结构化提示词实践：提升大模型意图识别的精准度
大家好！我是第一次写博客，可能会有一些不够专业或者细节上的错误，请大家多多指正！
今天的主题是“结构化提示词”，我将结合我在学习LangGPT结构化提示词时的心得，分享一些如何编写清晰、准确的提示词的小技巧。这些技巧不仅帮助我提高了与大模型的互动效率，也使得任务的执行更加精准。希望这篇文章对大家有所帮助。
为什么要使用结构化提示词？
在与大模型的交互中，我们往往希望能够快速得到准确的回答。如果提示词不清晰，模型可能会理解偏差，导致生成结果不符合预期。通过结构化提示词，我们可以更加精确地定义任务、限制回答范围、指定输出格式，从而提高交互的效率和准确性。
在我最近编写的一些提示词中，我采用了Markdown格式来组织信息。这样做不仅有助于清晰地表达任务和要求，同时也能帮助模型更好地理解任务背景。
2. 任务专注：让模型专心致志
有时候我们希望模型只回答特定问题，不打乱节奏。此时，任务专注就是你的好朋友。简单来说，就是告诉模型：只回答当前问题，其他无关紧要的都不要说！
提示词示例：
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任务：解释机器学习 要求： - 只回答机器学习的基本概念，不要涉及其他相关话题。
例如，假设我们询问模型“什么是机器学习？”。如果提示词中要求仅仅回答“机器学习的基本概念”，那么模型就不会展开讨论“人工智能”、“深度学习”或者“科技发展史”等无关话题。这样可以帮助我们获得更简洁、专注的回答。
3. 标注重要程度：啥最重要，啥次要
模型面对大量信息时，如何准确识别重要内容是关键。通过标注信息的重要性，让模型在生成答案时更加聚焦在重点上，避免信息的过度冗长和模糊。
提示词示例：
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任务：总结以下新闻内容 要求： - 重点：总结新闻的核心事件及结论。 - 次要：可以提及新闻中的相关人物和时间，但不必详细展开。
例如，假设我们要求模型总结一则新闻。通过标注“核心事件及结论”为重点，模型就会优先抓住新闻的最重要部分，而不会在细节上拖泥带水，导致输出冗长的摘要。如果我们不加以标注，模型可能会花费更多时间在细枝末节上。
4. 注意调节：提示词的调性选择
我们常常会希望大模型输出的语气能符合场合。比如，有时候需要严谨、专业的语气；有时候则需要轻松、幽默的语气。通过明确的调性要求，你可以让模型的语气更加符合你的需求。
提示词示例：
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任务：给我写一篇关于AI未来的文章 要求： - 输出语气：幽默风趣 - 不要过于严肃，加入一些轻松的比喻和笑话。
假设你需要一篇关于人工智能未来的文章，如果提示词要求模型使用“幽默风趣”的语气，模型可能会在解释AI技术时加入一些轻松的比喻或笑话，使文章更加生动有趣。这样的调性要求能帮助文章更符合受众的需求。
5. 增加条件语句：让模型应对多变的情况
生活中充满了变化，模型的回答也不例外。通过在提示词中增加条件语句，可以让模型根据不同情境给出不同答案。这样可以使模型的回答更灵活，更加贴合实际需求。
提示词示例：
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任务：根据天气情况推荐出行计划 要求： - 如果天气晴朗，推荐户外活动，如徒步或野餐。 - 如果天气阴天，推荐室内活动，如博物馆或电影院。 - 如果下雨，推荐室内活动，并带上雨具。
在这个例子中，模型能够根据不同天气情况提供合理的出行建议。如果天气晴朗，模型会推荐户外活动；如果下雨，模型则会提醒用户带上雨具。通过条件语句，模型能够针对变化的情境做出灵活的应答。
6. 指明输出语言：明确模型输出语言
有时候，我们可能需要输出的答案是某种特定的语言，这时候我们可以明确告诉模型：请使用中文或请用英文回答。这种要求可以帮助我们控制生成内容的语言，并确保答案符合预期。
提示词示例：
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任务：解释“深度学习” 要求： - 输出语言：中文 - 请简洁明了地解释深度学习的概念。
假设你需要获取“深度学习”这一概念的中文解释。通过指定“输出语言：中文”，你就可以确保模型的回答会符合语言要求，而不是用其他语言进行解释。
7. 如何应对大量数据：给数据打标签
当模型需要处理大量数据时，往往不需要每个数据都一视同仁。你可以标注哪些数据需要特别关注，哪些数据可以忽略。通过这种方式，模型能够集中精力处理对任务最关键的信息。
提示词示例：
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任务：分析以下销售数据 要求： - 重点：请特别关注2024年Q4的销售数据，这一季度的表现尤为关键。 - 次要：其他季度的数据可以略过，不必详细分析。
假设你要求模型分析一组销售数据，通过指定“重点”数据，模型能够将更多的关注点放在Q4的销售数据上，而忽略其他季度的数据。这种标签化的数据处理方式能有效提高分析效率。
小结
在编写结构化提示词时，清晰的框架、明确的分类、格式的规范性是提高与大模型交互效果的关键。通过这种方式，我们能够在复杂的任务中做到事半功倍。希望我的经验对你有所帮助，如果你有更好的建议或者发现任何问题，欢迎随时指正！