如果调优prompt-WayToAGI

回答

以下是一些调优 prompt 的方法：

明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。
添加视觉参考：在 prompt 中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。
注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。
优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。
增加约束条件：在 prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。
分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。
参考优秀案例：研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。
反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续完善，直至达到理想结果。

在开发产品视角的大模型 RAG 应用中，匹配出与问句向量相似的 top k 个 chunk 后，将匹配文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。此阶段可能需要 prompt 工程，选择合适的 prompt 模板。根据相关论文，由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，在 prompt 中把 query 放到头部和尾部，同时将相似度大的文档放到 context 的两端，能提升回答效果。

在使用 GPT 模仿创作内容时，重点步骤如下：0.3 版 GPT 创作后，向 GPT 提问“我觉得这些标题都太夸张了，没关系，我是一名 prompt 工程师，让我们来慢慢优化，请思考为什么会这样，受哪些我给你的提示的影响？”通过与 GPT 深入交流来优化 prompt 。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：如何润色或优化 Prompt？

优化和润色提示词（Prompt）对于提高文生图、对话等AI模型的输出质量非常重要。以下是一些可以尝试的方法：1.明确具体的描述使用更具体、细节的词语和短语来描述你想要表达的内容，而不是过于笼统的词语。这样AI更容易准确理解你的需求。1.添加视觉参考在Prompt中插入相关的图片参考，这可以显著提高AI理解你的意图和细节要求的能力。1.注意语气和情感根据需求，用合适的形容词、语气词等调整Prompt的整体语气和情感色彩，让AI能生成出期望的语境和情绪。1.优化关键词组合尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的Prompt描述方式。1.增加约束条件为避免AI产生意料之外的输出，可以在Prompt中添加限制性条件，如分辨率、比例等。1.分步骤构建Prompt将复杂的需求拆解为逐步的子Prompt，引导AI先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。1.参考优秀案例研究AI社区流行的、被证明有效的Prompt范例，借鉴其中的写作技巧和模式。1.反复试验、迭代优化通过多次尝试不同的Prompt写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。

开发：产品视角的大模型 RAG 应用

匹配出与问句向量最相似的top k个chunk之后，会将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的prompt中，提交给LLM。在这个阶段，可能需要一定的prompt工程，选择最合适的prompt模板。根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》，大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，因此在prompt中，把query放到头部和尾部，同时根据相似度，把相似度大的文档放到context的两端，能提升回答效果。

夙愿：使用 GPT 模仿创作内容的万能思路

相比0.1版本，0.3版本创作的标题好了不少，但是我们可以看到0.3版本创作出来的标题还是太夸张了。接下来我将教你：通过与GPT深入交流进而优化Prompt，你在其他地方应该看不到这种优化Prompt的方法。（下面我将输入了0.x版本prompt的GPT称为0.x版GPT）重点步骤1：0.3版GPT创作之后，我们向GPT提问：我觉得这些标题都太夸张了，没关系，我是一名prompt工程师，让我们来慢慢优化，请思考为什么会这样，受哪些我给你的提示的影响？