外的相关信息作为参考，因此可以生成更准确、更全面、更符合最新信息的输出。
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④ **适用场景**：检索增强生成提示特别适用于那些需要利用最新信息或特定领域知识的任务，例如：
35
* **回答关于特定文档或知识库的问题**，例如企业内部的文档、法律文件、研究论文等。
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* **生成基于最新信息的报告或文章**，例如新闻报道、市场分析报告等。
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* **构建能够回答用户各种问题的智能助手**，尤其是在需要处理长尾问题或模型预训练数据中没有涵盖的知识时。
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* **为用户提供个性化的推荐**，例如根据用户的兴趣从大量商品或内容中检索相关信息并生成推荐。
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⑤ **关键组件**：
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* **检索器（Retriever）**：负责从知识库中检索相关信息的组件。这可以是基于关键词的搜索引擎、基于向量相似度的检索系统或其他更复杂的检索模型。
42
* **知识库（Knowledge Base）**：存储了模型可以检索的信息来源。可以是文档、网页、数据库、知识图谱等。
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* **生成器（Generator）**：大型语言模型，负责接收原始 Prompt 和检索到的信息，并生成最终的输出。
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⑥ **优势**：
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* **获取最新信息**：RAG 可以使模型在生成内容时考虑到最新的信息，克服了模型预训练数据的时效性限制。
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* **利用外部知识**：模型可以访问和利用其预训练数据中没有的特定领域或私有知识。
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* **提高答案的可解释性**：用户可以通过查看检索到的信息来理解模型生成答案的依据。
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* **减少模型幻觉**：通过提供外部证据，可以减少模型生成不真实或不准确信息的可能性。
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51
**新示例**（概念性）：
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假设用户询问：“最新的关于治疗阿尔茨海默病的研究进展是什么？”
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1. **检索**：RAG 系统会使用这个问题作为查询，在最新的医学文献数据库（例如，PubMed）、研究论文库等外部知识库中检索相关的研究论文和报告。检索器可能会找到几篇最近发表的相关论文摘要。
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2. **增强**：系统将检索到的这些摘要信息添加到用户的原始问题中，形成一个新的 Prompt，例如：“根据以下关于阿尔茨海默病的最新研究摘要：[摘要1]，[摘要2]，[摘要3]，请总结一下最新的治疗进展。”
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3. **生成**：增强后的 Prompt 被发送给大型语言模型，模型会阅读这些摘要，提取关键信息，并生成一个关于阿尔茨海默病最新治疗进展的详细回答。
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59
### 4.5 控制生成提示（Controlling Generation Prompting）
60
61
**控制生成提示（Controlling Generation Prompting）** 是一种通过在 Prompt 中添加特定的约束、指导或指令，来控制大型语言模型生成文本的风格、格式、主题、情感或其他属性的方法。这种技术使得用户可以更精确地引导模型的输出，使其满足特定的需求。
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① **指定风格或语气**：要求模型以特定的写作风格或语气进行生成，例如“用正式的语气”、“用幽默的口吻”、“模仿莎士比亚的风格”、“用第一人称叙述”、“以新闻报道的风格”、“用学术论文的语气”。
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② **约束输出格式**：要求模型按照特定的格式输出文本，例如“以列表的形式”、“每段不超过三句话”、“生成一个包含标题和摘要的报告”、“按照以下模板填充内容：[模板]”。
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③ **引导生成主题**：通过在 Prompt 中包含特定的关键词、短语或主题描述，引导模型生成与这些内容相关联的文本。可以明确要求模型“重点讨论...”、“主要介绍...”、“围绕...展开描述”。
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④ **设置生成限制**：可以限制模型生成文本的长度（例如，字数或段落数）、使用的词汇范围（例如，“避免使用过于专业的术语”）、避免生成某些特定类型的内容（例如，“不要包含个人观点”）等。
70
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⑤ **使用否定提示**：有时候，明确告诉模型不应该生成什么内容，比告诉它应该生成什么内容更有效。例如，“请写一篇关于太空探索的文章，但不要提及外星人。”、“请描述一个安静的乡村场景，但不要包含任何人类活动。”
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⑥ **使用特殊标记或指令**：一些高级模型可能支持特定的标记或指令，用于更精细地控制生成过程，例如控制生成文本的创造性、连贯性、流畅性、相关性等。这些标记可能因模型而异，例如温度参数（影响生成文本的随机性）等。
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⑦ **指定情感或观点**：可以要求模型生成带有特定情感色彩的文本（例如，“用积极乐观的语气描述...”、“表达对...的担忧”）或持有特定观点的论述（例如，“从环保主义者的角度分析...”、“站在消费者的立场评价...”）。
76
77
**新示例**：
请用第一人称，以一位在 19 世纪末的伦敦街头卖报的小男孩的口吻，写一段 100 字左右的文字，描述你今天遇到的最有趣的事情。
1
模型可能会输出：
哎哟，先生，太太，看看今天的晚报！大新闻啦！今天可真够热闹的。我跟你说，就在刚才，我亲眼瞧见一辆不用马拉的马车！真的，不用马，自己跑！那声音，轰隆隆的，可把我吓了一跳。车上坐着一位穿着体面的绅士，他朝我笑了笑，还朝我挥了挥手呢！街上的其他人都看傻了眼，都在议论这是什么稀罕玩意儿。我赶紧多卖几份报纸，好让大家都知道这新鲜事儿！说不定以后满大街都是这种‘自己跑的马车’呢！
1
另一个例子：
请生成一篇关于人工智能在医疗领域应用的科普文章，字数在 300 字左右，使用通俗易懂的语言，并以 Markdown 列表的形式列出至少三个具体的应用场景。
1
模型可能会输出：
2
3
```markdown
4
## 人工智能正在改变医疗健康
5
6
人工智能（AI）正逐渐渗透到我们生活的方方面面，医疗健康领域也不例外。AI 凭借其强大的数据分析和模式识别能力，正在为医生、患者和研究人员带来前所未有的机遇。它不仅能提高诊断效率，还能帮助开发新药，甚至实现更个性化的治疗方案。
