为 LLM 设计有效的提示词
大语言模型（LLMs）在各种任务中展现出巨大的潜力，但其有效性取决于提示词的质量。本博文总结了设计有效提示词以最大化 LLM 性能的重要方面。
提示词设计的关键考量
具体性和清晰性：就像给人类指令一样，提示词应清楚地阐明期望的结果。模糊性可能导致意外或不相关的输出。
结构化输入和输出：使用 JSON 或 XML 等格式结构化输入可以显著增强 LLM 理解和处理信息的能力。类似地，指定期望的输出格式（例如，列表、段落或代码片段）可以提高响应的相关性。
使用分隔符增强结构：在提示词中使用特殊字符作为分隔符可以进一步明确结构并分隔不同元素，从而提高模型的理解能力。
复杂操作的任务分解：将复杂的流程分解为更简单的子任务，而不是向 LLM 呈现一个包含多项任务的庞大提示词，这能显著提高清晰度和性能。这使得模型能够专注于每个子任务，最终实现更准确的整体结果。
高级提示策略
少样本提示：向 LLM 提供少量所需的输入-输出对示例，通过展示期望的模式来引导其生成更高质量的响应。在此了解更多关于少样本提示的信息。此处（在新标签页中打开）。
思维链提示：通过明确提示模型将复杂任务分解为中间推理步骤，鼓励其“一步一步思考”，这增强了它解决需要逻辑推理的问题的能力。在此了解更多关于思维链提示的信息。此处（在新标签页中打开）。
ReAct（推理 + 行动）：这种方法着重于从 LLM 中引出高级推理、规划甚至工具使用能力。通过构建提示词来鼓励这些能力，开发者可以解锁更复杂和强大的应用。在此了解更多关于 ReAct 的信息。此处（在新标签页中打开）。
结论
有效的提示词设计对于充分发挥 LLMs 的潜力至关重要。通过遵循最佳实践，例如具体性、结构化格式、任务分解，以及利用少样本、思维链和 ReAct 提示等高级技术，开发者可以显著提高这些强大 LLMs 生成的输出质量、准确性和复杂性。