it:ai_prompt_frame
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it:ai_prompt_frame [2024/05/12 15:08] – 移除 - 外部编辑 (未知日期) 127.0.0.1 | it:ai_prompt_frame [2024/05/12 15:08] (当前版本) – ↷ 页面it:ai:aip_frame被移动并更名为it:ai_prompt_frame vim | ||
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+ | # AI提示词 | AI提示词结构 | ||
+ | 作者:[vim](http:// | ||
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+ | 通过提示词模版,可以生成一个类人格化的AI智能体(对象),然后接下来的AI对话就相对于面对智能体(对象)的自然语言编程了。 | ||
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+ | 参考目前主流AI大模型的Prompt框架和应用场景,整理出一个大概的AI分层递进式的提示词使用思路。大体上把提示词工程分成了4个层次的应用和Prompt分类,大致如下: | ||
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+ | ``` | ||
+ | 1. 任务安排(面向过程,要求AI完成特定任务) | ||
+ | 2. 产出定义(面向产出,引导AI生成更符合需求的内容) | ||
+ | 3. 智能体定制(面向对向,定义一个有特点和功能向的AI智能体) | ||
+ | 4. 特殊应用(一些高级、复杂、针对性的提示) | ||
+ | ``` | ||
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+ | ## 任务安排(面向过程) | ||
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+ | 面向具体的任务和过程,要求AI完成相应工作,生成对应内容。 | ||
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+ | - Goals:提出这次对话需要达到的目标、完成的任务。 | ||
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+ | - Output:明确具体需要生成的内容描述,内容、长度、格式、结构等 | ||
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+ | - Attention:其它需要AI参考和遵守的一些要求和规范,比如:语言风格、情感风格、表达特点、注意事项等 | ||
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+ | ## 产出定义(面向产出) | ||
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+ | 在核心对话的基础上,提供更多的背景性信息和目标性介绍,引导AI生成更符合需求的结果。 | ||
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+ | - Background:描述对话的相关背景、要素、问题等。让AI能更好的理解场景和任务。 | ||
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+ | - User:说明生成的内容的目标受众是谁,他的身份、角色、需求等。 | ||
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+ | - Examples:对AI输出的内容,提供一个具体的示例,帮助AI更好的理解和生成期望的输出结果和样式。 | ||
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+ | ## 智能体定制(面向对象) | ||
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+ | 定义一个有特点和功能向的AI智能体(对象),在后续的对话过程中,使其在这个角色和功能的基础上,专业的发挥作用。 | ||
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+ | - Role:定义出智能体的角色和身份,明确AI的定位。 | ||
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+ | - Profile:对智能体的角色定位和身份特点进行总体描述。 | ||
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+ | - Knowledge:明确智能体重点掌握的知识基础。 | ||
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+ | - Skills: 明确智能体需要拥有的技能细节。 | ||
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+ | - Constrains: 对智能体的工作和输出提出一些必要的规则与限制,避免生成内容的发散。 | ||
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+ | - Initialization: | ||
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+ | ## 特殊应用 | ||
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+ | 在前面部分的基础上,一些更加高级、复杂的任务,或者基于特定大模型的特性设定的专用提示词。 | ||
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+ | - Input:用户提供给AI处理的内容,比如文档、链接、图片等 | ||
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+ | - Workflow:对于复杂的对话任务,分解成N步对话流程,更好的引导结果的生成。 | ||
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+ | - Special:针对不同的AI大模型,会有一些专属的、高级的特性,可以根据不同的大模型做针对性的定制。 | ||
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+ | ## 联系方式 | ||
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+ | 邮件:[[mailto: | ||
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