7
8
以下是人工智能在医疗领域的一些具体应用场景：
9
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* **辅助诊断**：AI 可以分析医学影像（如 X 光片、CT 扫描、MRI 等），帮助医生更快更准确地诊断疾病，例如癌症的早期检测。
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* **药物研发**：AI 可以加速新药的发现和开发过程，通过分析大量的生物数据和临床试验数据，预测药物的有效性和安全性。
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* **个性化治疗**：AI 可以根据患者的基因信息、生活习惯等数据，为他们量身定制治疗方案，提高治疗效果。
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* **智能健康监测**：可穿戴设备结合 AI 技术，可以实时监测用户的健康数据（如心率、睡眠质量），并及时发出预警或提供健康建议。
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* **医疗机器人**：AI 驱动的医疗机器人可以辅助医生进行手术，提高手术的精准度和安全性，并能进行远程医疗服务。
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总而言之，人工智能正在以前所未有的速度改变着医疗健康领域，未来我们有望看到更多创新性的应用出现，为人类的健康福祉做出更大的贡献。
以上是对五种常用的高级 Prompt Pattern 的更深入探讨和扩展，并添加了新的知识和示例。掌握这些高级模式可以帮助我们更好地利用大型语言模型解决更复杂的问题，并实现更精细的文本生成控制。在接下来的章节中，我们将继续完善面向特定任务的 Prompt Pattern。
5. 面向特定任务的 Prompt Pattern
前几章我们介绍了 Prompt Pattern 的核心概念、基础模式和高级模式。本章将重点介绍如何针对不同的自然语言处理任务设计和应用 Prompt Pattern。不同的任务有其特定的目标和评估标准，因此需要采用不同的提示策略才能获得最佳效果。我们将探讨文本生成、文本摘要、文本翻译、情感分析、代码生成和数据分析这六个常见任务的 Prompt Pattern。
5.1 文本生成（Text Generation）
文本生成是指利用大型语言模型生成各种形式的文本内容，例如文章、故事、诗歌、剧本、邮件、社交媒体帖子等。Prompt Pattern 在文本生成中扮演着至关重要的角色，它们可以引导模型生成符合特定要求和风格的文本。
① 明确指定生成目标和类型：在 Prompt 中清晰地说明你希望模型生成什么类型的文本，例如“写一篇关于人工智能在教育领域应用的短文”、“创作一首关于秋天的七言绝句”、“生成一封感谢信”。
② 设定风格和语气：使用控制生成提示中介绍的方法，指定期望的文本风格和语气，例如“用幽默的风格”、“以正式的语气”、“模仿新闻报道的口吻”。
③ 提供关键信息和约束条件：在 Prompt 中提供生成文本所需的核心信息、主题、关键词，并设定长度限制、格式要求等约束条件。例如，“写一篇关于气候变化的科普文章，字数在 500 字左右，重点讨论其对农业的影响，并以 Markdown 列表的形式列出至少三个影响。”
④ 使用示例进行引导：通过提供少量的示例，展示期望的文本风格、结构和内容。这对于生成特定类型的创意性文本（如诗歌、故事）尤其有效。
⑤ 利用角色扮演：让模型扮演特定的角色，以该角色的身份生成文本。例如，“你是一位资深的科幻小说作家，请写一段关于未来城市的描述。”
⑥ 迭代优化：文本生成通常是一个迭代的过程。根据模型生成的初步结果，不断调整和完善 Prompt，直到获得满意的输出。可以尝试改变指令的措辞、增加或修改约束条件、调整示例等。
新示例：
1
请创作一个 50 字左右的短故事，背景设定在一个被遗忘的图书馆里，主人公发现了一本神秘的书。故事的基调应该是悬疑和略带奇幻色彩。
模型可能会输出：
1
灰尘在昏暗的光线下飞舞，艾米莉亚小心翼翼地走过吱呀作响的书架。一本皮革封面的书从书架深处吸引了她的目光，书上没有标题，只有一枚古老的银色锁扣。当她触碰锁扣时，房间里的空气似乎凝固了。
5.2 文本摘要（Text Summarization）
文本摘要是指将一篇或多篇较长的文本压缩成更短、更精炼的版本，同时保留原文的核心信息和主要观点。Prompt Pattern 可以帮助模型生成不同类型和不同长度的摘要。
① 指定摘要类型和长度：在 Prompt 中明确说明需要生成的是抽取式摘要（Extractive Summarization） 还是生成式摘要（Abstractive Summarization），并指定摘要的长度（例如，字数、百分比）。抽取式摘要直接从原文中选取关键句子组成摘要，而生成式摘要则会理解原文的意思后用自己的语言进行概括。
② 提供清晰的指令：例如，“请总结以下这篇文章的主要内容，字数在 200 字左右”、“请为这篇新闻报道写一个一句话的新闻标题”。
③ 突出关键信息：如果希望摘要侧重于某些特定的方面，可以在 Prompt 中进行强调。例如，“请总结这篇关于公司财报的文章，重点关注其营收增长和利润变化。”
④ 利用少样本示例：对于一些需要特定风格或格式的摘要，可以提供一些示例进行引导。
⑤ 处理多文档摘要：对于需要总结多篇文档的任务，可以将所有文档的内容作为上下文提供给模型，并在 Prompt 中明确说明需要进行多文档摘要。
新示例：
1
请总结以下这篇关于人工智能伦理挑战的文章，提取出至少三个主要的挑战，并用简洁的语言进行描述，总字数不超过 150 字。
（假设提供了一篇关于人工智能伦理挑战的文章）
模型可能会输出：
1
这篇文章探讨了人工智能发展带来的伦理挑战。主要挑战包括算法偏见问题，即 AI 系统可能放大训练数据中存在的社会偏见，导致不公平的结果。其次是透明度和可解释性问题，许多先进 AI 模型的决策过程难以理解，影响了信任和责任追究。最后是隐私和安全问题，AI 系统需要大量数据，引发了数据安全和用户隐私的担忧。
5.3 文本翻译（Text Translation）
文本翻译是指将一种语言的文本转换成另一种语言的文本，同时保持原文的意义和风格。Prompt Pattern 可以指导模型进行高质量的翻译。
① 明确指定源语言和目标语言：在 Prompt 中清晰地指出需要翻译的源语言和目标语言，例如“将以下英文翻译成中文”、“Translate the following French text into English”。
② 提供需要翻译的文本：将需要翻译的文本作为 Prompt 的一部分输入给模型。
③ 考虑翻译的风格和语气：如果需要特定风格或语气的翻译，可以在 Prompt 中进行说明，例如“请以正式的语气翻译”、“请翻译成更口语化的表达”。
④ 利用上下文信息：如果需要翻译的文本包含特定的术语或涉及到特定的领域，可以提供相关的上下文信息，帮助模型进行更准确的翻译。
⑤ 使用少样本示例：对于一些特殊的翻译需求，例如翻译俚语、习语或具有文化背景的表达，可以提供一些示例进行引导。
新示例：
1
请将以下这段中文翻译成日语：
2
3
“今天天气真好，我们一起出去玩吧！”
模型可能会输出：
1
今日はとてもいい天気ですね、一緒に遊びに行きましょう！
5.4 情感分析（Sentiment Analysis）
情感分析是指判断一段文本中所表达的情感倾向，通常分为正面、负面和中性。Prompt Pattern 可以帮助模型准确地分析文本的情感。
① 明确指定任务和情感类别：在 Prompt 中明确说明需要进行情感分析，并指出需要判断的情感类别，例如“判断以下评论的情感是正面、负面还是中性”、“分析这条推文的情感极性（积极/消极）”。
② 提供需要分析的文本：将需要进行情感分析的文本作为 Prompt 的一部分输入给模型。
③ 考虑情感的细粒度：如果需要更细粒度的情感分析（例如，非常积极、积极、中性、消极、非常消极），可以在 Prompt 中进行说明。
④ 利用少样本示例：提供一些带有情感标签的文本示例，帮助模型理解不同情感表达的方式。
⑤ 处理复杂情感：对于包含复杂情感或混合情感的文本，可以在 Prompt 中引导模型进行更细致的分析。例如，“分析这条评论中既包含对产品功能的赞赏，也包含对售后服务的批评，整体情感倾向是什么？”
新示例：
