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什么是结构化提示词

回答

结构化提示词是一种提示词构建的方法，由云中江树提出并开源发布。其思想类似于日常写作中使用的文章结构，通俗来说就是像写文章一样写提示词。

例如，小七姐提供了一套极简的基础结构化编写 Prompt 的框架，包括定义角色、描述角色信息（如作者、版本、语言、主要功能）、列出主要目标、限制条件、所需技能以及工作流程等。

在一些领域如舞曲提示词中，也存在特定的结构提示词，如上行进行、预示性歌词、气氛转变等。

LangGPT 提出的结构化提示词已被国内主流大模型智能体平台使用，并发展成为有影响力的学习交流社群。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

云中江树- LangGPT 提示词

[title]云中江树- LangGPT提示词云中江树是Prompt提示词框架LangGPT的作者，并组建了EmbraceAGI学习社区他早在2023年3月就提出了结构化构建提示词的方法，并发布在了Github，很快收藏破千如果你期望了解更多关于大语言模型的Prompt提示词工程，请关注云中江树以下是社区介绍也可以直达主页：[⭐LangGPT结构化提示词](https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe?fromScene=spaceOverview)LangGPT是Language For GPT的简称，中文名为结构化提示词。我们的愿景是让人人都能写出高质量提示词。我们希望揭开提示工程的神秘面纱，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。结构化提示词由云中江树提出，最早于2023年5.4青年节开源发布（GPT-4发布后约一个月多）为LangGPT项目，一经发布便成为GitHub开源社区全球趋势热榜前十项目，并且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，当前已经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。

小七姐：Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）

[title]小七姐：Prompt喂饭级系列教程小白学习指南（四）作者：小七姐可以在以下地址关注她，主页内容更丰富：[小七姐的](https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7)[Prompt](https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7)[学习社群](https://t.zsxq.com/15KhQ0RE7)在今天的（四）中，我们主要分享：Prompt的结构化什么是结构化Prompt？结构化的思想很普遍，结构化内容也很普遍，我们⽇常写作的⽂章，看到的书籍都在使⽤标题、⼦标题、段落、句⼦等语法结构。结构化Prompt的思想通俗点来说就是像写⽂章⼀样写Prompt。结构化编写Prompt本身算是提示词编写的进阶学习内容，基于我们是面向新手的喂饭级教程，这里只列举一套（极简）基础的结构化编写Prompt的框架，我们可以看到它通过一些特定的标准，将提示词结构为一些固定范式，例如：# Role:[请填写你想定义的角色名称]# Profile:- author:作者- version:版本- language:中文- description:[请简短描述该角色的主要功能，50字以内]## Goals:1.[请列出该角色的主要目标1]2.[请列出该角色的主要目标2]## Constrains:[请列出该角色在互动中必须遵循的限制条件1][请列出该角色在互动中必须遵循的限制条件2]## Skills:[为了在限制条件下实现目标，该角色需要拥有的技能1][为了在限制条件下实现目标，该角色需要拥有的技能2]## Workflows:1.[请描述该角色的工作流程的第一步]2.[请描述该角色的工作流程的第二步]我们看到上述范例中有一些特殊写法和标识：

