大模型Prompt Template格式

### 大模型提示工程技术及最佳实践 #### 提示工程的核心概念 提示工程是一种优化大模型输入的技术，旨在通过设计高质量的 Prompt 来引导模型生成更符合预期的结果。这种技术不仅能够提升模型的表现力，还能显著改善其在特定场景下的实用性[^2]。 #### 常见的提示工程技巧 以下是几种常见的提示工程方法及其应用场景： 1. **思维链提示 (Chain-of-Thought, CoT)** 思维链提示是一种专门针对复杂推理问题的设计方式。它要求模型按照逻辑顺序逐步推导出最终答案，而不是直接给出结论。这种方法特别适合处理多步计算或涉及因果关系的问题[^3]。例如，在解决数学题目时，可以先让模型列出已知条件、分析可能的方法，最后得出解答。 2. **角色扮演提示** 让模型模拟某个具体身份进行对话交流也是一种高效的策略。比如设定为一位经验丰富的医生或者法律顾问来提供专业意见。这样不仅可以增强回复的真实感，还能够让用户更容易理解并接受信息。 3. **指令细化与结构化** 将模糊的需求转化为清晰具体的指导语句同样重要。如果希望获得某种格式化的输出，则应在 prompt 中明确指出期望的形式，如表格、列表或是代码片段等。此外还可以加入一些辅助说明帮助模型更好地把握重点所在[^1]。 4. **负向约束机制** 除了正面描述目标外，也可以引入负面例子作为对比参照物，从而进一步缩小误差范围。即告诉模型哪些内容不应该出现于结果之中，以此减少无关干扰项的影响程度。 #### 构建有效 Prompt 的原则 为了使上述各种技巧发挥最大效用，在实际操作过程中还需要遵循以下几个基本原则： - 明确表达意图：无论是简单查询还是复杂任务都需要尽可能详尽地阐述背景情况以及所求解的内容； - 控制长度适中：过短可能导致上下文缺失而影响判断准确性；反之则会增加不必要的负担降低效率； - 动态调整参数：根据不同类型的请求灵活改变温度值(temperture)、top-p采样比例等相关设置以适应多样化需求情境。 ```python def generate_prompt(task_type, input_data): """ Generate a structured and effective prompt based on the given task type. Args: task_type (str): The category of the task such as 'classification', 'generation' etc. input_data (dict): Dictionary containing all necessary inputs for constructing the prompt. Returns: str: A well-crafted prompt string ready to be fed into large language models. """ base_template = f""" You are an expert {task_type} model designed by top researchers at leading tech companies worldwide. Your mission is now focused solely upon delivering high-quality responses according to user requests below: {input_data['context']} Please follow these instructions strictly when crafting your response: 1. Always prioritize clarity over brevity; 2. Incorporate relevant domain knowledge wherever applicable; 3. Avoid introducing any unsupported assumptions or opinions unless explicitly requested; Now please proceed with generating output accordingly... """ return base_template.format(**input_data) ```