1
判断以下电影评论的情感是正面还是负面：
2
3
“这部电影的剧情非常拖沓，演员的表演也很平庸，完全浪费了我的时间。”
模型可能会输出：
1
负面
5.5 代码生成（Code Generation）
代码生成是指利用大型语言模型根据用户的自然语言描述生成计算机代码。Prompt Pattern 可以指导模型生成各种编程语言和各种功能的代码。
① 明确指定编程语言和功能需求：在 Prompt 中清晰地说明需要生成的代码的编程语言（例如，Python、Java、JavaScript）和具体的功能需求。例如，“请用 Python 编写一个函数，该函数接受一个整数列表作为输入，并返回列表中的最大值。”
② 提供输入和输出的示例：对于一些复杂的逻辑或算法，可以提供输入和期望输出的示例，帮助模型理解代码应该如何工作。
③ 描述代码的逻辑和步骤：对于需要特定实现细节的代码，可以在 Prompt 中描述代码的逻辑和步骤。
④ 指定代码的风格和规范：如果对代码的风格或需要遵循特定的编码规范有要求，可以在 Prompt 中进行说明。
⑤ 利用少样本示例：对于一些常见的编程模式或算法，可以提供一些代码示例作为参考。
⑥ 进行代码调试和修改：如果模型生成的代码不符合预期或存在错误，可以通过提供包含错误信息和期望行为的 Prompt，让模型进行调试和修改。
新示例：
1
请用 JavaScript 编写一个函数，该函数接受一个字符串作为输入，并返回该字符串中所有元音字母（a, e, i, o, u）的个数。
模型可能会输出：
1
function countVowels(str) {
2
const vowels = "aeiouAEIOU";
3
let count = 0;
4
for (let i = 0; i < str.length; i++) {
5
if (vowels.includes(str[i])) {
6
count++;
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}
8
}
9
return count;
10
}
5.6 数据分析（Data Analysis）
数据分析是指利用大型语言模型帮助用户理解和分析数据，例如进行数据可视化、趋势分析、异常检测、预测等。Prompt Pattern 可以指导模型进行各种数据分析任务。
① 提供数据或描述数据：在 Prompt 中提供需要分析的数据（例如，以 CSV 格式），或者描述数据的结构和内容。
② 明确指定分析目标和类型：清晰地说明需要进行的分析类型和目标，例如“分析这份销售数据，找出销售额最高的三个产品类别”、“根据用户行为数据，预测未来一周的用户活跃度”、“可视化这份用户反馈数据，展示不同情感类别的分布情况”。
③ 提出具体的问题：可以直接向模型提出关于数据的问题，例如“这份数据的平均值是多少？”、“数据中是否存在异常值？”、“不同用户群体的消费习惯有什么差异？”
④ 指定输出格式：要求模型以特定的格式输出分析结果，例如“以 Markdown 表格的形式展示结果”、“生成一个包含趋势线和预测值的折线图（如果模型支持可视化）”。
⑤ 利用少样本示例：对于一些特定的分析任务，可以提供输入数据和期望分析结果的示例。
⑥ 引导模型进行逐步分析：对于复杂的数据分析任务，可以引导模型逐步进行分析，例如先进行数据清洗，然后进行特征工程，最后进行模型训练和预测。
新示例：
1
你有一份包含用户年龄和购买金额的数据，数据如下：
2
[
3
{"age": 25, "amount": 100},
4
{"age": 30, "amount": 150},
5
{"age": 20, "amount": 80},
6
{"age": 35, "amount": 200},
7
{"age": 28, "amount": 120}
8
]
9
请分析这份数据，找出年龄和购买金额之间是否存在正相关关系。请解释你的分析过程。
模型可能会输出：
1
为了分析年龄和购买金额之间是否存在正相关关系，我们可以观察数据中年龄较高的人是否倾向于购买更高的金额。
2
3
从给出的数据来看：
4
- 年龄 25 对应金额 100
5
- 年龄 30 对应金额 150
6
- 年龄 20 对应金额 80
7
- 年龄 35 对应金额 200
8
- 年龄 28 对应金额 120
9
10
初步观察，似乎年龄越高，购买金额也越高，但样本数量较少，不能完全确定。更严谨的方法是计算这两个变量之间的相关系数。正相关系数接近 +1 表明存在强正相关关系，接近 -1 表明存在强负相关关系，接近 0 表明相关性较弱。
11
12
虽然我无法直接计算相关系数，但从目前的趋势来看，初步判断年龄和购买金额之间可能存在一定的正相关关系，即年龄较大的用户可能更倾向于进行更高金额的消费。为了更准确地判断，需要更多的数据和更专业的统计分析方法。
本章介绍了面向六种特定任务的 Prompt Pattern 设计思路和示例。在实际应用中，可以根据具体的任务需求和模型的表现，灵活选择和组合不同的 Prompt Pattern，并不断进行实验和优化，以获得最佳的效果。在接下来的章节中，我们将探讨 Prompt Pattern 的设计与实现过程。
6. Prompt Pattern 的设计与实现
前几章我们学习了 Prompt Pattern 的核心概念、基础模式和高级模式，以及如何针对特定任务应用 Prompt Pattern。本章将深入探讨 Prompt Pattern 的设计与实现过程，帮助读者掌握从确定任务目标到最终优化 Prompt 的完整流程和关键技巧。
6.1 确定任务目标
在开始设计任何 Prompt Pattern 之前，最关键的第一步是明确地定义和理解你想要达成的任务目标。一个清晰、具体的目标是设计有效 Prompt 的基础。模糊或不明确的目标会导致 Prompt 设计方向不清晰，最终可能无法获得期望的结果。
① 详细描述任务需求：用清晰、简洁的语言描述你希望大型语言模型完成的具体任务。例如，与其说“我需要一篇关于人工智能的文章”，不如说“我需要一篇 500 字左右的科普文章，介绍人工智能在医疗诊断领域的应用，目标读者是对技术感兴趣的普通人。”
② 明确期望的输出类型和格式：思考你希望模型输出的结果是什么类型的（例如，文本、代码、数据、列表、摘要），以及期望的格式（例如，Markdown、JSON、表格）。明确的输出要求可以帮助你设计更具针对性的 Prompt。例如，“请以 Markdown 列表的形式列出人工智能在医疗诊断中的三个主要应用，并对每个应用进行简要描述（不超过 50 字）。”
③ 考虑目标受众和使用场景：理解模型输出的最终用户是谁，以及输出将在什么场景下使用。这有助于你确定所需的风格、语气和详细程度。例如，为技术专家撰写的报告和为普通用户撰写的科普文章，其风格和语言应该有明显的不同。
④ 设定评估标准：在设计 Prompt 之前，思考如何评估模型输出的质量。你需要什么样的指标来判断模型是否成功地完成了任务？例如，对于文本生成任务，可以考虑相关性、连贯性、语法正确性、是否符合指令等；对于情感分析任务，可以考虑准确率、召回率等。明确的评估标准将指导后续的优化过程。
⑤ 分解复杂任务：如果任务比较复杂，可以将其分解为更小的、更易于管理和实现的子任务。针对每个子任务设计相应的 Prompt Pattern，然后将它们的输出组合起来，最终完成整个复杂任务。这类似于软件开发中的模块化设计思想。
新示例：
假设你的任务是创建一个自动回复客户咨询邮件的系统。你需要针对“产品退换货政策”这个常见问题设计一个 Prompt Pattern。
- 详细描述任务需求：当客户咨询产品退换货政策时，模型需要提供清晰、准确、简洁的政策信息。
- 明确期望的输出类型和格式：模型应该输出一段文本，包含退换货的条件、流程、时间限制等关键信息。可以使用 Markdown 格式进行排版，使其易于阅读。
- 考虑目标受众和使用场景：目标受众是咨询的客户，他们可能对政策细节不太了解，因此需要使用简单明了的语言进行解释。场景是邮件回复，需要保持礼貌和专业的语气。
- 设定评估标准：模型输出的回复是否包含了所有关键的退换货信息？语言是否清晰易懂？语气是否礼貌专业？是否准确地回答了客户的疑问？
- 分解复杂任务：在这个简单的例子中，任务相对直接，不需要进一步分解。但在更复杂的场景中，例如处理不同类型的退换货问题（质量问题、非质量问题等），可能需要设计不同的 Prompt Pattern。
6.2 选择合适的 Prompt Pattern
在明确了任务目标之后，下一步是选择最适合当前任务的 Prompt Pattern。不同的 Prompt Pattern 适用于不同类型的任务和场景。理解各种模式的优势和局限性，可以帮助你做出更明智的选择。
