【LLM】-01-提示工程 - 输入正确的提示词

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1、提示词的关键原则

2、清晰明确

2.1、结构化输出

2.2、检查是否满足条件

2.3、提供少量示例

3、给模型思考时间

3.1、指定完成任务所需的步骤

 3.2、指导模型提出自己的解法

 4、局限性

---

 

本专栏所有文章参考《面向开发者的LLM入门教程》系列

在 ChatGPT 引发大语言模型新时代之后，Prompt 即成为与大模型交互输入的代称。即我们一般将给大模型的输入称为 Prompt，将大模型返回的输出称为 Completion。

1、提示词的关键原则

清晰明确

给予充足思考时间

1.1、使用分隔符

在编写 Prompt 时，我们可以使用各种标点符号作为“分隔符”，将不同的文本部分区分开来。

分隔符就像是 Prompt 中的墙，将不同的指令、上下文、输入隔开，避免意外的混淆。你可以选择用 ```，"""，< >，<tag> </tag>，: 等做分隔符，只要能明确起到隔断作用即可。

使用分隔符尤其重要的是可以防止 提示词注入（Prompt Rejection）。什么是提示词注入？就是用户输入的文本可能包含与你的预设 Prompt 相冲突的内容，如果不加分隔，这些输入就可能“注入”并操纵语言模型，导致模型产生毫无关联的乱七八糟的输出。

在之后的描述中使用 ``` 来作为分隔符。

from tool import get_completion

text = f"""
您应该提供尽可能清晰、具体的指示，以表达您希望模型执行的任务。\
这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。\
不要将写清晰的提示词与写简短的提示词混淆。\
在许多情况下，更长的提示词可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。
"""
# 需要总结的文本内容
prompt = f"""
把用三个反引号括起来的文本总结成一句话。
```{text}```
"""
# 指令内容，使用 ``` 来分隔指令和待总结的内容
response = get_completion(prompt)
print(response)

为了获得所需的输出，您应该提供清晰、具体的指示，避免与简短的提示词混淆，并使用更长的提示词来提供更多的清晰度和上下文信息。

2、清晰明确

2.1、结构化输出

需要返回HTML、JSON格式

prompt = f"""
请生成包括书名、作者和类别的三本虚构的、非真实存在的中文书籍清单，\
并以 JSON 格式提供，其中包含以下键:book_id、title、author、genre。
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

返回结果如下：

{
  "books": [
    {
      "book_id": 1,
      "title": "迷失的时光",
      "author": "张三",
      "genre": "科幻"
    },
    {
      "book_id": 2,
      "title": "幻境之门",
      "author": "李四",
      "genre": "奇幻"
    },
    {
      "book_id": 3,
      "title": "虚拟现实",
      "author": "王五",
      "genre": "科幻"
    }
  ]
}

2.2、检查是否满足条件

如果任务包含不一定能满足的假设（条件），我们可以告诉模型先检查这些假设，如果不满足，则会指出并停止执行后续的完整流程。

# 满足条件的输入（text中提供了步骤）
text_1 = f"""
泡一杯茶很容易。首先，需要把水烧开。\
在等待期间，拿一个杯子并把茶包放进去。\
一旦水足够热，就把它倒在茶包上。\
等待一会儿，让茶叶浸泡。几分钟后，取出茶包。\
如果您愿意，可以加一些糖或牛奶调味。\
就这样，您可以享受一杯美味的茶了。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：

第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …

如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
\"\"\"{text_1}\"\"\"
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 1 的总结:")
print(response)

Text 1 的总结:
第一步 - 把水烧开。
第二步 - 拿一个杯子并把茶包放进去。
第三步 - 把烧开的水倒在茶包上。
第四步 - 等待几分钟，让茶叶浸泡。
第五步 - 取出茶包。
第六步 - 如果需要，加入糖或牛奶调味。
第七步 - 就这样，您可以享受一杯美味的茶了。

上述示例中，模型可以很好地识别一系列的指令并进行输出。在接下来一个示例中，我们将提供给模型没有预期指令的输入，模型将判断未提供步骤。

# 不满足条件的输入（text中未提供预期指令）
text_2 = f"""
今天阳光明媚，鸟儿在歌唱。\
这是一个去公园散步的美好日子。\
鲜花盛开，树枝在微风中轻轻摇曳。\
人们外出享受着这美好的天气，有些人在野餐，有些人在玩游戏或者在草地上放松。\
这是一个完美的日子，可以在户外度过并欣赏大自然的美景。
"""
prompt = f"""
您将获得由三个引号括起来的文本。\
如果它包含一系列的指令，则需要按照以下格式重新编写这些指令：

第一步 - ...
第二步 - …
…
第N步 - …

如果文本中不包含一系列的指令，则直接写“未提供步骤”。"
\"\"\"{text_2}\"\"\"
"""
response = get_completion(prompt)
print("Text 2 的总结:")
print(response)

Text 2 的总结:
未提供步骤。

2.3、提供少量示例

即在要求模型执行实际任务之前，给模型一两个已完成的样例，让模型了解我们的要求和期望的输出样式。

prompt = f"""
您的任务是以一致的风格回答问题。

<孩子>: 请教我何为耐心。

<祖父母>: 挖出最深峡谷的河流源于一处不起眼的泉眼；最宏伟的交响乐从单一的音符开始；最复杂的挂毯以一根孤独的线开始编织。

<孩子>: 请教我何为韧性。
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

<祖父母>: 韧性是一种坚持不懈的品质，就像一棵顽强的树在风雨中屹立

 

3、给模型思考时间

由于大模型的回答机制，每次只提供很短的处理时间，要求尽快响应用户结果。

这对于复杂的、内容较多的问题无法准确的回答。

所以通过引导、多次问答的方式，提高回答的质量

3.1、指定完成任务所需的步骤

首先我们描述了杰克和吉尔的故事，并给出提示词执行以下操作：首先，用一句话概括三个反引号限定的文本。第二，将摘要翻译成英语。第三，在英语摘要中列出每个名称。第四，输出包含以下键的 JSON 对象：英语摘要和人名个数。要求输出以换行符分隔。

text = f"""
在一个迷人的村庄里，兄妹杰克和吉尔出发去一个山顶井里打水。\
他们一边唱着欢乐的歌，一边往上爬，\
然而不幸降临——杰克绊了一块石头，从山上滚了下来，吉尔紧随其后。\
虽然略有些摔伤，但他们还是回到了温馨的家中。\
尽管出了这样的意外，他们的冒险精神依然没有减弱，继续充满愉悦地探索。
"""
# example 1
prompt_1 = f"""
执行以下操作：
1-用一句话概括下面用三个反引号括起来的文本。
2-将摘要翻译成英语。
3-在英语摘要中列出每个人名。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：english_summary，num_names。

请用换行符分隔您的答案。

Text:
```{text}```
"""
response = get_completion(prompt_1)
print("prompt 1:")
print(response)

