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12种Prompt框架

回答

以下是 12 种 Prompt 框架：

  1. Key Result（关键结果）：说明想要的具体效果，试验并调整。包括改进输入（从答案不足之处着手改进背景、目标与关键结果）、改进答案（在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点）、重新生成（在 Prompt 不变情况下多次生成结果，优中选优）。
  2. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合。
  3. APE 框架：未提供具体说明。
  4. COAST 框架：未提供具体说明。
  5. CONTEXT（上下文背景）：为对话设定舞台。
  6. OBJECTIVE（目的）：描述目标。
  7. ACTION（行动）：解释所需的动作。
  8. SCENARIO（方案）：描述场景。
  9. TASK（任务）：描述任务。
  10. ICIO 框架：相关链接https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md 。
  11. CRISPE 框架：相关链接https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List 。
  12. BROKE 框架：作者陈财猫，相关链接https://web.okjike.com/originalPost/644fd53e263968405b6d5bfd 。

此外还有：

  1. 框架集合：右侧附件做成了海报。
  2. Instruction（指令）：即希望 AI 执行的具体任务，比如翻译或者写一段文字。
  3. Context（背景信息）：给 AI 更多背景信息引导模型做出更贴合需求的回复。
  4. Input Data（输入数据）：告知模型需要处理的数据。
  5. Output Indicator（输出引导）：告知模型要输出的类型或风格。
  6. Capacity and Role（能力和角色）：ChatGPT 应扮演的角色。
  7. Insight（见解）：提供请求的背后见解、背景和上下文。
  8. Statement（声明）：要求 ChatGPT 做什么。
  9. Personality（个性）：希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。
  10. Experiment（实验）：请求 ChatGPT 为您回复多个示例。

其他框架：

  1. ACTION（行动）：描述想做什么。
  2. RESULT（结果）：描述所需的结果。
  3. EXAMPLE（示例）：举一个例子来说明观点。
  4. ROSES 框架：未提供具体说明。
  5. ROLE（角色）：指定 ChatGPT 的角色。
  6. OBJECTIVE（目的）：陈述目标或目标。
  7. SCENARIO（方案）：描述情况。
  8. EXPECTED SOLUTION（解决方案）：定义所需的结果。
  9. STEPS（步骤）：要求达到解决方案所需的措施。
  10. RACE 框架：未提供具体说明。
  11. PATFU 泡芙提示词框架：作者口袋君。
  12. Problem（问题）：清晰地表述需要解决的问题。
  13. Aera（领域）：问题所在领域以及需要扮演的角色。
  14. Task（任务）：解决问题需要执行的具体任务。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Prompts（提示词）

|框架|说明|例子|附件|父记录|<br>|-|-|-|-|-|<br>|Key Result：关键结果|我要什么具体效果试验并调整||||<br>|Evolve：试验并改进|三种改进方法自由组合    <br> a.改进输入：从答案的不足之处着手改进背景B，目标O与关键结果R    <br> b.改进答案：在后续对话中指正chatGPT答案缺点    <br> c.重新生成：尝试在Prompt不变的情况下多次生成结果，优中选优||||<br>|APE框架|||||<br>|COAST框架|||||<br>|CONTEXT上下文背景|为对话设定舞台||||<br>|OBJECTIVE目的|描述目标||||<br>|ACTION行动|解释所需的动作||||<br>|SCENARIO方案|描述场景||||<br>|TASK任务|描述任务||||<br>|ICIO框架|[https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md)||||<br>|CRISPE框架|[https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List](https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List)||||<br>|BROKE框架|作者：陈财猫，[https://web.okjike.com/originalPost/644fd53e263968405b6d5bfd](https://web.okjike.com/originalPost/644fd53e263968405b6d5bfd)||||<br>|ACTION:行动|定义要完成的工作或活动||||<br>|PURPOSE:目的|讨论意图或目标||||<br>|EXPECTATION:期望|陈述预期的结果。||||<br>|TAG框架|||||