① 回顾已有的 Prompt Pattern：回顾我们在前面章节中介绍的基础 Prompt Pattern（零样本、单样本、少样本、关键词、问答）和高级 Prompt Pattern（思维链、自洽性、生成式知识、RAG、控制生成）。思考哪种模式最能满足你的任务需求。
② 考虑任务的复杂性：对于简单的任务，例如基本的情感分析或翻译，零样本或单样本提示可能就足够了。对于更复杂的任务，例如需要逻辑推理、多步计算或利用外部知识的任务，可能需要使用思维链、RAG 等高级模式。
③ 评估数据的可用性：如果你的任务需要模型学习特定的模式或风格，并且你有足够的标注数据（输入-输出示例），那么少样本提示可能是一个不错的选择。如果没有足够的示例数据，可以考虑零样本提示或结合生成式知识提示。
④ 考虑对输出的控制需求：如果你需要对模型生成的文本的风格、格式、主题等进行精细的控制，那么控制生成提示将非常有用。
⑤ 考虑知识的需求：如果任务需要模型具备特定的知识，而这些知识可能不在其预训练数据中，那么检索增强生成提示（RAG）可以帮助模型获取并利用这些外部知识。
⑥ 实验和比较：在实际应用中，可能需要尝试不同的 Prompt Pattern，并比较它们在相同任务上的表现，选择效果最好的那一个。
新示例（继续上面的退换货政策邮件回复任务）：
对于回复客户关于产品退换货政策的咨询邮件，我们可以考虑以下几种 Prompt Pattern：
- 零样本提示：直接给模型一个指令，例如“请回复客户关于产品退换货政策的咨询邮件，提供清晰、准确的政策信息，并保持礼貌专业的语气。”这种方式可能适用于模型已经对常见的退换货政策有一定了解的情况。
- 单样本提示：提供一个客户咨询邮件的示例和对应的回复，然后让模型根据这个示例回复新的咨询邮件。这种方式可以引导模型学习期望的回复格式和语气。
- 少样本提示：提供多个不同客户咨询邮件的示例和对应的回复，让模型学习更全面的回复策略。
- 检索增强生成提示（RAG）：如果公司的退换货政策比较复杂或者经常更新，可以将最新的政策文档存储在知识库中，当收到客户咨询时，先检索相关的政策信息，然后将这些信息作为上下文提供给模型，让模型根据这些信息生成回复。这种方式可以确保回复的准确性和时效性。
根据实际情况，RAG 可能是最合适的选择，因为它能确保模型总是基于最新的和最准确的政策信息进行回复。
6.3 设计有效的 Prompt 结构
选择合适的 Prompt Pattern 之后，下一步是设计有效的 Prompt 结构。一个结构清晰、组织合理的 Prompt 可以帮助模型更好地理解任务，并生成更符合预期的结果。
① 清晰地分隔指令、上下文和示例：如果你的 Prompt 包含指令、上下文和示例等多个部分，可以使用明确的分隔符（例如，### 指令 ###，### 上下文 ###，### 示例 ###）来区分它们，使模型更容易理解每个部分的作用。
② 将最重要的信息放在前面：通常来说，将最关键的指令或问题放在 Prompt 的开头，可以帮助模型更快地聚焦于任务的核心。
③ 逐步引导模型：对于复杂的任务，可以采用逐步引导的方式构建 Prompt。先给出一个高层次的指令，然后根据模型的初步反应，逐步添加更详细的约束或指导。
④ 使用清晰的语言和简洁的表达：避免使用过于复杂、含糊不清或容易产生歧义的语言。用简洁明了的表达方式传达你的意图。
⑤ 考虑使用格式化技巧：使用适当的格式化技巧（例如，加粗、斜体、列表、代码块）可以提高 Prompt 的可读性，帮助模型更好地区分不同类型的信息。
⑥ 针对不同的模型进行调整：不同的语言模型可能对 Prompt 的结构和格式有不同的偏好。在实际应用中，可能需要针对你使用的特定模型进行一些调整。
新示例（继续上面的退换货政策邮件回复任务，使用 RAG）：
1
### 指令 ###
2
请根据以下提供的公司产品退换货政策，回复用户的咨询邮件。回复邮件应该包含退换货的条件、流程、时间限制等关键信息，并保持礼貌专业的语气。
3
4
### 公司产品退换货政策 ###
5
[在此处插入最新的退换货政策文档内容]
6
7
### 用户咨询邮件 ###
8
[在此处插入用户的咨询邮件内容，例如：“我想了解一下你们的退换货政策，如果我对购买的产品不满意，可以退货吗？有哪些条件和流程？”]
9
10
### 回复邮件 ###
11
尊敬的客户，您好！感谢您咨询我们的产品退换货政策。根据我们的政策，您可以... [模型在此处生成回复]
在这个结构中，我们清晰地分隔了指令、退换货政策（作为上下文）和用户的咨询邮件，并引导模型生成回复邮件。
6.4 使用提示工程技巧
提示工程（Prompt Engineering） 是指设计和优化 Prompt 的艺术和科学。掌握一些常用的提示工程技巧可以帮助你更有效地与大型语言模型进行沟通，并获得更好的结果。
① 使用明确的指令动词：选择能够准确表达你希望模型执行的操作的动词，例如“写”、“总结”、“翻译”、“判断”、“生成”、“解释”、“列出”等。
② 提供足够的上下文信息：确保模型拥有完成任务所需的背景知识或信息。上下文越充分，模型越能理解你的意图。
③ 使用少量示例进行引导：对于需要特定格式或风格的输出，提供几个高质量的示例可以帮助模型学习并模仿。
④ 明确指定输出格式：使用清晰的语言描述你期望的输出格式，例如列表、JSON、Markdown 等。
⑤ 分解复杂任务：将复杂的任务分解为更小的、更易于管理的子任务，并为每个子任务设计相应的 Prompt。
⑥ 使用角色扮演：让模型扮演特定的角色，可以使其输出更符合特定的场景和需求。
⑦ 利用思维链进行逐步推理：对于需要逻辑推理的任务，引导模型逐步思考可以提高答案的准确性。
⑧ 进行迭代和实验：Prompt 的设计往往需要不断地尝试和改进。根据模型的反馈，调整你的 Prompt，直到获得满意的结果。
⑨ 使用否定提示：明确告诉模型不应该包含的内容，有时比告诉它应该包含什么更有效。
⑩ 优化提示的长度：虽然更长的 Prompt 可以提供更多的信息，但也可能导致模型性能下降。找到一个合适的平衡点很重要。
⑪ 使用提示模板：对于重复性的任务，可以创建可重用的提示模板，提高效率和一致性。
新示例（继续上面的退换货政策邮件回复任务，应用提示工程技巧）：
我们可以进一步优化之前的 Prompt 结构：
1
### 指令 ###
2
请您扮演一位专业的客服代表，根据以下提供的公司产品退换货政策，回复用户的咨询邮件。您的回复应该清晰、准确、简洁，并包含退换货的条件、流程、时间限制等关键信息。请使用礼貌专业的语气。
3
4
### 公司产品退换货政策 ###
5
[在此处插入最新的退换货政策文档内容]
6
7
### 用户咨询邮件 ###
8
[在此处插入用户的咨询邮件内容，例如：“我想了解一下你们的退换货政策，如果我对购买的产品不满意，可以退货吗？有哪些条件和流程？”]
9
10
### 回复邮件 ###
11
尊敬的 [用户姓名]，您好！
12
13
感谢您咨询我们的产品退换货政策。关于您的问题，我们的政策如下：
14
15
[模型在此处根据政策内容生成详细的回复，例如：退货条件是...，退货流程是...，退货时间限制是...]
16
17
如果您还有其他问题，欢迎随时联系我们。祝您购物愉快！
18
19
此致，
20
21
[您的公司名称]
在这个优化后的 Prompt 中，我们使用了角色扮演（“扮演一位专业的客服代表”），更明确地指定了回复的要求（清晰、准确、简洁、包含关键信息、礼貌专业），并在回复邮件中使用了更正式的称呼和结束语。
6.5 迭代优化 Prompt Pattern
Prompt Pattern 的设计和实现往往不是一蹴而就的，而是一个迭代优化的过程。你需要不断地测试、评估和改进你的 Prompt，才能获得最佳的性能。
① 进行初步测试：使用你设计的 Prompt Pattern 在一些典型的输入上进行测试，观察模型的输出结果是否符合你的预期。
② 评估输出质量：根据你在确定任务目标时设定的评估标准，评估模型输出的质量。是否相关？是否准确？是否符合格式要求？是否流畅自然？
③ 分析失败案例：如果模型的输出不理想，分析失败的原因。是指令不够清晰？是上下文信息不足？是示例不够具有代表性？还是模型本身的能力限制？
④ 调整和改进 Prompt：根据分析结果，对你的 Prompt 进行调整和改进。可以尝试修改指令的措辞、增加或修改上下文信息、调整示例、改变输出格式要求等。
⑤ 再次测试：在修改 Prompt 之后，再次使用相同的输入进行测试，看看模型输出是否有所改善。
⑥ 重复迭代：重复以上步骤，不断地测试、评估、分析和改进你的 Prompt，直到获得满意的性能。
