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什么是System prompt?什么是user prompt?二者有何区别？

回答

System prompt（系统提示）是指在与语言模型（如 ChatGPT 等）的交互中，用于指定模型如何根据设定的角色和逻辑进行回答的文本。它通常包括任务定义（确保模型清楚自己的任务）、输出格式（指导模型如何格式化回答）、操作边界（明确模型不应采取的行为）等部分。在对话中，每次模型给出回应时，都会考虑到系统提示，它就像一个过滤器，模型在回应新提示之前会自动应用。

User prompt（用户提示）则是用户给语言模型（如 Claude 等）的文本，通常以问题或指示的形式出现，用于引发相关输出。

二者的区别在于：

  • 来源不同：System prompt 是为模型设定的规则和指导，而 User prompt 是由用户发起的输入。
  • 作用不同：System prompt 影响模型的整体回答方式和范围，User prompt 则是具体的问题或指令，期望得到针对性的回答。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子

[title]蓝衣剑客：四万字长文带你通学扣子[heading2]三、Coze简介[heading3]3.2 Coze上的Bot请注意，在Bot中所提到的“人设与回复逻辑”功能，实质上指的是system_prompt。这一功能是指定Bot如何根据设定的角色和逻辑进行回答，从而确保其回复符合预设的人物特性和行为逻辑。而“提示词”是user_prompt。请大家一定不要搞混，这个东西很基础，也很关键！

1.Intro to prompting 提示简介

[title]1.Intro to prompting提示简介[heading1]What is a prompt?什么是提示？A prompt is the text that you give Claude to elicit,or"prompt,"a relevant output.A prompt is usually in the form of a question or instructions.For example:提示是您给Claude的文本，用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如：|Role|Prompt|<br>|-|-|<br>|User|Why is the sky blue?<br>为什么天空是蓝色的？|The text that Claude responds with is called a"response",sometimes also called an"output"or"completion."Claude回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。|Role|Response|<br>|-|-|<br>|Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light(blue)scatters more easily than the longer wavelength light(like reds and yellows),so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive.<br>对我们来说，天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光（蓝色）比较长波长的光（如红色和黄色）更容易散射，因此当我们抬头望天空时，看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化，但在白天晴朗的天空中，蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。|

我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛-翻译自宝玉

首先，我们来厘清几个术语：在讨论ChatGPT时，这三个术语“系统提示”、“系统消息”和“自定义指令”几乎可以互换使用。这种用法让许多人（包括我自己）感到混淆，因此OpenAI发表了一篇[文章](https://help.openai.com/en/articles/8234522-chat-completions-api-system-message-vs-custom-instructions-in-ui)，专门解释了这些术语。简要总结如下：“系统提示”和“系统消息”是通过Chat Completions API编程方式交互时使用的术语。而“自定义指令”则是在通过[https://chat.openai.com/](https://chat.openai.com/)的用户界面与ChatGPT交互时使用的术语。尽管这三个术语表达的是相同的概念，但不必因术语的使用而感到困扰。下面我们将统一使用“系统提示”这一术语。现在，让我们一探究竟！[heading3]什么是系统提示？[content]在对话中，每当您提出一个新的提示时，系统提示就像是一个过滤器，大语言模型会在回应您的新提示之前自动应用这一过滤器。这意味着在对话中每次大语言模型给出回应时，都会考虑到这些系统提示。系统提示一般包括以下几个部分：任务定义：确保大语言模型（LLM）在整个对话中清楚自己的任务。输出格式：指导LLM如何格式化其回答。操作边界：明确LLM不应采取的行为。这些边界是LLM治理中新兴的一个方面，旨在界定LLM的操作范围。例如，系统提示可能是这样的：每一部分对应的内容如下图所示：