流派、风格参考

[title]流派、风格参考[heading1]Suno 108个舞曲提示词结构提示词Suno结构提示词[Ascending progression]-上行进行[Anticipatory lyrics]-预示性歌词[Atmospheric shift]-气氛转变[Bridge modulation]-桥段转调[Brightening harmonies]-明亮和声[Build-up dynamics]-动态积累[Climactic theme]-高潮主题[Circle of fifths]-五度圈[Chromatic transition]-半音过渡[Diatonic pivot]-调性轴心转换[Dramatic twist]-戏剧性转折[Descending melody]-下行旋律[Emotional climax]-情感高潮[Enharmonic modulation]-等音转调[Evocative cue]-引发联想的提示[Falling tension]-张力下降[Flattened tone]-降低音调[Fluid movement]-流畅移动[Gradual swell]-逐渐增强[Guitar solo]-吉他独奏[Guided imagery]-引导想象[Harmonic surprise]-和声惊喜[Heightened emotion]-情感高涨[Half-step change]-半音变化[Introspective moment]-内省时刻[Increasing tempo]-速度加快[Implicit suggestion]-隐含暗示[Juxtaposition]-并置[Joyful transition]-欢快过渡[Jazz turn]-爵士转折[Key shift cue]-转调提示[Kinetic ascent]-动态上升[Knockout transition]-震撼性转接[Lyrical foreshadowing]-歌词预示[Leading alteration]-导向改变[Lush layers]-丰富层次[Modulatory sequence]-转调序列[Musical tension]-音乐张力[Motif transformation]-主题变化[Narrative build-up]-叙事积累