⑦ 考虑使用不同的模型：如果经过多次迭代优化后，模型的性能仍然不理想，可以考虑尝试使用不同的语言模型，看看是否能获得更好的结果。不同的模型在能力和特性上有所不同，可能更适合处理某些特定类型的任务。
⑧ 记录你的实验和结果：在迭代优化过程中，记录你所做的每一次修改和对应的结果。这可以帮助你跟踪你的进展，并避免重复尝试相同的错误。
新示例（继续上面的退换货政策邮件回复任务，进行迭代优化）：
假设我们初步测试后发现，模型回复的邮件虽然包含了退货条件和流程，但是没有明确提到退货的时间限制。为了改进这一点，我们可以修改我们的 Prompt，更明确地要求包含时间限制信息：
1
### 指令 ###
2
请您扮演一位专业的客服代表，根据以下提供的公司产品退换货政策，回复用户的咨询邮件。您的回复应该清晰、准确、简洁，并务必包含退换货的条件、流程和**时间限制**等关键信息。请使用礼貌专业的语气。
3
4
### 公司产品退换货政策 ###
5
[在此处插入最新的退换货政策文档内容]
6
7
### 用户咨询邮件 ###
8
[在此处插入用户的咨询邮件内容，例如：“我想了解一下你们的退换货政策，如果我对购买的产品不满意，可以退货吗？有哪些条件和流程？”]
9
10
### 回复邮件 ###
11
尊敬的 [用户姓名]，您好！
12
13
感谢您咨询我们的产品退换货政策。关于您的问题，我们的政策如下：
14
15
[模型在此处根据政策内容生成详细的回复，务必包含退货条件、流程和**退货时间限制**等信息]
16
17
如果您还有其他问题，欢迎随时联系我们。祝您购物愉快！
18
19
此致，
20
21
[您的公司名称]
通过在指令中更明确地强调“时间限制”，我们可以引导模型在回复中包含这部分重要的信息。然后我们需要再次测试，确认模型是否按照我们的要求进行了改进。
本章详细介绍了 Prompt Pattern 的设计与实现过程，包括确定任务目标、选择合适的模式、设计有效的结构、使用提示工程技巧以及进行迭代优化。掌握这些步骤和技巧，将有助于读者更有效地利用大型语言模型解决各种实际问题。在接下来的章节中，我们将学习如何评估和优化 Prompt Pattern 的性能。
7. Prompt Pattern 的评估与优化
设计并实现 Prompt Pattern 后，对其进行评估（Evaluation） 和 优化（Optimization） 是至关重要的步骤。评估可以帮助我们了解 Prompt Pattern 的性能如何，是否达到了预期的目标；优化则是在评估的基础上，通过调整和改进 Prompt Pattern，进一步提升其性能和效果。本章将详细介绍 Prompt Pattern 的评估指标、常用方法、调试技巧以及高级优化策略。
7.1 评估 Prompt Pattern 的性能指标
选择合适的性能指标是评估 Prompt Pattern 效果的第一步。不同的任务类型可能需要不同的评估指标。以下是一些常用的性能指标：
① 准确率（Accuracy）：对于分类任务（例如，情感分析、意图识别），准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
② 精确率（Precision）、召回率（Recall） 和 F1 分数（F1-Score）：对于信息提取、分类等任务，这些指标可以更细致地评估模型的性能。精确率是指模型预测为正的样本中真正为正的比例；召回率是指所有真正为正的样本中被模型正确预测为正的比例；F1 分数是精确率和召回率的调和平均值。
③ BLEU 分数（Bilingual Evaluation Understudy） 和 ROUGE 分数（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）：这些是常用于评估文本生成和机器翻译任务的指标。BLEU 衡量生成文本与参考文本之间的 n-gram 的重叠程度，ROUGE 则侧重于衡量生成文本覆盖参考文本的程度。
④ 困惑度（Perplexity）：常用于评估语言模型的流畅度和可预测性。困惑度越低，模型预测下一个词的能力越强，生成的文本通常也更流畅。
⑤ 人类评估（Human Evaluation）：在许多情况下，特别是对于文本生成、摘要等任务，最终的评估往往需要人工进行。人类评估员可以根据一系列标准（例如，相关性、连贯性、语法正确性、流畅性、信息量、是否符合指令等）对模型的输出进行打分或排序。
⑥ 任务完成率（Task Completion Rate）：对于一些需要模型完成特定任务的场景（例如，预订机票、查找信息），任务完成率是指模型成功完成用户请求的比例。
⑦ 延迟（Latency） 和 成本（Cost）：除了性能指标外，模型的响应速度（延迟）和运行成本也是需要考虑的因素，尤其是在实际应用中。
新示例：
假设我们设计了一个 Prompt Pattern 用于情感分析，并在一组包含 100 条带有真实情感标签的评论数据上进行了测试。模型正确预测了其中 85 条评论的情感。那么，该 Prompt Pattern 的准确率就是 85/100 = 85%。
如果我们的任务是文本摘要，我们可能需要使用 ROUGE 分数来衡量模型生成的摘要与人工撰写的参考摘要之间的重叠程度。ROUGE-L 分数会衡量最长公共子序列的长度，可以反映摘要的流畅性和信息保留程度。
7.2 常用的评估方法
选择合适的评估方法对于准确衡量 Prompt Pattern 的性能至关重要。以下是一些常用的评估方法：
① 基于基准数据集的评估：对于一些常见的 NLP 任务（例如，情感分析、文本分类、问答），存在一些公开的基准数据集。可以使用这些数据集来评估你的 Prompt Pattern 的性能，并与其他方法进行比较。
② A/B 测试：如果你有多个不同的 Prompt Pattern，想要比较它们的性能，可以进行 A/B 测试。将用户随机分配到不同的 Prompt Pattern 组，收集他们的反馈或衡量关键指标，然后比较不同组的表现，找出性能更好的 Prompt。
③ 人工评估：如前所述，对于许多生成式任务，人工评估是衡量模型输出质量的最终标准。可以招募一组评估员，让他们根据预定义的标准对模型的输出进行评分或排序。为了提高评估的可靠性，通常需要多个评估员对同一个输出进行评估，并计算评估员之间的 Cohen's Kappa 等指标来衡量一致性。
④ 对抗性测试：通过构建一些具有挑战性的输入（例如，包含歧义、错误信息、对抗性攻击的 Prompt），来测试 Prompt Pattern 的鲁棒性和可靠性。观察模型在这些极端情况下的表现，可以帮助我们发现潜在的缺陷和不足。
⑤ 用户反馈收集：在实际应用中，用户的反馈是非常宝贵的评估信息来源。可以通过用户调查、评分、评论等方式收集用户对模型输出的满意度、实用性等方面的意见。
新示例：
为了评估我们之前设计的退换货政策邮件回复的 Prompt Pattern，我们可以：
- 基于基准数据集的评估：可能没有直接相关的公开数据集，但我们可以创建一些包含不同类型用户咨询邮件和对应理想回复的数据集作为我们自己的基准。
- A/B 测试：如果我们设计了多个不同的 Prompt Pattern 来回复退换货咨询，可以将一部分用户随机分配到使用第一个 Prompt Pattern 的系统，另一部分分配到使用第二个 Prompt Pattern 的系统，然后比较用户对回复的满意度（例如，通过邮件回复后的满意度调查）。
- 人工评估：招募一些客服人员，让他们评估模型生成的回复邮件是否准确、完整、礼貌、专业，并给出评分。
- 对抗性测试：构建一些包含模糊或特殊情况的咨询邮件，例如“我的产品已经超过退货期了，还能退吗？”、“我把发票弄丢了，还能退货吗？”，测试模型是否能正确处理这些情况。
- 用户反馈收集：在实际部署后，收集用户对模型回复的反馈，了解他们是否对回复感到满意，是否解决了他们的问题。
7.3 Prompt Pattern 的调试与改进
如果在评估过程中发现 Prompt Pattern 的性能不佳，就需要进行调试（Debugging） 和 改进（Improvement）。
① 检查 Prompt 本身：仔细检查你的 Prompt 是否清晰、明确、没有歧义。是否包含了所有必要的信息？是否遵循了最佳实践？
② 分析模型的输出：仔细分析模型生成的错误或不符合预期的输出。模型是如何理解你的 Prompt 的？它可能在哪里出了问题？它的推理过程是什么？（如果使用了思维链提示）
③ 逐步调整 Prompt：尝试对 Prompt 进行小幅度的调整，例如修改指令的措辞、添加或删除上下文信息、调整示例等，然后重新测试，观察效果。
