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

法律大语言模型的提示词工程

法律大语言模型的提示词工程，通常是指对大型预训练语言模型进行特定领域的调整，以增强其对于法律知识的理解和生成能力。在法律领域，这个过程涉及定制化训练数据集，包含大量的法律文件、判例法、法规条文等，以教会模型理解和生成与法律相关的专业术语、概念、条款和解释。

提示词工程的核心目标是通过精心设计的关键字、短语或上下文，引导模型在回答法律问题时展现出专业性和准确性。例如，当输入“合同违约责任”，模型应该能理解并提供相关的法律规定、违约情形和救济措施等内容。这不仅能提升模型在法律咨询场景下的交互效果，还能减少误解或误导的风险。

提示词的选择至关重要，它们不仅要覆盖常见法律问题，还要考虑到不同法律体系和特定领域的特异性。此外，还涉及到隐私保护和合规性，确保生成的内容合法、准确，并尊重用户信息。

prompt提示词工程是如何实践的呢

提示词工程（Prompt Engineering）在实践中通常涉及以下几个步骤：

1. **明确目标**：首先确定你希望模型完成的任务是什么，例如回答问题、创作文本、解决问题等。

2. **编写基础模板**：创建一个简洁的基础模板，比如“告诉我关于...的信息”或“请解释...”。这将是大部分问答型提示的基础。

3. **细化和多样化**：针对特定任务，添加关键词、变量或者选项，让提示更具有针对性。例如，对于一道数学题，可以写作：“解这个方程：2x + 5 = ?”

4. **控制精度和方向**：确保提示足够清晰，避免模棱两可，同时包含足够的上下文信息引导模型往正确的解答路径上引导。

5. **迭代和测试**：使用少量数据对模型进行测试，根据反馈调整提示。你可以尝试不同的表述方式，看哪种能获得最满意的结果。

6. **考虑伦理问题**：确保提示不会引导模型生成不合适或误导性的内容。