提示词工程包含那些内容

提示词工程（Prompt Engineering）通常是指在自然语言处理中，特别是生成式模型如预训练语言模型（如通义千问）中，如何设计和构建合适的输入提示或指令来引导模型产出所需的结果。它主要包括以下几个方面：

1. **清晰的目标**：明确告诉模型你需要什么样的输出，例如生成文章、解答问题、翻译等。

2. **结构化提示**：利用关键词、上下文或模板来组织输入，帮助模型理解任务范围。

3. **控制度量**：通过调整提示的复杂性和详细程度来控制模型的生成风格，比如让其更简洁或详尽。

4. **避免误导**：避免引导性过强的词汇，以免模型过度依赖于特定的提示而忽视了自身的泛化能力。

5. **多样性与新颖性**：考虑如何激发模型的创造力和多样性，同时保持生成内容的合理性和相关性。

6. **评估与反馈**：定期评估提示的效果，根据实际应用中的反馈进行优化。

相关问题

提示词工程python示例

### Python 提示词工程概述

提示词工程涉及设计和优化用于交互式AI系统的指令，使得机器能够更有效地理解和执行用户的意图。对于Python编程而言，这意味着创建特定于上下文的命令来引导程序行为或模拟某些操作环境。

#### 添加自定义库路径至Python搜索路径中的方法

为了使外部库能够在脚本中被成功调用，在运行之前可能需要调整`PYTHONPATH`环境变量或将目标文件夹加入到当前会话内的模块查找列表里。下面是一段示范如何动态增加目录作为新的包源位置的例子[^3]：

import sys
sys.path.append('/home/aistudio/external-libraries')

这段简单的代码片段展示了向已有的系统路径集合追加一个新的条目——即位于用户主目录下的`external-libraries`子文件夹。这样做之后，只要该附加项存在于磁盘上并且包含了有效的`.py`文件，则它们就可以像内置的标准库一样轻松地通过标准方式引入项目之中了。

#### 构建高效的提示模板以增强用户体验

针对希望利用自然语言处理技术构建更加人性化的应用程序开发者来说，掌握良好的提示工程技术至关重要。这里给出几个实用建议以及对应的样例实现：

- **多语言支持**：允许用户选择他们偏好的交流媒介，并据此调整对话模式。

def translate_text(text, target_language='en'):
    """Translate the given text into another language."""
    from googletrans import Translator
    translator = Translator()
    result = translator.translate(text, dest=target_language).text
    return result

- **格式化输出控制**：依据应用场景的不同需求改变最终呈现样式。

def format_output(data, output_format='json'):
    """Convert data structure to specified string representation."""
    if output_format.lower() == 'html':
        html_content = "<ul>" + "".join([f"<li>{item}</li>" for item in data]) + "</ul>"
        return html_content
    elif output_format.lower() == 'markdown':
        md_list = "- " + "\n- ".join(map(str, data))
        return f"List:\n{md_list}"
    else:  # Default JSON formatting
        import json
        return json.dumps(data, indent=4)

上述两个函数分别实现了基本的语言转换功能和支持三种常见文档布局的选择机制。前者依赖第三方API完成跨语种映射工作；后者则提供了灵活的数据序列化选项给前端展示层使用。

提示词工程架构RASCEF

### 工程架构中的RASCEF概念

在工程架构领域，RASCEF作为一种高效的提示词框架被广泛应用。此框架旨在帮助工程师和设计师构建全面且系统的解决方案，确保项目能够满足业务需求并具备良好的可扩展性和维护性。

#### R代表可靠性(Reliability)

可靠性是指系统能够在规定条件下，在指定时间内无故障运行的能力。为了提高系统的可靠性，设计阶段应考虑冗余机制、错误检测与恢复策略以及容错能力的设计[^1]。

def check_system_reliability(system):
    """
    检查给定系统的可靠性指标.
    
    参数:
        system (dict): 描述系统的字典, 包含组件及其状态
    
    返回:
        float: 可靠性评分(0到1之间)
    """
    reliability_score = sum(component['uptime'] / component['total_time']
                           for component in system.values()) / len(system)
    return round(reliability_score, 2)

#### A表示可用性(Availability)

可用性指的是服务或资源可以随时访问的程度。高可用性的实现通常依赖于负载均衡技术、自动伸缩集群和服务发现机制来保障即使部分节点失效也不会影响整体功能正常运作。

#### S关注安全性(Security)

安全措施贯穿整个软件开发生命周期，从身份验证、授权控制到数据加密传输等方面都需要严格把控。采用零信任网络模型可以帮助减少潜在威胁面，并通过持续监控活动日志及时响应异常行为。

#### C强调成本效益(Cost-effectiveness)

优化资源配置以达到最佳性价比是每个企业追求的目标之一。通过对基础设施即代码(IaC)工具的应用，自动化部署流程不仅降低了人为操作失误的风险，还使得环境搭建更加迅速灵活；同时利用云服务平台提供的按需计费模式有效节省开支。

#### E注重易用性(Ease of use)

无论是内部员工还是外部客户都期望获得简单直观的操作体验。因此界面设计应当遵循用户体验原则，提供清晰的帮助文档和技术支持渠道以便快速解决问题。另外API接口也应保持简洁明了易于集成第三方应用。

#### F聚焦未来适应力(Future adaptability)

随着技术和市场需求的变化速度加快，提前规划好迁移路径对于长期发展至关重要。微服务体系结构允许独立开发不同模块而不必担心版本兼容问题；容器化打包方式则让应用程序更容易移植至其他平台之上。

### RASCEF的最佳实践案例分析

假设某公司正在建设一套在线教育平台，以下是基于RASCEF框架制定的一些具体实施方案：

- **可靠性**: 实施多数据中心异地灾备方案，定期备份数据库；
- **可用性**: 部署CDN加速静态资源加载速度，配置弹性计算实例应对流量高峰；
- **安全性**: 启用双因素认证保护账户信息安全，启用SSL证书确保HTTPS连接的安全性；
- **成本效益**: 使用Serverless架构降低服务器运维负担，根据实际请求量动态调整资源配额；
- **易用性**: 设计扁平化的导航菜单方便学员查找课程资料，开放RESTful API供合作伙伴调用；
- **未来适应力**: 构建松耦合的服务网格便于后续迭代升级，探索边缘计算场景下的新应用场景。