④ 尝试不同的 Prompt Pattern：如果当前的 Prompt Pattern 效果不佳，可以尝试使用其他的模式，看看是否能获得更好的结果。例如，如果零样本提示效果不好，可以尝试添加一些示例（少样本提示）。
⑤ 简化任务：如果模型在处理复杂的任务时遇到困难，可以尝试将任务分解为更小的、更简单的子任务，并为每个子任务设计相应的 Prompt。
⑥ 提供更明确的格式要求：如果模型输出的格式不符合要求，可以在 Prompt 中更明确地指定输出格式，例如使用具体的格式化标记或提供格式示例。
⑦ 利用模型的反馈机制：一些大型语言模型平台提供了反馈机制，例如可以对模型的输出进行点赞或差评，或者提供更详细的反馈意见。利用这些反馈可以帮助模型更好地理解你的需求，并可能在未来的迭代中改进性能。
新示例：
假设我们情感分析的 Prompt Pattern 在评估中发现，对于一些包含否定词但整体情感是积极的评论（例如，“这部电影的特效一点都不差”），模型经常判断为负面。为了解决这个问题，我们可以：
- 检查 Prompt 本身：我们的 Prompt 可能只简单地要求判断情感是正面还是负面，没有考虑到这种复杂的否定情况。
- 分析模型的输出：模型可能只是简单地检测到了“不差”中的“不”字，而忽略了后面的“差”字，导致了错误的判断。
- 逐步调整 Prompt：我们可以尝试在 Prompt 中添加更详细的指令，例如“请判断评论的整体情感倾向，即使评论中包含否定词，也要根据上下文进行判断。”
- 尝试不同的 Prompt Pattern：我们可以尝试使用少样本提示，提供一些包含否定词但情感是积极的评论作为示例，帮助模型学习如何正确判断。
7.4 高级优化技巧
除了基本的调试和改进方法外，还有一些更高级的技巧可以用来进一步优化 Prompt Pattern 的性能：
① Prompt 组合（Prompt Ensembling）：使用多个不同的 Prompt Pattern 来解决同一个问题，然后将它们的输出进行组合（例如，通过投票、加权平均等方式）得到最终的结果。这种方法可以利用不同 Prompt Pattern 的优势，提高整体的鲁棒性和准确性。
② 自动 Prompt 优化（Automated Prompt Optimization）：有一些研究开始探索使用算法（例如，基于梯度的搜索、进化算法）来自动搜索和优化 Prompt，以找到能够最大化模型性能的 Prompt 结构和参数。
③ 使用反馈循环（Feedback Loops）：在实际应用中，可以将模型的输出反馈给用户，并根据用户的反馈（例如，修改、纠正）来动态调整 Prompt，从而不断提高模型的性能。
④ 利用思维链进行自我修正（Self-Correction with Chain of Thought）：在思维链提示的基础上，可以引导模型对自己的推理过程进行评估和修正。例如，在给出初步答案后，要求模型“请检查你的推理过程是否正确，如果发现错误，请进行修正。”
⑤ 使用元提示（Meta-Prompting）：设计一个 Prompt 来指导模型如何更好地回答问题或完成任务。例如，可以告诉模型在回答问题之前先思考一下可能的答案，或者在生成文本后检查其语法和逻辑错误。
新示例（Prompt 组合）：
假设我们有两个不同的 Prompt Pattern 用于文本摘要。第一个 Prompt Pattern 侧重于提取原文的关键句子，生成一个更偏向抽取式的摘要；第二个 Prompt Pattern 则更侧重于理解原文的含义并用自己的语言进行概括，生成一个更偏向生成式的摘要。我们可以同时使用这两个 Prompt Pattern 对同一篇文章进行摘要，然后将两个摘要结合起来（例如，取它们的交集或并集，或者让另一个模型对它们进行融合），得到一个更全面和高质量的最终摘要。
本章详细介绍了 Prompt Pattern 的评估指标、常用方法、调试技巧以及高级优化策略。通过系统地进行评估和优化，我们可以不断提升 Prompt Pattern 的性能，使其在各种应用场景中发挥更大的价值。在接下来的章节中，我们将通过具体的应用案例来进一步了解 Prompt Pattern 的实际应用。
8. Prompt Pattern 的应用案例
前几章我们学习了 Prompt Pattern 的理论基础、设计与实现、以及评估与优化。本章将通过具体的应用案例，展示 Prompt Pattern 在不同行业和领域中的实际应用价值和潜力。我们将探讨 Prompt Pattern 在客户服务、内容创作、教育领域、医疗保健和金融行业中的应用。
8.1 客户服务
Prompt Pattern 在客户服务领域有着广泛的应用，可以帮助企业提升服务效率、降低成本、并提供更优质的客户体验。
① 智能客服聊天机器人：利用 Prompt Pattern 可以构建更智能、更自然的客服聊天机器人。通过设计针对不同用户意图和问题的 Prompt Pattern，机器人可以更好地理解用户需求，并提供更准确、更相关的回复。例如：
* 问题分类 Prompt：判断用户提出的问题属于哪个类别（例如，订单查询、退换货、产品咨询）。
* 信息检索 Prompt (结合 RAG)：根据用户的问题，从公司的知识库中检索相关信息并生成回答。例如，查询订单状态、退换货流程、产品规格等。
* 故障排除 Prompt (结合思维链)：引导用户逐步进行故障排除，提供解决方案。
* 情感分析 Prompt：分析用户的情绪，以便采取更恰当的沟通方式，例如，对于表达不满的用户，可以优先转接人工客服。
* 新示例：一个电商平台的聊天机器人可以使用 Prompt Pattern 来处理“我的订单还没收到”这类问题。Prompt 可以引导机器人先询问订单号，然后使用订单号查询物流信息，最后将物流信息和预计送达时间回复给用户。
② 邮件自动回复和分类：Prompt Pattern 可以帮助企业自动回复常见的客户咨询邮件，并对邮件进行分类，提高处理效率。例如：
* 邮件意图识别 Prompt：判断邮件的意图（例如，咨询、投诉、建议）。
* 自动回复 Prompt (针对常见问题)：对于常见的问题（例如，关于发货时间、支付方式），使用预设的 Prompt Pattern 生成回复邮件。
* 新示例：一个在线教育平台可以使用 Prompt Pattern 自动回复关于“如何申请退款”的邮件，邮件内容会详细说明退款的条件和步骤。
③ 客户反馈分析：利用 Prompt Pattern 可以分析大量的客户反馈数据（例如，评论、调查问卷），提取关键信息和情感倾向，帮助企业了解客户需求和改进产品服务。
* 情感分析 Prompt：分析客户反馈的情感是正面、负面还是中性。
* 主题提取 Prompt：识别客户反馈中提到的主要问题或主题。
* 新示例：一家酒店可以使用 Prompt Pattern 分析在线评论，找出客户最常提及的优点（例如，服务好、位置便利）和缺点（例如，房间隔音差、早餐种类少），从而指导改进服务。
8.2 内容创作
Prompt Pattern 在内容创作领域展现出强大的潜力，可以辅助人类作者提高创作效率和质量，甚至生成各种类型的创意内容。
① 文章和博客撰写：利用 Prompt Pattern 可以生成各种主题和风格的文章和博客。通过提供清晰的指令、关键信息和风格要求，模型可以快速生成初稿或提供创作灵感。
* 主题生成 Prompt：根据关键词或简要描述生成文章或博客的主题。
* 段落扩展 Prompt：根据一个中心句或段落开头，扩展生成更详细的内容。
* 风格模仿 Prompt：模仿特定作者或媒体的写作风格生成文本。
* 新示例：一位营销人员可以使用 Prompt Pattern 根据产品特点和目标受众，快速生成多版本的广告文案。
② 社交媒体内容生成：Prompt Pattern 可以帮助用户快速生成各种社交媒体帖子，例如推文、微博、朋友圈文案等。
* 话题标签生成 Prompt：根据内容生成相关的热门话题标签。
* 引人注目的标题生成 Prompt：为帖子生成吸引用户点击的标题。
* 不同平台风格调整 Prompt：将一段文本调整为适合不同社交媒体平台的风格和长度。
* 新示例：一个旅游博主可以使用 Prompt Pattern 根据一张旅行照片，自动生成一段富有吸引力的配文和相关的旅行建议。
③ 创意性写作：Prompt Pattern 还可以用于生成诗歌、故事、剧本等创意性内容。
* 故事梗概生成 Prompt：根据主题、角色和冲突生成故事的基本框架。
* 诗歌创作 Prompt：根据主题、韵律和情感要求创作诗歌。
* 对话生成 Prompt：为剧本或小说生成角色之间的对话。
* 新示例：一位游戏开发者可以使用 Prompt Pattern 生成游戏中的角色对话或背景故事。
8.3 教育领域