prompt 1:
1-两个兄妹在山上打水时发生意外，但最终平安回家。
2-In a charming village, siblings Jack and Jill set off to fetch water from a well on top of a hill. While singing joyfully, they climbed up, but unfortunately, Jack tripped on a stone and rolled down the hill, with Jill following closely behind. Despite some minor injuries, they made it back to their cozy home. Despite the mishap, their adventurous spirit remained undiminished as they continued to explore with delight.
3-Jack, Jill
4-{"english_summary": "In a charming village, siblings Jack and Jill set off to fetch water from a well on top of a hill. While singing joyfully, they climbed up, but unfortunately, Jack tripped on a stone and rolled down the hill, with Jill following closely behind. Despite some minor injuries, they made it back to their cozy home. Despite the mishap, their adventurous spirit remained undiminished as they continued to explore with delight.", "num_names": 2}

上述输出仍然存在一定问题，例如，键“姓名”会被替换为法语（译注：在英文原版中，要求从英语翻译到法语，对应指令第三步的输出为 'Noms:'，为Name的法语，这种行为难以预测，并可能为导出带来困难）

因此，我们将Prompt加以改进，该 Prompt 前半部分不变，同时确切指定了输出的格式。

prompt_2 = f"""
1-用一句话概括下面用<>括起来的文本。
2-将摘要翻译成英语。
3-在英语摘要中列出每个名称。
4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：English_summary，num_names。

请使用以下格式：
文本：<要总结的文本>
摘要：<摘要>
翻译：<摘要的翻译>
名称：<英语摘要中的名称列表>
输出 JSON：<带有 English_summary 和 num_names 的 JSON>

Text: <{text}>
"""
response = get_completion(prompt_2)
print("\nprompt 2:")
print(response)

prompt 2:
Summary: 在一个迷人的村庄里，兄妹杰克和吉尔在山顶井里打水时发生了意外，但他们的冒险精神依然没有减弱，继续充满愉悦地探索。

Translation: In a charming village, siblings Jack and Jill set off to fetch water from a well on top of a hill. Unfortunately, Jack tripped on a rock and tumbled down the hill, with Jill following closely behind. Despite some minor injuries, they made it back home safely. Despite the mishap, their adventurous spirit remained strong as they continued to explore joyfully.