其他人在问
常用的prompt的自动化词条组合有哪些？
以下是一些常用的 prompt 自动化词条组合： 1. 情境：这是一个基础的提示词框架，可作为入手选择。 2. 对于 Dynamic Prompts 插件，魔法提示词能自动生成补充，如勾选魔法提示词并设置相关参数，包括创意度、模型选择等。以 MagicPrompt 模型为例，能根据输入的关键词生成丰富的补充内容。 3. 在 Prompt 的基础篇中，每个单独的提示词叫 tag（关键词），支持英语及 emoji 。语法规则包括用英文半角逗号分隔 tag ，改变 tag 权重有两种写法，还能进行 tag 的步数控制。 如果您觉得这些例子过于复杂，可结合自身生活或工作场景，如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等，来思考能帮助简单自动化的场景。
2024-10-18
有为AI电商准备的Prompt或者Agent吗
以下是为您整理的关于 AI 电商的 Prompt 或 Agent 的相关信息： 在 Prompt 精选网站中新增了网站，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 在 toB 领域，智能客服产品通常借助 agent 来实现，接入企业的 QA 知识库，对用户的信息予以回应，并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 新增了《》，作者为了让更多人理解 Agents 的可能性，分享了十篇具有较高可读性的关于 AIAgents 论文。 在之前的讨论中提到，AI Agent 的“大脑模块”激活关键之一是 Prompt，但单纯通过 Prompt 构建大脑模块（Prompttuning）一般适合“无趣的灵魂”，拟人化不那么重的情况，而对于“有趣的灵魂”，最直接的解决方式是通过微调一个定向模型（Finetuning），一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-17
gpt写论文推送的prompt
以下是为您整合的关于 GPT 写论文相关的内容： 1. GPTs 源 prompt：这段文字是关于 GPT 作为聊天机器人的功能和限制说明，包括通过 ChatGPT iOS 应用程序对话、处理图像输入、使用工具执行任务等，还提到了小互 bots 的制作过程，如引入外部知识库、聚合自有功能、提供第三方能力、通过 action set 设定 API 能力以及通过 Prompt 的 CoT 思维链处理数据链路等。相关导航网站：https://waytoagi.feishu.cn/record/Yq8DrMybyekB89csQREcZTkQnpd 、https://gptlet.app/gpts 。 2. DALL·E 3 论文公布、上线 ChatGPT，作者一半是华人：论文的最后一章讨论了限制与风险，如在空间感知方面表现不佳，不能很好理解方位词，构建文本描述生成器时存在问题，生成的文本会让图片在重要细节上产生幻觉，对下游任务有影响，未来希望探索字符级语言模型改进。 3. 教育方面：一个历史老师用 GPT 给学生讲课，历史专业学生已训练识别 ChatGPT 等服务的常见陷阱，语言模型对历史学家和历史专业学生是好事，但短期内对历史老师和其他教育工作者有重大问题，教授需重新思考作业，LLMs 注重迭代反馈，不同提示会产生不同结果。
2024-10-17
什么是promptscript？
Promptscript 在 AI 视频生成中，是直接描述或引导视频生成的文本或指令。它类似于给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，用户借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，会影响视频的内容和质量。如果上述解释过于抽象，您可以理解为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。在即梦 Dreamina 这款具备强大视频生成功能的工具中，要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt。图片生视频和文本生视频都有相应的 prompt 输入位置。在自然语言处理领域中，Prompt 是一段文本或语句，用于指导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出，例如“给我写一篇有关人工智能的文章”“翻译这个英文句子到法语”等。在图像识别领域中，Prompt 可以是一个图片描述、标签或分类信息。
2024-10-15
自动生成Prompt
以下是关于自动生成 Prompt 的相关内容： JackeyLiu （JK）的 Prompt 自动优化思路： 作为 ChatGPT 的深度用户，为节省力气，基于初始问题自动生成优质 Prompt。其构建 Prompt 的方法论来自于。 构建 Prompt 的大体思路按照特定流程进行，包括 Prompt Optimizer V0.1 。 Prompt 网站精选： “提示描述语言”（Prompt Description Language）：提供可扩展方式描述提示的行为和特征，可参考 。 Prompts Royaleprompt PK：是一个应用程序，能帮助用户创建多个提示候选项并对决找出最佳提示，具有自动提示生成、自动测试案例生成等功能，可在 。 最流行的人工智能提示生成器的比较分析：文章对几个流行的 AI 提示生成器进行比较，帮助用户在各领域产生新想法，参考 。 Prompt 的专场教程 基础篇： Prompt 是用于指挥 AI 生成所需内容的一段指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 支持的语言为英语，不用担心英语不好的问题，可 ，emoji 也可以用。 语法规则： 用英文半角符号逗号分隔 tag，逗号前后有空格或换行不影响效果。 改变 tag 权重：tag 顺序越靠前对于 SD 权重越大，可通过两种写法设置权重。 进行 tag 的步数控制：SD 先按输入的 tag1 生成，达到设定步数后，tag1 停止作用，tag2 参与，有两种控制方式，各有优劣，按需灵活调用。
2024-10-11
扩写prompt