Prompt Pattern 在教育领域可以作为强大的辅助工具，帮助教师备课、批改作业，也可以为学生提供个性化的学习体验。
① 教学内容生成：教师可以利用 Prompt Pattern 快速生成教学材料，例如课程大纲、习题、测试题、知识点总结等。
* 习题生成 Prompt：根据教学主题和难度生成不同类型的习题（例如，选择题、填空题、简答题）。
* 知识点解释 Prompt：将复杂的概念用更简单易懂的语言解释清楚。
* 案例分析 Prompt：为学生生成不同情境的案例分析题。
* 新示例：一位历史老师可以使用 Prompt Pattern 生成关于“美国独立战争”的选择题和简答题。
② 个性化学习辅导：Prompt Pattern 可以用于构建个性化的学习辅导系统，根据学生的学习情况和需求提供定制化的帮助。
* 问题解答 Prompt：回答学生提出的关于课程内容的问题。
* 错题分析 Prompt：分析学生的错题，找出知识薄弱点，并提供针对性的解释和练习。
* 学习计划生成 Prompt：根据学生的学习目标和时间安排生成个性化的学习计划。
* 新示例：一个在线编程学习平台可以使用 Prompt Pattern 分析学生的代码错误，并提供详细的错误原因和修改建议。
③ 作业批改辅助：教师可以利用 Prompt Pattern 辅助批改学生的作业，例如检查语法错误、评估文章质量、提供反馈意见等。
* 语法和拼写检查 Prompt：检查学生作文中的语法和拼写错误。
* 内容相关性评估 Prompt：评估学生作文是否切题，内容是否相关。
* 反馈意见生成 Prompt：根据学生的作业内容和质量，生成有针对性的反馈意见。
* 新示例：一位英语老师可以使用 Prompt Pattern 快速检查学生作文中的语法错误和拼写错误，并给出修改建议。
8.4 医疗保健
Prompt Pattern 在医疗保健领域具有巨大的潜力，可以帮助医生提高诊断效率、辅助药物研发、改善患者沟通等。
① 辅助诊断：利用 Prompt Pattern 可以分析患者的病历、症状描述、检查报告等信息，辅助医生进行诊断。
* 症状分析 Prompt：根据患者的症状描述，列出可能的疾病或病因。
* 报告解读 Prompt (结合 RAG)：解读医学影像报告、化验报告等，提取关键信息。
* 病例总结 Prompt：总结患者的病史、诊断和治疗方案。
* 新示例：一位医生可以使用 Prompt Pattern 分析患者的体检报告，快速识别潜在的健康风险。请注意：这仅为辅助工具，最终诊断应由专业医生进行。
② 药物研发：Prompt Pattern 可以用于分析大量的生物数据和文献资料，加速药物发现和研发过程。
* 文献检索 Prompt (结合 RAG)：检索与特定疾病或药物相关的最新研究文献。
* 药物相互作用分析 Prompt：分析不同药物之间可能存在的相互作用。
* 新示例：研究人员可以使用 Prompt Pattern 分析大量的基因数据，寻找与特定疾病相关的基因突变。
③ 患者沟通和教育：Prompt Pattern 可以帮助医生向患者解释病情、治疗方案和健康建议，提高患者的理解和依从性。
* 病情解释 Prompt：用通俗易懂的语言向患者解释疾病的发生原因、症状和预后。
* 治疗方案解释 Prompt：详细解释治疗方案的步骤、风险和预期效果。
* 健康建议生成 Prompt：根据患者的健康状况生成个性化的饮食和生活方式建议。
* 新示例：一位医生可以使用 Prompt Pattern 向一位糖尿病患者解释如何正确使用胰岛素注射笔。
8.5 金融行业
Prompt Pattern 在金融行业可以应用于风险评估、客户服务、市场分析、报告生成等多个方面。
① 风险评估：利用 Prompt Pattern 可以分析客户的财务数据、信用记录等信息，评估其信用风险。
* 信用评分辅助 Prompt：根据客户的财务数据生成初步的信用评分评估。
* 欺诈检测 Prompt：分析交易数据，识别潜在的欺诈行为。
* 新示例：一家银行可以使用 Prompt Pattern 分析用户的贷款申请信息，评估其还款能力。请注意：这仅为辅助工具，最终风险评估应由专业金融分析师进行。
② 客户服务：类似于其他行业，Prompt Pattern 可以用于构建智能客服机器人，处理客户关于账户查询、交易咨询等问题。
* 账户查询 Prompt (结合 RAG)：根据用户身份验证信息，查询并回复用户的账户余额、交易记录等信息。
* 常见问题解答 Prompt：回答用户关于信用卡申请、贷款利率等常见问题。
* 新示例：一家证券公司可以使用 Prompt Pattern 回答客户关于如何开户或购买股票的问题。
③ 市场分析和报告生成：Prompt Pattern 可以帮助分析师快速生成市场分析报告、投资建议等。
* 新闻摘要 Prompt：总结最新的金融新闻和市场动态。
* 趋势分析 Prompt：分析历史市场数据，预测未来的市场趋势。
* 投资建议生成 Prompt：根据用户的风险偏好和投资目标，生成个性化的投资建议。
* 新示例：一位金融分析师可以使用 Prompt Pattern 分析最新的股票市场数据和新闻，快速生成一份初步的市场分析报告。请注意：这仅为辅助工具，最终投资决策应由专业金融分析师进行。
本章通过以上五个行业的应用案例，展示了 Prompt Pattern 的广泛应用前景和巨大潜力。随着大型语言模型的不断发展，我们可以期待 Prompt Pattern 在更多领域发挥重要作用，为各行各业带来效率提升和创新机遇。在接下来的章节中，我们将探讨 Prompt Pattern 的未来趋势与挑战。
9. Prompt Pattern 的未来趋势与挑战
Prompt Pattern 作为与大型语言模型交互的关键技术，正处于快速发展和演变的过程中。展望未来，我们可以看到许多令人兴奋的趋势，同时也面临着一些重要的挑战。本章将探讨 Prompt Pattern 的最新研究进展、面临的挑战与局限性，并展望其未来的发展方向。
9.1 Prompt Pattern 的最新研究进展
Prompt Pattern 的研究领域正在蓬勃发展，涌现出许多新的技术和方法，旨在提高 Prompt 的有效性、鲁棒性和自动化程度。
① 更复杂的 Prompt 结构和组合：研究人员正在探索更复杂的 Prompt 结构，例如利用图结构来表示 Prompt 中的不同元素及其关系，或者将多个 Prompt Pattern 组合起来以解决更复杂的任务（Prompt Chaining）。例如，一个任务可能需要先使用一个 Prompt 进行信息检索，然后将检索到的信息作为上下文传递给另一个 Prompt 进行文本生成。
② 自动 Prompt 生成与优化：手动设计和优化 Prompt 往往需要大量的经验和时间。因此，自动 Prompt 生成和优化成为了一个重要的研究方向。研究人员正在探索使用各种技术（例如，基于梯度的搜索、进化算法、强化学习）来自动生成能够最大化模型性能的 Prompt。例如，AutoPrompt 和 Prompt Engineering via Reinforcement Learning (PEARL) 等研究工作已经展示了自动发现有效 Prompt 的潜力。
③ Prompt 的可解释性与可控性：理解 Prompt 如何影响模型的输出，以及如何更精确地控制模型的行为，是当前研究的重点。研究人员正在探索如何设计更具可解释性的 Prompt Pattern，以及如何通过 Prompt 来控制模型输出的特定属性（例如，风格、情感、主题）。例如，研究人员正在探索使用“软提示（Soft Prompts）”，这些提示不是人类可读的自然语言，而是通过反向传播学习到的嵌入向量，可以实现更细粒度的控制。
④ Prompt 在多模态模型中的应用：随着多模态模型（能够处理文本、图像、音频等多种类型数据的模型）的发展，Prompt Pattern 也开始扩展到多模态领域。研究人员正在探索如何设计 Prompt 来指导模型完成跨模态的任务，例如根据文本描述生成图像，或者根据图像生成文本描述。
⑤ Prompt 的个性化与自适应性：未来的 Prompt Pattern 可能会更加个性化和自适应。模型可以根据用户的历史交互、偏好或任务的上下文，动态地调整 Prompt，以提供更符合用户需求的输出。例如，一个智能助手可以根据用户的提问历史，自动调整后续问题的 Prompt，以提供更相关的答案。
⑥ Prompt 的安全性研究：随着 Prompt 的广泛应用，其安全性也引起了研究人员的关注。例如，如何防止恶意用户通过精心设计的 Prompt 来诱导模型生成有害或不当的内容（Prompt Injection），以及如何提高模型对对抗性 Prompt 的鲁棒性，都是重要的研究方向.