其他人在问
常用的结构化提示词框架有哪些？
以下是一些常用的结构化提示词框架： 1. 基础的结构化编写 Prompt 框架： Role: Profile: author:作者 version:版本 language:中文 description: Goals: 1. 2. Constrains: Skills: Workflows: 1. 2. 2. CRISPE 框架（Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment） 3. BROKE 框架（Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve） 4. ICIO 框架： Instruction（指令）：明确定义 AI 需要执行的任务，遵循简洁明了、具体详细、行动导向、单一任务等原则。 Context（背景信息）：提供任务的相关背景，包括任务目的、目标受众、相关背景、限制条件、角色扮演等。 Input Data（输入数据）：为 AI 提供执行任务所需的具体信息或数据。 Output Indicator（输出引导）：指导 AI 如何构建和呈现输出结果，包括格式要求、语气和风格、长度限制、结构指引、特殊要求、评估标准等。
2024-11-14
结构化提示词
结构化提示词是一种像写文章一样编写提示词的方法。其思想较为普遍，日常写作的文章和书籍都常使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。 在文生图方面，调整好参数生成图片后，若质感欠佳，可添加标准化提示词，如“，绘图，画笔”等，让画面更趋近于固定标准。 对于新手，有一套极简基础的结构化编写 Prompt 框架，例如： Role: Profile: author:作者 version:版本 language:中文 description: Goals: 1. 2. Constrains: Skills: Workflows: 1. 2. 在提高模型响应精确度方面，改进提示词格式很重要。如在问答和文本分类中，提示词可以通过指令、上下文、输入和输出指示来改进响应结果。越明确的指示，响应越好。包含相关语境和其他要素，提供更多信息和具体指令，能使响应更符合需求。
2024-11-11
GPTs 结构化提示词模板
以下是为您整理的关于 GPTs 结构化提示词模板的相关内容： 简单的提示词模板：最终目标是把需求说清楚。例如，“Act like a ”。 GPTs 教程及案例拆解 开源：一些 GPTs 的 prompt 中，如超强 LOGO 生成器，其使用方法为设计一个 logo 生成工具，允许用户上传多张 logo 图片作为参考，通过提示询问用户是否使用这些图片来创建新的 logo 设计，可自定义提示词风格和设定图片参考权重，利用 GPT4 Vision 的识图能力生成新 logo 设计，若用户不满意则重新生成，创作完后提示用户是否满意，满意则提供转 LOGO 矢量图的链接。 GPTs 教程及案例拆解 精选：GPTs 项目包括 Reviewer2Pal，可帮用户将直白的英文论文回应转换为专业回复；方法论专家 Methodology Expert，辅助用户使用方法论解决相关问题；灵感专家 Brainstorming Expert，辅助用户进行灵感思考和提出发散性角度；自动结构化框架，由小七姐编写，欢迎关注其公众号“AI 中文百科”领取更多好玩的 GPT 工具。
2024-11-07
如何利用飞书多维表格识别pdf文件中的内容，自动生成结构化数据
飞书多维表格是一款功能强大的在线数据库工具，它能够存储和管理数据，并且通过智能伙伴实现自动化管理选题、任务管理等多种应用场景。要利用飞书多维表格识别PDF文件中的内容并自动生成结构化数据，你可以按照以下步骤操作： 1. 准备PDF文件：确保你有一个包含所需信息的PDF文件。 2. 使用OCR技术：首先，你需要使用光学字符识别（OCR）技术来识别PDF文件中的文字内容。OCR技术可以将PDF中的图像文字转换为可编辑的文本数据。 3. 飞书智能伙伴：飞书提供了智能伙伴功能，可以通过对话的方式帮助用户创建多维表格或解析数据。你可以通过智能伙伴发送指令，让它根据你的要求自动完成一系列的多维表格操作。 4. 解析文本并填入多维表格：在飞书多维表格中，你可以使用智能伙伴的“录入一行记录并拆解到对应字段”的功能，将OCR识别后的文本数据解析并填入到多维表格的对应字段中。 5. 创建和调整多维表格结构：根据解析后的数据，你可以使用智能伙伴的“增加一些字段”或“推荐相关字段”的功能来调整多维表格的结构，确保表格能够准确地反映PDF文件中的信息。 6. 数据整理和验证：在数据被录入多维表格后，你可能需要进行一些手动的整理和验证，以确保数据的准确性和完整性。 7. 利用飞书开放平台：如果需要更高级的自动化和集成，你可以利用飞书开放平台，结合其他工具或服务，例如ChatGPT，来进一步优化数据的识别和处理流程。 请注意，这个过程可能需要一些技术知识和对飞书多维表格功能的熟悉。如果你需要进一步的帮助或定制化的解决方案，可以考虑参与飞书举办的“多维表格开发者日 | AI 专场”活动，以获取更多的信息和支持。
2024-07-05
结构化思维是？
结构化思维是一种将问题或任务分解为多个部分，并按照一定的逻辑顺序进行组织和分析的思维方式。它强调对问题进行系统性的思考，通过拆解问题，找出各个环节之间的关系，从而更深入地理解问题，并找到解决方案。 在使用 AI 工具时，结构化思维也非常重要。例如，在使用 ChatGPT 时，可以通过追问法来提高对话能力。具体来说，可以先问主题、面向和希望的细节，然后针对回复追问差别、步骤、条件或资源，提供可行的做法与选择，并加入风格或其他限制，最后再提供更多元素让它改写。这样可以帮助我们更好地利用 AI 工具，获得更准确、详细的答案。 此外，在使用 AI 工具时，还需要注意一些问题。例如，上下文 token 长度可能会有限制，需要参考分治法来解决。同时，在让 AI 学习现有数据时，需要描述清楚如何总结规律才能总结得好。 总之，结构化思维是一种非常重要的思维方式，可以帮助我们更好地理解问题、解决问题，并提高使用 AI 工具的效果。
2024-07-05
知识库中有哪些关于结构化提示词的文章，请列表显示
以下是知识库中关于结构化提示词的一些文章： 1. 《LangGPT 相关视频 & 活动分享》：介绍了 LangGPT 项目的相关视频和活动，包括结构化 prompt。 2. 《系统论述文章构建高性能 Prompt 之路—结构化 Prompt》：探讨了如何构建高性能的 Prompt，包括结构化 Prompt 的使用。 3. 《提示链 Prompt Chain 和多提示词协同》：介绍了 Prompt Chain 和多提示词协同的概念，以及如何使用它们来提高模型的性能。 4. 《如何构建生产级鲁棒高性能 Prompt》：提供了一些关于如何构建生产级鲁棒高性能 Prompt 的建议。 5. 《提升大模型可靠性的 prompt 方法汇总》：总结了一些提升大模型可靠性的 prompt 方法，包括结构化 Prompt。 6. 《为什么结构化 Prompt 如此有效？》：解释了结构化 Prompt 之所以有效的原因。 7. 《DALLE3 的紧箍咒》：讨论了 DALLE3 模型的限制，以及如何使用结构化 Prompt 来克服这些限制。 这些文章提供了关于结构化提示词的不同方面的信息，包括如何使用它们来提高模型的性能和可靠性，以及如何构建生产级的高性能 Prompt。
2024-05-15
AI提示词方法
