提示词建议：如何高效使用大语言模型
在与大语言模型（LLM）交互时，精心设计的提示词（prompt）是获取高质量回答的关键。以下是一些优化提示词的建议，帮助你更好地利用模型的能力。
一、明确目标
在撰写提示词之前，清晰地确定你希望模型完成的任务或回答的问题。例如，如果你想要一篇关于人工智能发展前景的文章，可以这样写：
- 撰写一篇全面、深入且具有前瞻性的文章，涵盖人工智能的发展历程、现状、未来趋势以及潜在影响。
- 确保文章内容准确、客观，基于最新的研究成果和行业动态。
- 使文章具有一定的启发性，帮助读者理解人工智能的发展方向及其对社会的深远影响。
二、简洁清晰
尽量使用简洁明了的语言，避免不必要的复杂性或模糊性。例如：
- ✅ “请解释什么是非牛顿流体。”
- ❌ “你能给我一个关于非牛顿流体的详细解释，包括它是怎么形成的，什么成分容易形成非牛顿流体，以及生活中有哪些非牛顿流体。”
三、具体细节
提供足够的背景信息或细节，让模型理解问题的上下文。例如：
- “在分析2019年的全球温室气体排放数据时，哪些行业是主要的排放源？”
四、避免歧义
使用明确、清晰的词汇，避免模糊不清的表述。例如：
- ✅ “列举2023年美国十大科技公司。”
- ❌ “列举美国十大科技公司。”
五、指令性语言
使用命令语气，如“请解释”“列出”“比较”等，指导模型执行特定任务。例如：
- “请解释三文鱼为什么要洄游产卵？”
六、逻辑结构
如果提示词包含多个部分或步骤，要保证逻辑上的先后顺序和连贯性。例如：
- “首先，定义物联网是什么？其次，说明物联网包含哪些技术？最后，说明物联网的应用场景。”
七、预期输出
指明期望的输出格式，如JSON格式、Markdown格式、表格格式等。例如：
- “请以表格形式说明Dify中Chatflow和Agent的区别。”
八、限制条件
如有必要，提供限制条件或范围，以缩小模型的搜索或回答范围。例如：
- “请简要介绍Deepseek，不超过200字。”
九、避免引导性问题
尽量避免提出引导性问题，以免导致模型给出有偏见的答案。例如：
- 避免使用 “太阳能是否是最有效的可再生能源？” 这样的问题，因为它暗示了太阳能是最有效的。
十、反馈循环
与模型进行多轮对话，让模型迭代输出，优化调整提示词，从而获得更好的结果。
十一、使用示例
情况允许时，提供示例，让模型更好地理解要求。
十二、避免敏感内容
确保提示词中不包含任何不适当或敏感的内容，如政治、宗教或种族等话题。
十三、优化反馈
对模型的回答和反馈进行标注，不断优化提示词。提示词是一个需要不断实践和调整的过程，以确保你得到最佳的结果。
此外，影响大语言模型输出内容的因素还包括：
参数调整
可以调整模型的温度、Top K、Top P等参数来调整模型的输出内容。
知识库引入
在知识检索中加入知识库，在提示词中引入检索后的知识库内容，从而可以让大语言模型根据知识库回答问题。
希望这些建议能帮助你更高效地使用大语言模型，获取更准确、更有价值的输出。