Prompts（提示词）

|框架|说明|例子|附件|父记录|<br>|-|-|-|-|-|<br>|框架集合|右侧附件做成了海报||||<br>|ICIO框架|||||<br>|Instruction：指令|即你希望AI执行的具体任务|比如翻译或者写一段什么文字|||<br>|Context：背景信息|给AI更多的背景信息引导模型做出更贴合需求的回复||||<br>|Input Data：输入数据|告知模型需要处理的数据||||<br>|Output Indicator：输出引导|告知模型我们要输出的类型或风格||||<br>|CRISPE框架|||||<br>|Capacity and Role：能力和角色|ChatGPT应扮演什么角色||||<br>| Insight：见解|提供你请求的背后见解、背景和上下文||||<br>|Statement：声明|你要求ChatGPT做什么||||<br>|Personality：个性|你希望ChatGPT以何种风格、个性或方式回应||||<br>|Experiment：实验|请求ChatGPT为你回复多个示例||||<br>|BROKE框架--提出者：陈财猫|||||<br>|Background：背景|说明背景，为ChatGPT提供充足信息||||<br>|Role：角色|我希望ChatGPT扮演的角色||||<br>|Objectives：目标|我们希望实现什么||||

Prompts（提示词）

|框架|说明|例子|附件|父记录|<br>|-|-|-|-|-|<br>|ACTION行动|描述您想做什么||||<br>|RESULT结果|描述所需的结果||||<br>|EXAMPLE示例|举一个例子来说明您的观点||||<br>|ROSES框架|||||<br>|ROLE角色|指定ChatGPT的角色||||<br>|OBJECTIVE目的|陈述目标或目标||||<br>|SCENARIO方案|描述情况||||<br>|EXPECTED SOLUTION解决方案|定义所需的结果||||<br>|STEPS步骤|要求达到解决方案所需的措施||||<br>|RACE框架|||||<br>|ROLE角色|指定ChatGPT的角色||||<br>|ACTION行动|详细说明需要采取什么行动||||<br>|CONTEXT背景|提供有关情况的相关细节||||<br>|EXPECTATION期望|描述预期结果||||<br>|PATFU泡芙提示词框架|作者口袋君||||<br>|来源|||||<br>|Problem问题|清晰地表述需要解决的问题||||<br>|Aera领域|问题所在领域以及需要扮演的角色||||<br>|Task任务|解决这个问题需要执行的具体任务||||

