AI提示词 | AI提示词结构

作者：vim　版本：pv1.1.0r　注册文库：vim笔记

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。

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：

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）

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。

• Goals：提出这次对话需要达到的目标、完成的任务。
• Output：明确具体需要生成的内容描述，内容、长度、格式、结构等
• 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

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。

• 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。
• User：说明生成的内容的目标受众是谁，他的身份、角色、需求等。
• 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。

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。

• Role：定义出智能体的角色和身份，明确AI的定位。
• Profile：对智能体的角色定位和身份特点进行总体描述。
• Knowledge：明确智能体重点掌握的知识基础。
• Skills: 明确智能体需要拥有的技能细节。
• 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。
• Initialization: 定制智能体生成时对用户的欢迎语和引导，帮助用户开始使用。

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。

• Input：用户提供给AI处理的内容，比如文档、链接、图片等
• 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。
• 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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