新示例：
- Prompt Chaining：一个电商平台的商品描述生成系统，可以先使用一个 Prompt 从商品信息数据库中检索关键属性（例如，品牌、型号、材质、颜色），然后将这些属性传递给另一个 Prompt，生成一段详细且吸引人的商品描述。
- 软提示：研究人员正在开发工具，允许用户通过调整一些不可见的参数（软提示），来控制文本生成模型的风格，例如使其更正式或更幽默，而无需修改原始的自然语言 Prompt。
9.2 面临的挑战与局限性
尽管 Prompt Pattern 取得了显著的进展，但在实际应用中仍然面临着一些挑战和局限性。
① Prompt 的脆弱性：即使是很小的 Prompt 变化（例如，增删一个词、改变词序），也可能导致模型输出的显著变化，甚至产生错误或不相关的结果。这种脆弱性使得 Prompt 的设计和优化非常具有挑战性，并且难以预测模型的行为。研究人员正在努力提高 Prompt 的鲁棒性，使其对微小的变化不那么敏感。
② 长 Prompt 的处理能力限制：大多数大型语言模型都有输入长度的限制。对于需要提供大量上下文信息或多个示例的任务，Prompt 的长度可能会超过模型的处理能力。如何有效地处理长 Prompt，例如通过信息压缩、选择关键信息、使用外部知识库等方法，是一个重要的挑战。
③ 模型行为的不可预测性：尽管我们可以通过 Prompt 来引导模型，但模型的内部工作机制仍然是一个相对的黑箱。我们很难完全预测模型在特定 Prompt 下会产生什么样的输出。这使得 Prompt 的设计和调试往往需要大量的实验和试错。
④ Prompt 的泛化能力：一个在特定任务或数据集上表现良好的 Prompt Pattern，可能在其他类似的任务或数据集上表现不佳。如何设计具有良好泛化能力的 Prompt Pattern，使其能够适应不同的场景和数据分布，是一个重要的研究课题。
⑤ Prompt 的偏见问题：大型语言模型在预训练过程中学习了大量的文本数据，这些数据中可能包含各种社会偏见。这些偏见可能会通过 Prompt 影响模型的输出，导致不公平或歧视性的结果。如何识别和减轻 Prompt 中的偏见是一个重要的伦理和技术挑战。
⑥ Prompt 工程的门槛：虽然基础的 Prompt Pattern 相对简单，但设计出能够解决复杂问题的有效 Prompt Pattern 往往需要专业的知识和经验。如何降低 Prompt 工程的门槛，让更多的用户能够轻松地利用大型语言模型的能力，是一个需要解决的问题。
新示例：
- Prompt 的脆弱性：一个用于判断电影评论情感的 Prompt 可能是“这条评论的情感是正面的还是负面的？评论：[评论内容]”。但如果稍微修改一下，变成“评论：[评论内容]。这条评论的情感是？”，模型的输出可能就会发生变化，甚至变得不准确。
- 长 Prompt 的处理能力限制：在进行文档总结时，如果原始文档非常长，直接将整个文档作为上下文放入 Prompt 中可能会超出模型的最大输入长度限制。需要采用一些技巧，例如将文档分割成多个段落分别处理，或者使用 RAG 从文档中检索关键信息。
9.3 未来发展方向展望
尽管面临着一些挑战，Prompt Pattern 的未来发展前景依然广阔。我们可以预见以下几个重要的发展方向：
① 更智能的 Prompt Pattern：未来的 Prompt Pattern 将会更加智能，能够更好地理解用户的意图，并根据任务的特点和模型的反馈进行自我调整和优化。例如，模型可能会自动建议更有效的 Prompt 结构或参数。
② 更易于使用的 Prompt 工程工具和平台：我们可能会看到更多用户友好的 Prompt 工程工具和平台的出现，这些工具可以帮助用户更轻松地设计、测试、管理和分享 Prompt Pattern。这些平台可能会提供预定义的 Prompt 模板、自动优化功能、性能评估工具等。
③ Prompt Pattern 的标准化与共享：随着 Prompt Pattern 的普及，可能会出现一些行业标准和最佳实践。用户可以更方便地找到和使用适用于各种常见任务的成熟 Prompt Pattern，从而提高开发效率和应用效果。
④ Prompt Pattern 与其他 AI 技术的融合：未来的 Prompt Pattern 可能会与其他 AI 技术（例如，知识图谱、强化学习、计算机视觉）进行更深入的融合，从而实现更强大的功能和更广泛的应用。例如，可以将知识图谱中的信息融入到 Prompt 中，以提高模型在知识密集型任务上的性能。
⑤ Prompt Pattern 在边缘设备和小型模型上的应用：随着模型压缩和优化技术的发展，Prompt Pattern 有望在资源受限的边缘设备和小型模型上得到更广泛的应用，使得 AI 能力可以更便捷地服务于各种场景。
⑥ Prompt Pattern 在人机协作中的核心作用：Prompt Pattern 将继续在人与 AI 之间的协作中扮演核心角色。通过精心设计的 Prompt，人类可以更有效地指导 AI 完成各种任务，实现更高效、更智能的人机协同工作模式。
新示例：
- 更智能的 Prompt Pattern：未来的语言模型可能会具备根据用户的简单指令，自动生成包含更详细的上下文、示例和格式要求的完整 Prompt 的能力。例如，用户只需输入“总结这篇论文”，模型就能自动添加必要的指令和格式要求，并可能根据论文的主题选择合适的摘要风格。
- 更易于使用的 Prompt 工程工具和平台：可能会出现类似代码库的 Prompt Pattern 库，用户可以搜索和选择适合自己任务的预定义 Prompt，并根据需要进行自定义。这些平台还可能提供 Prompt 的性能排行榜和用户评价。
总结来说，Prompt Pattern 作为一个新兴且充满活力的领域，其未来发展潜力巨大。随着研究的不断深入和技术的不断进步，我们有理由相信 Prompt Pattern 将在未来的人工智能应用中发挥越来越重要的作用，并为人类带来更多的便利和创新。
10. 结论：Prompt Pattern 的力量与未来
本书系统地介绍了 Prompt Pattern 的概念、核心要素、基础与高级模式、面向特定任务的应用、设计与实现、评估与优化，以及未来的趋势与挑战。通过学习本书，我们希望读者能够深刻理解 Prompt Pattern 的重要性，掌握其核心原理和应用技巧，并在实际工作中灵活运用，从而更有效地利用大型语言模型解决各种问题，并创造更大的价值。
Prompt Pattern 的出现，标志着我们与人工智能的交互方式正在发生深刻的变革。它不再仅仅依赖于预先设定的规则和硬编码的逻辑，而是通过自然语言这种更灵活、更直观的方式来引导和控制 AI 的行为。这种范式的转变，极大地降低了使用 AI 的门槛，使得更多的人可以轻松地利用 AI 的强大能力。
Prompt Pattern 的力量体现在以下几个方面：
- 解锁 LLM 的巨大潜力：Prompt Pattern 提供了一种有效的方式来激发大型语言模型在预训练阶段学习到的丰富知识和能力，使其能够应用于各种各样的任务。
- 实现任务的快速定制化：通过设计不同的 Prompt Pattern，我们可以针对特定的任务和需求快速定制 AI 的行为，而无需进行耗时耗力的模型微调。
- 促进人机之间的有效沟通：Prompt Pattern 提供了一种更自然、更直观的语言，使得人类可以更清晰地表达自己的意图，并与 AI 进行更高效的协作。
- 推动 AI 应用的创新：Prompt Pattern 的灵活性和可组合性为 AI 应用的创新提供了无限的可能性，我们可以利用不同的 Prompt Pattern 组合来解决以前难以想象的问题。
展望未来，Prompt Pattern 将会在人工智能领域扮演越来越重要的角色：
- 成为人机交互的主要方式之一：随着技术的进步，我们与 AI 的交互将越来越依赖于自然语言，而 Prompt Pattern 将成为这种交互的核心。
- 驱动更多智能应用的诞生：Prompt Pattern 将会赋能各种智能应用，从智能客服到内容创作助手，再到个性化教育和医疗保健，覆盖我们生活的方方面面。
- 促进人工智能技术的普及和 democratize：Prompt Pattern 的易用性将使得更多的人能够利用 AI 的力量，从而推动人工智能技术的普及和民主化。
然而，我们也必须清醒地认识到 Prompt Pattern 仍然面临着一些挑战，例如其脆弱性、可解释性以及潜在的偏见问题。解决这些挑战需要研究人员、开发者和用户共同努力，不断探索新的方法和技术。
作为本书的结尾，我们希望强调的是，Prompt Pattern 不仅仅是一种技术，更是一种思维方式。它鼓励我们以更结构化、更系统化的方式思考如何与 AI 进行沟通，如何将复杂的问题分解为更小的、更易于处理的部分，以及如何通过不断地实验和反馈来优化我们的方法。
我们相信，随着对 Prompt Pattern 的理解和应用的不断深入，我们将能够更好地驾驭大型语言模型，充分发挥其潜力，为人类社会的发展进步做出更大的贡献。希望本书能够成为您探索 Prompt Pattern 世界的良好起点，并激发您在人工智能领域的更多创新和实践。
感谢您的阅读！