以下是关于扩写 prompt 的相关内容： 小七姐在其免费知识星球专门研究提示词，最近常被询问如何让大模型生成的内容更多更丰富。这个问题可拆解为几种不同诉求，如扩写（俗称水文），即基于给定内容进行“注水”式扩充；编写，基于给定内容框架生成详细内文；改写，基于给定完整内容以另一种方式写作。这三种写法都有相应方法论，要明确保留与增加的内容及规则，避免啰嗦。在单次对话中，大模型生成内容常受限，可采用分治法分段输出再拼合。此外，还探索了丰富单个窗口生成内容的方法，包括用详细度设定 Prompt、用英文生成再翻译为中文、直接用扩写 Prompt、用代码分析器检查字数加扩写 Prompt 以及情绪勒索。 写 prompt 是关键步骤，决定 AI 模型如何理解和生成文本。好的 prompt 能助模型更好理解任务要求并生成符合预期的文本。编写 prompt 建议有：明确任务，清晰定义如写故事时的背景、角色和情节；提供上下文，任务需特定背景知识时要在 prompt 中提供；使用清晰语言，避免模糊歧义词汇；给出具体要求，如格式或风格；使用示例辅助模型理解；保持简洁，避免过多信息致模型困惑；使用关键词和标签；测试和调整，根据生成结果多次迭代直至满意。 夙愿提到使用 GPT 模仿创作内容的万能思路中，要把方法论和示例写到 prompt 中，最快方法是改写大佬写好的 prompt，如模仿 JK 老师改写。把拆解的方法论和示例写到 Skills 部分可运用 COT 技巧。若之前未写过结构化 prompt，推荐学习云中江树老师的 LangGPT 项目。
2024-10-10
小七姐的提示词课程，双证班、第一期、第二期，内容有何不同，我有必要全部学习吗？
小七姐的提示词课程包括双证班的第一期和第二期，以下是课程内容的介绍： 自由学习时间包含 22 节视频课，授课形式为视频课+知识星球作业+社群答疑。 提示词基础：包括“Hello，大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力：涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践：包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化：包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新：包括“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑：学员有问题可在学习群随时提问，老师和助教会详尽答疑，针对复杂问题，小七姐会录制短视频帮助理解。 对于是否有必要全部学习，取决于您的具体需求和基础。如果您是初学者，建议系统学习以打下扎实基础；如果您已有一定基础，可以根据自身薄弱环节有针对性地选择学习。
2024-10-10
ai到底有何用
AI 具有广泛的用途，以下为您详细介绍： 在新工业革命中，特别是生物科技领域，AI 有助于将过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”。 医疗保健方面： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗，分析患者数据制定个性化治疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 金融服务领域： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，助力投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 零售和电子商务行业： 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 汽车行业： 自动驾驶技术，进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。 提供个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 进行预测性维护，减少停机时间和维修成本。 实现生产自动化，提高生产效率和质量控制。 辅助销售和市场分析。
2024-09-11
AIGC在教育行业有何应用
AIGC 在教育行业有以下应用： 宏观层面：如果把人工智能看作一种生命体，AIGC+教育的内涵其实是碳基生命和硅基生命的交互和培育问题。 中观层面：AIGC 技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力，迫使教育界进一步反思现有的教育框架，包含教学主体、教学内容、教学载体、学习主体等多个维度。 微观层面：教育的各场景，都因 AIGC 技术的应用而有所助益，如教师的备课规划等。此外，教师需要具备对 AIGC 鉴别的认知能力，判断教学场景是否适合引入 AI 技术，明确学生课程产出训练的目的，从而处理好学生产出中 AI 成分的占比是否需要教育干预。但在教育教学过程中，如果设计专业学生无差别地应用 AIGC 替代手绘训练，可能导致他们在需要快速表达的场景中缺失相关技能。
2024-09-05
有何应用在教育方面的AI工具
以下是一些应用在教育方面的 AI 工具： 1. 智能辅助教学工具：如 AI 教师能够引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。 2. 定制学习内容创建工具：像 Google 的 AutoML 可用于创建定制的学习内容，让学生通过有趣方式加深对学科概念的理解。 3. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）相关工具：例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全地进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 4. 写作辅助工具：如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 5. 演示文稿创建辅助工具：像 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 此外，ChatGPT 问世后很快在全球被应用于教学与科研场景。目前，人工智能教育已基本覆盖“教、学、考、评、管”全链条，主要方向包括自适应/个性化学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育以及基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。
2024-08-23
Flux 的lora模型训练教程，我想用用diffuser代码训练，而不是webui或comfyui
以下是关于 Flux 的 lora 模型训练的相关信息： Flux GGUF 模型：https://huggingface.co/city96/FLUX.1devgguf/tree/main GGUF 配套节点插件：https://github.com/city96/ComfyUIGGUF 在最新版本的 ComfyUI 中，GGUF 的节点插件可在 Manager 管理器中搜到下载安装，但 NF4 的配套节点插件搜不到。 注意使用精度优化的低配模型时，工作流和原版不同。把官方的 fp8 工作流中底模的节点换成 NF4 或者 GUFF 即可。 相关生态发展迅速，有 Lora、Controlnet、IPadpter 相关生态建设，字节最近发布的 Flux Hyper lora 可用于 8 步快速生图。下节将先讲讲 Flux 的 lora 训练。
2024-09-05