大模型基础应用-提示词
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把结构提示词里的模块分成可复用和可变定义两种形式,根据现实项目进行规划,把外部可变的部分作为提示词添加变量的形式组成,比如格式示例部分或风格示例部分,把固定的经验部分作为提示词系统框架中,最终完成项目的自动智能化。
自媒体文本操作大模型需要考虑的提示词问题:
1、根据文本内容意思截断并标注,类似RAG能力
2、分析文本人设自带的说话风格,口头语特点
3、文本的结构模式,根据固有的几种来分析
4、脚本的拍摄展示风格以及人物的个性风格特点
5、文案脚本切中了观众人性中哪一个共鸣的点
6、根据已有的行业爆款作品积累的评论点来提炼人性再构思文案
7、选题所面对的人群用户是哪些,选题打动了她们人性中哪个点
8、第一句观点明确犀利通俗易懂,分两句话,字数每句在10字以内,越简洁越好
9、所有问题都考虑到并合而为一形成的文案
deepseek下载word文档提示词
指令一: 格式和排版要求如下: 1、一级标题字体为 黑体(三号),行距30磅值,段后空0.5行 2、二级标题字体为黑体(三号),行距30磅值,段后空0.5行 3、正文三号仿宋 GB -2312 字体,对齐方式为两端对齐,首行缩进两个字符 指令二: 用 html 的格式输出,需要有能直接下载 word 文档的功能,并且能直接下载 word 文件
我在问大家,也在问自己,提示词到底是什么?它到底的作用是什么?
我试图用一句话来总结一下,我想了很久我觉得还是最开始Transfomer论文里那句话:
Attention is all you need 注意力就是你要的一切。
提示词其实就是碳基对于硅基注意力的分配,短的提示词不一定差,长的提示词不一定好,注意力的核心是激活。
让AI在一个约束好的小圈子里发挥出自己最大的价值。
创造和稳定其实对AI来说没有区别,无非是激活的区域的区别,我们通过提示词约束让AI聚焦注意力,从而完成高质量的产出。
大语言模型是由问题实时构建内容,所以跟软件固定结果输出是根本区别。
一个宽泛问题,大模型“思维”的每次构建的结果都不同,所以要加一限制。
提示词工程:最重要的三板斧是角色功能,示例结构和思维链Cot
最高级的是对话,挖掘ai思维链里更深层的认知能力。我们推理只能有3-5种可能,而AI推理可能有10-15种可能哦
想着学习一下,顺便写一个新手教程,让大家以后也能轻易看懂大佬的提示词。
为什么用Lisp语法写AI提示词,因为程序化的提示词有天生的优势,
• 适合表达复杂的嵌套逻辑和条件
• 输出结果比较稳定
缺点就是写起来复杂,难理解。
类似的还有xml的提示词,V0就是用xml写的,可读性稍微好一点。
今天介绍2种,读懂Lisp语法的提示词的方法
1. 让AI帮助解读,比如转成markdown格式的语法
2. 学习一些基本Lisp语法,能看懂意思就可以
我们根据下面的案例来学习:
这里我提供一份提示词,用来把Lisp语法的提示词转成markdown。
你可以复制到claude试一试。
看一下转换后的结果,好理解多了吧。
我们先学习一些Lisp 编程语言基本语法。以后看到了Lisp提示词,基本就可以理解内容的逻辑了。
上一个图,懂点代码的看了这个图应该基本就弄看懂提示词了。
注释:
代码中以分号 (;) 开头的部分都是注释
关键词:
- defun (定义函数)
- let (定义变量)
- list (定义列表)
函数:
函数以 (defun 函数名 (参数) "函数说明" 函数体) 的形式定义。
比如 (defun 问题之锤 (用户输入) ...) 这个函数可能就是用来处理用户输入的。
最后一个表达式,就是整个函数的返回值
变量名:
(let ((变量名 值)) ...) 是用来定义局部变量。
变量的命名通常能体现它们的含义
函数调用:
Lisp 使用 (函数名 参数1 参数2 ...) 的形式来调用函数。
比如 (问题之锤 用户输入) 可能就是在调用 "问题之锤" 函数来处理 "用户输入"。
-> 宏:
- 写函数调用链更加方便。
- 例如常规写法 (调用函数2 (调用函数1 参数)) ,
- 宏写法:
数据结构:
- 列表 (用括号表示)
- 点状对 (用点连接的两个元素)。
比如 (性格 . (执着 好奇 坦率 睿智 找一)) 表示 "苏格拉底" 的性格特点是一个列表。
顺便说一说常见的提示词语法格式,列举四种常见的。
- Markdown 风格格式
- XML 风格格式
- YAML 风格格式
- 函数式风格(类似 Lisp)