Names: Jack, Jill

JSON Output: {"English_summary": "In a charming village, siblings Jack and Jill set off to fetch water from a well on top of a hill. Unfortunately, Jack tripped on a rock and tumbled down the hill, with Jill following closely behind. Despite some minor injuries, they made it back home safely. Despite the mishap, their adventurous spirit remained strong as they continued to explore joyfully.", "num_names": 2}

 3.2、指导模型提出自己的解法

在设计 Prompt 时，我们还可以通过明确指导语言模型进行自主思考，来获得更好的效果。

举个例子，假设我们要语言模型判断一个数学问题的解答是否正确。仅仅提供问题和解答是不够的，语言模型可能会匆忙做出错误判断。

相反，我们可以在 Prompt 中先要求语言模型自己尝试解决这个问题，思考出自己的解法，然后再与提供的解答进行对比，判断正确性。这种先让语言模型自主思考的方式，能帮助它更深入理解问题，做出更准确的判断。

接下来我们会给出一个问题和一份来自学生的解答，要求模型判断解答是否正确：

prompt = f"""
判断学生的解决方案是否正确。

问题:
我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。

    土地费用为 100美元/平方英尺
    我可以以 250美元/平方英尺的价格购买太阳能电池板
    我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元
    作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。

学生的解决方案：
设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
费用：

    土地费用：100x
    太阳能电池板费用：250x
    维护费用：100,000美元+100x
    总费用：100x+250x+100,000美元+100x=450x+100,000美元
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

学生的解决方案是正确的。他正确地计算了土地费用、太阳能电池板费用和维护费用，并将它们相加得到了总费用。

但是注意，学生的解决方案实际上是错误的。（维护费用项100x应为10x，总费用450x应为360x）

我们可以通过指导模型先自行找出一个解法来解决这个问题。

在接下来这个 Prompt 中，我们要求模型先自行解决这个问题，再根据自己的解法与学生的解法进行对比，从而判断学生的解法是否正确。同时，我们给定了输出的格式要求。通过拆分任务、明确步骤，让模型有更多时间思考，有时可以获得更准确的结果。在这个例子中，学生的答案是错误的，但如果我们没有先让模型自己计算，那么可能会被误导以为学生是正确的。

prompt = f"""
请判断学生的解决方案是否正确，请通过如下步骤解决这个问题：

步骤：

    首先，自己解决问题。
    然后将您的解决方案与学生的解决方案进行比较，对比计算得到的总费用与学生计算的总费用是否一致，并评估学生的解决方案是否正确。
    在自己完成问题之前，请勿决定学生的解决方案是否正确。

使用以下格式：

    问题：问题文本
    学生的解决方案：学生的解决方案文本
    实际解决方案和步骤：实际解决方案和步骤文本
    学生计算的总费用：学生计算得到的总费用
    实际计算的总费用：实际计算出的总费用
    学生计算的费用和实际计算的费用是否相同：是或否
    学生的解决方案和实际解决方案是否相同：是或否
    学生的成绩：正确或不正确

问题：

    我正在建造一个太阳能发电站，需要帮助计算财务。 
    - 土地费用为每平方英尺100美元
    - 我可以以每平方英尺250美元的价格购买太阳能电池板
    - 我已经谈判好了维护合同，每年需要支付固定的10万美元，并额外支付每平方英尺10美元;

    作为平方英尺数的函数，首年运营的总费用是多少。

学生的解决方案：

    设x为发电站的大小，单位为平方英尺。
    费用：
    1. 土地费用：100x美元
    2. 太阳能电池板费用：250x美元
    3. 维护费用：100,000+100x=10万美元+10x美元
    总费用：100x美元+250x美元+10万美元+100x美元=450x+10万美元

实际解决方案和步骤：
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

实际解决方案和步骤：

    1. 土地费用：每平方英尺100美元，所以总费用为100x美元。
    2. 太阳能电池板费用：每平方英尺250美元，所以总费用为250x美元。
    3. 维护费用：固定费用为10万美元，额外费用为每平方英尺10美元，所以总费用为10万美元+10x美元。
    4. 总费用：将上述三项费用相加，得到总费用为100x美元+250x美元+10万美元+10x美元=360x+10万美元。

学生计算的总费用：450x+10万美元
实际计算的总费用：360x+10万美元
学生计算的费用和实际计算的费用是否相同：否
学生的解决方案和实际解决方案是否相同：否
学生的成绩：不正确

 4、局限性

模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的假知识

 

本文标签： 提示正确工程LLM