其他人在问
我有126个docs文件，我需要用同一套提示词，对这些文件进行总结，有什么工具可以做到
以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法： 1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结，具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。 2. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding，如 EasyNegative，官方推荐搭配二次元模型使用，能在一定程度上优化生成效果。但需注意，对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题，可能无法完全解决。
2024-10-22
如何进行ai学习 用户id:1232334 描述:北欧5国10日游
以下是新手学习 AI 的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
2024-10-15
如何进行ai学习 用户id:1232334 描述:北欧5国10日游
新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 知识库中有很多大家实践后的作品和文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。
2024-10-10
如何进行ai学习 用户id:1232334 描述:北欧5国10日游
新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，包括图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人进行互动，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。
2024-10-10
蛟龙16pro配置（处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD）可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。
2024-09-14
预算12000 想组装一台AI主机 请帮我写一个配置
对于预算 12000 元组装一台 AI 主机，以下是为您提供的一个配置建议： CPU：Intel Core i713700K 或 AMD Ryzen 9 7900X 散热器：高性能风冷散热器（如猫头鹰 NHD15）或 240/360 水冷散热器 主板：Z790 芯片组主板（如华硕 PRIME Z790P）或 X670 芯片组主板（如技嘉 X670 AORUS ELITE AX） 内存：32GB DDR5 内存（频率 5600MHz 及以上，品牌如金士顿、海盗船） 硬盘：1TB NVMe M.2 固态硬盘（三星 980 Pro 等） + 4TB 机械硬盘（希捷、西部数据等） 显卡：NVIDIA GeForce RTX 4070Ti 或 AMD Radeon RX 7900 XTX 电源：850W 及以上的高品质电源（如振华、航嘉） 机箱：中塔机箱，具备良好的散热和扩展性 请注意，电脑硬件市场价格波动较大，您在实际购买时可以根据当时的价格和具体需求进行适当调整。
2024-08-12
怎么样写prompt？有哪些技巧？你能举个例子吗
写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。
2024-10-22
一个好的prompt,应该具备哪些结构
一个好的 prompt 通常应具备以下结构： 1. CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 承担的角色和具备的能力，例如指定其为专注于民商事法律领域、擅长案例研究等的律师。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理复杂合同纠纷案件时，向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality（个性）：设定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过具体例子进一步说明。 2. 对于镜头提示词： 遵循清晰结构，将场景、主题和相机运动的细节划分为单独部分，例如。 在提示的不同部分重复或强调关键思想，有助于提高输出的一致性。 尝试将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。
2024-10-22
李继刚大神提出的伪代码prompt 相关文章
李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下： 方法论： 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。 结论： 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计，并能对提示更改进行局部测试。 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。 参与者倾向于从单一数据点过度推广，也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。 关键信息： 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的，最近收录不是很及时，可在李继刚的即刻查看更多。 每个角色都有版本迭代，标注版本号，争取更新到最新版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt，有具体场景需求可评论留言，作者可帮忙写定制，也可自己用结构化方式写。 使用方法：开一个 new chat，点代码块右上角的复制，发送到 chat 聊天框，里面的描述可按需求修改。 思路来源：云中江树的框架： 方法论总结： 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有这些 prompt 的加持效果不错。 此外，还有相关的高阶使用方法，如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻？用分治法完成复杂任务”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf），刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果：伪代码提示词”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg），陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏，体验无穷变化的多重人生”（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc）
2024-10-21
prompt 测试工具推荐
以下是为您推荐的一些 AI prompts 测试工具： 1. Langfuse：网站为 ，是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。 2. Langsmith：网站为 ，也是一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。允许用户设计和测试 Prompts，比较和评估不同 Prompts 的效果，还能将 Prompts 测试集成到开发流程中实现自动化测试。 3. PromptPal：开发指向为 ，是专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，能让开发者在 AI 项目中轻松管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。 4. ChainForge：开发指向为 ，是一个开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。 5. Promptknit：网站为 ，是一个为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的 AI 模型的提示。 此外，您还可以参考以下资源： 最流行的“AI 提示生成器”的比较分析： 。 选择合适的 AI Prompts 测试框架可以显著提升开发效率和 AI 模型的质量。开发者可以根据自己的具体需求和偏好来选择最合适的工具。
2024-10-19