以下是关于 AI 提示词方法的全面介绍： 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，方法包括： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述想要表达的内容，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在 Prompt 中插入相关的图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 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。 4. 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。 5. 增加约束条件：为避免 AI 产生意料之外的输出，添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 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。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 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。 编写 prompt 时，还应遵循以下建议： 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：若任务需要特定背景知识，提供足够的上下文。 3. 使用清晰的语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在 prompt 中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁：尽量简洁明了，避免过多信息使 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助 AI 模型更好地理解任务的主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整 prompt，可能需要多次迭代。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中： 1. 提示词用于描绘画面。 2. 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 3. 写好提示词的方法包括： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。
2024-11-22
文生图反向推出提示词
在文生图中，反向推出提示词的方式主要有以下几种： 1. 在图生图功能中，除了文本提词框外，还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后，文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可以反推出关键词组。例如一张小男孩坐在长凳上的图片，通过 CLIP 反推得到的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”，通过 DeepBooru 反推得到的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但这两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。补充好提示词后，调整宽度和高度，使红框刚好匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 2. 利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个相关模型。上一期活动链接：。 3. 利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 。文生图工作流： 。在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 。 在写文生图的提示词时，例如“”。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
通过图反向退出提示词
在 Stable Diffusion（SD）中，通过图反向退出提示词有以下几种情况： 1. 图生图功能除了文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组。例如一张图通过两种反推方式得到的提示词分别为：CLIP——“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”；DeepBooru——“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需要手动补充信息，调整宽度和高度，使红框匹配图片，还要注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 2. 去除图像人物时，将图放入 WD 1.4 标签器中裁剪只保留背景部分，然后反推提示词，如“outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky”，检查无误后发送到文生图中，开启 ControlNet，使用 inpaint 模型涂抹人物部分生成。可调整控制权重和控制模式来优化效果。 3. 进行角色设计时，设置文生图提示词，如大模型“majicmixRealistic_v6.safetensors”，正向提示词“,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w”，设置参数如迭代步数 50、采样方法 DPM++ 2M Karras、尺寸 1328×800px 后出图，可得到 15 个不同角度的人物图片。
2024-11-22
哪些AI软件可以设计提示词和优化提示词
以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确（包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等）、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选： ：AI 艺术提示词生成器。 ：通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器，地址为。 魔咒百科词典：简单易用的 AI 绘画 tag 生成器，地址为。 KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts，网址为。 Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址为。 AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址为。 3. OpenAI API： 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。
2024-11-22
leap提示词技术
以下是关于 leap 提示词技术的相关内容： 在工作中，将两个观察联系起来，对 PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER 进行研究，构建元提示指导 LLM 更有效地进行提示词工程。引入元提示组件，如逐步推理模板和上下文规范，从常见优化概念中汲取灵感并引入口头化对应物。在两个数学推理数据集上测试并确定最佳性能组合 PE2，其在 MultiArith 和 GSM8K 数据集上取得了强大的实证性能，在多种设置中超过自动提示词工程基准，在反事实任务上最为有效，在优化生产中使用的冗长、真实世界提示词方面也证明了适用性。 实验中将方法与普通人类提示词、ChainofThought，并介绍了实施细节。 随着 LLM 和生成式 AI 的发展，提示词设计和工程将更关键，讨论了基础和尖端方法，如检索增强生成（RAG），自动提示词工程（APE）这样的创新未来可能成为标准实践。
2024-11-22