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识： 什么是 prompt：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| || |User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 什么是提示工程及与提示词的区别：提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。其关键点包括精确性、创造性、迭代、上下文理解。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以简单或复杂。提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 头脑风暴常用的 20 个 prompt：20 ChatGPT prompts to brainstorm and find infinite new ideas in every field: 1. Brainwriting Prompt: "Let's brainstorm ideas for coming up with intentionally bad ideas can spark creativity and lead us in new directions." 3. Mind Mapping
2024-10-18
什么是System prompt?什么是user prompt?二者有何区别？
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。
2024-10-18
什么是LangGPT框架
LangGPT 是由云中江树开发的一款开源提示词框架。它旨在解决传统提示词在系统性、灵活性和用户友好性方面的不足，更好地挖掘和利用大模型的潜力。 随着 GPT4 等新一代模型的发布，提示词的重要性日益凸显，其编写过程逐渐成为 AI 时代的一种编程语言，而 LangGPT 提示词框架就是为了应对高效编写高质量提示词这一需求而研发的。 云中江树早在 2023 年 3 月就提出了结构化构建提示词的方法，并于 5.4 青年节开源发布，很快收藏破千，成为 GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目，还撰写了学术论文开源发表。 LangGPT 提出的结构化提示词已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用，当前已发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。其愿景是让人人都能写出高质量提示词，为大众提供一套可操作、可复现的提示词方法论、工具和交流社群。 使用框架时，可以换着不同的预设角度去描述同样一个物体。例如，去年有人用 LangGPT 的框架，模拟一个能以善解人意的方式讲解任何学科概念的老师进行输出。
2024-10-21
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架： ICIO 框架：包括 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）、Output Indicator（输出引导）。 CRISPE 框架：涵盖 Capacity and Role（能力和角色）、Insight（见解）、Statement（声明）、Personality（个性）、Experiment（实验）。 BROKE 框架：包含 Background（背景）、Role（角色）、Objectives（目标）、Key Result（关键结果）。 TRACE 框架：有 TASK（任务）、REQUEST（请求）、ACTION（行动）、CONTEXT（上下文）、EXAMPLE（示例）。 ERA 框架：包括 EXPECTATION（期望）、ROLE（角色）、ACTION（行动）。 CARE 框架：由 CONTEXT（上下文）、ACTION（行动）、RESULT（结果）、EXAMPLE（示例）组成。 ROSES 框架：包含 ROLE（角色）、OBJECTIVE（目的）、SCENARIO（方案）。 Evolve 框架：包括试验并改进，通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架：包含 CONTEXT（上下文背景）、OBJECTIVE（目的）、ACTION（行动）、SCENARIO（方案）、TASK（任务）。 TAG 框架：包括 TASK（任务）、ACTION（行动）、GOAL（目标）。 RISE 框架。
2024-10-17
BORE框架
BORE 框架是由自动驾驶行业的产品经理陈财猫提出的一套 ChatGPT 方法论。 BORE 框架的产生过程如下：陈财猫是 ChatGPT 的第一批用户，最初与 ChatGPT 的交互主要是找乐子，后来发现其在工作中能发挥重要作用，从而形成了这套可操作、可重复的方法论。 BORE 框架中，四个字母分别代表四个单词的首字母： 1. B 代表 Background（背景）：阐述任务的宏观背景和微观场景，让 ChatGPT 获得充分信息。 2. O 代表 Objectives（目标）：明确任务目标，告知 ChatGPT 需生成的内容。 3. R 代表 key Results（关键结果）：列出完成任务所需达成的关键结果，包括具体要求和指标，可根据实际需求定制。 4. E 代表 Evolve（改进）：通过试验并调整，灵活组合以下三种改进方法以获得满意答案： 从答案的不足之处着手，更新并迭代 prompt。 在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点。 在 prompt 不变的情况下多次生成结果。 此外，作为产品经理，还可以将 ChatGPT 的能力与外部工具结合，放大其能力，例如为业务画时序图、流程图，用生动的图像和数据分析支撑需求改动，以增加需求通过产品评审会的可能性。 相关文章原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/AGdTBGn9vQrApZwPrAmxtQ
2024-10-16
crispe框架
CRISPE 框架是一个在设计提示词时常用的框架，包含以下几个方面： 1. CR：Capacity and Role（能力与角色），即明确您希望 AI 扮演的角色。 2. I：Insight（洞察），提供背景信息和上下文。 3. S：（陈述），清晰说明您希望 AI 做什么。 4. P：Personality（个性），确定您希望 AI 以何种风格或方式回答您。 5. E：Experiment（实验），要求 AI 为您提供多个答案。 此外，提示词工程师已经发展出了多种提示词框架，CRISPE 框架只是其中之一。例如，还有 ICIO 框架、BROKE 框架等。CRISPE 框架也有不同的表述，有的将其分为涵盖上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）这六个部分。
2024-10-16
BORE框架
BORE 框架是由自动驾驶行业的产品经理陈财猫提出的一套 ChatGPT 方法论。 BORE 框架的产生过程：陈财猫是 ChatGPT 的第一批用户，最初与 ChatGPT 的交互限于找乐子，后来发现其在工作中的巨大作用，并形成了可操作、可重复的方法论。 BORE 框架的名称及含义：BORE 读作，四个字母分别是四个单词的首字母，B 代表 Background（背景），O 代表 Objectives（目标），R 代表 key Results（关键结果），E 代表 Evolve（改进），“BORE”本身也是“钻孔”的意思，便于记忆。 BORE 框架四个流程的详细定义： 1. 背景 B（Background）：阐述任务的宏观背景和微观场景，让 ChatGPT 获得充分信息。 2. 目标 O（Objectives）：明确任务目标，告知 ChatGPT 需生成的内容。 3. 关键结果 R（key Results）：列出完成任务所需达成的关键结果，即具体要求和指标，可按需定制。 4. 改进 E（Evolve）：通过试验并调整，灵活组合以下三种改进方法以获得满意答案。 从答案不足之处着手，更新并迭代 prompt。 在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点。 在 prompt 不变的情况下多次生成结果。 此外，作为产品经理，还可将 ChatGPT 的能力与外部工具结合，放大其能力，例如为业务画时序图、流程图，用生动图像和数据分析支撑需求改动，以增加需求通过产品评审会的可能性。
2024-10-16
promot提示词框架有哪些
提示词工程师已经发展出了多种提示词框架，以下为您介绍一些常见的框架： 1. ICIP 框架：包括指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）。 2. BROKE 框架：着重于背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）。 3. CRISPE 框架：分为上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）。 4. 情境框架。 此外，还有一些特定场景下的框架，比如在商务英语培训中使用的 BROke 框架，其示例为： |框架|说明|示例| |||| |Background：背景|说明背景，为 ChatGPT 提供充足信息|公司由于国际化战略，需要员工提升职场英语水平。| |Role：角色|希望 ChatGPT 扮演的角色|ChatGPT 扮演职场英语导师，支持员工的学习。| |Objectives：目标|希望实现的目标|提升团队的英语交流能力，促进国际业务的成功。| |Key Result：关键结果|想要的具体效果试验并调整|提高员工的职场英语水平，通过实际业务表现评估。| |Evolve：试验并改进|“三种改进方法自由组合|a.提供针对性的语法培训，b.针对实际沟通场景改进学习材料，c.鼓励员工定期进行语言交流。”|
2024-10-10