Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

prompt engineering

Answer

Prompt engineering（提示工程）包括以下几个方面：

  1. 提示开发生命周期：
    • 开发测试用例：在定义任务和成功标准后，创建涵盖应用程序预期用例的多样化测试用例，包括典型示例和边界情况，提前定义好的测试用例有助于客观衡量提示的性能。
    • 设计初步提示：制定初步提示，概述任务定义、良好响应的特征及必要的上下文，理想情况下添加规范输入和输出的示例供 Claude 参考，此初步提示作为改进的起点。
    • 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入到 Claude 中，仔细评估模型的响应与预期输出和成功标准的一致性，使用一致的评分标准，如人工评估、与答案标准的比较或 Claude 基于评分标准的判断，关键是要有系统性的评估性能方式。
  2. Claude 的性能：Claude 开箱即提供高水平基线性能，提示工程可进一步提升其性能并微调响应以适应特定用例，这些技术虽非必需，但对提升输入和输出可能有用。可参阅提示入门（https://docs.anthropic.com/claude/docs/intro-to-prompting）快速开始使用提示或了解提示概念。
  3. 使用例子中的迭代和改进：记住，提示工程是一个迭代过程，如果初始示例未产生完美结果，不要灰心，通过调整和实验，能够释放 Claude 的全部潜力，为应用程序取得出色结果。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2.Prompt engineering 提示工程

Develop test cases:With your task and success criteria defined,the next step is to create a diverse set of test cases that cover the intended use cases for your application.These should include both typical examples and edge cases to ensure your prompts are robust.Having well-defined test cases upfront will enable you to objectively measure the performance of your prompts against your success criteria.开发测试用例：在定义任务和成功标准之后，下一步是创建一组多样化的测试用例，涵盖应用程序的预期用例。这些应包括典型示例和边界情况，以确保您的提示具有鲁棒性。提前定义好的测试用例将使您能够客观地衡量您的提示与成功标准的表现。Engineer the preliminary prompt:Next,craft an initial prompt that outlines the task definition,characteristics of a good response,and any necessary context for Claude.Ideally you should add some examples of canonical inputs and outputs for Claude to follow.This preliminary prompt will serve as the starting point for refinement.设计初步提示：接下来，制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及Claude所需的任何上下文。理想情况下，您应该添加一些规范输入和输出的示例供Claude参考。这个初步提示将作为改进的起点。Test prompt against test cases:Feed your test cases into Claude using the preliminary prompt.Carefully evaluate the model's responses against your expected outputs and success criteria.Use a consistent grading rubric,whether it's human evaluation,comparison to an answer key,or even another instance of Claude’s judgement based on a rubric.The key is to have a systematic way to assess performance.根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入到Claude中。仔细评估模型的响应与您预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的Claude判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。

2.Prompt engineering 提示工程

Claude offers high-level baseline performance out of the box.However,prompt engineering can help you enhance its performance further and fine-tune its responses to better suit your specific use case.These techniques are not necessary for achieving good results with Claude,but you may find them useful in upleveling your inputs&outputs.Claude在开箱即用时提供了高水平的基线性能。然而，及时的工程可以帮助您进一步提升其性能，并对其响应进行微调，以更好地适应您特定的用例。这些技术对于实现Claude的良好结果并不是必要的，但您可能会发现它们对提升输入和输出非常有用。To quickly get up and running with a prompt or get introduced to prompting as a concept,see[intro to prompting](https://docs.anthropic.com/claude/docs/intro-to-prompting).要快速开始使用提示或了解提示作为一个概念，可以参阅提示入门。

4.Use examples 使用例子

Remember,prompt engineering is an iterative process.Don't be discouraged if your initial examples don't yield perfect results–with a bit of tweaking and experimentation,you'll be able to unlock Claude's full potential and achieve exceptional results for your applications.记住，快速工程是一个迭代过程。如果你的初始示例没有产生完美的结果，不要灰心-通过一点调整和实验，你将能够释放Claude的全部潜力，并为你的应用程序取得出色的结果。

Others are asking
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答： 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如，DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构，这将加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平，例如可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下，人工智能将改变生活的各个方面，刺激经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答： Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍，英文描述一遍
中文描述： 用户询问：人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用，以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。 英文描述： Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation. 以下是为您找到的相关内容： 1. 人工智能（AI）已经在带来广泛的社会效益，从医疗进步到缓解气候变化。例如，DeepMind（一家英国企业）开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发，已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。 2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一，并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下，AI 将改变生活的所有领域，并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发，包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.
AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用，主要体现在以下几个方面： 1. 提升劳动力水平：随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如，可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。 2. 推动行业转变：生命科学和医疗保健领域正越来越多地受到工程技术的推动而发生转变。在生命科学领域，基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学，且随着人工智能嵌入生命科学实验中，存在着强大的反馈循环。医疗保健领域也在利用技术经历复兴，朝着价值导向的付费模式转变，为人工智能创造了深层次的效用。 3. 助力新疗法开发：在理解生物学方面，人工智能扮演着关键角色，成为揭示生物学复杂性的推动者。如今已有的关于人类疾病的人工智能模型，指引着更有效的药物的开发路径，能够更快地进入市场，并减少失败的次数，使研究超越当前主要依赖实验室人力劳动偶然发现的模式。 但也要注意潜在的担忧，早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业，科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕，以防止潜在的有害副作用。
2024-08-26
什么是prompt engineering
提示工程（Prompt Engineering）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（prompts），以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程是一门经验科学，涉及迭代和测试提示以优化性能。在提示工程周期中花费的大部分精力实际上并不是在编写提示上。相反，大部分提示工程时间都花在开发一组强大的评估上，然后针对这些评估进行测试和迭代。 提示工程的生命周期包括以下几个步骤： 1. 设计初步提示：制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及模型所需的任何上下文。理想情况下，应该添加一些规范输入和输出的示例供模型参考。这个初步提示将作为改进的起点。 2. 测试提示：使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的模型判断的另一个实例。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 3. 优化提示：根据评估结果，对初步提示进行修改和优化。这可能涉及调整提示的内容、结构或格式，以提高模型的性能和准确性。 4. 验证和部署：经过优化的提示需要进行验证和部署。验证包括对模型在不同数据集和任务上的性能进行评估，以确保提示的有效性和泛化能力。部署则涉及将提示集成到实际应用中，以实现对用户的服务。 总之，提示工程是一种通过设计和优化输入提示来引导 AI 模型生成特定输出或执行特定任务的方法。它是 AI 模型开发和优化过程中的一个重要环节，对于提高模型的性能和准确性具有重要意义。
2024-05-26
Prompts（提示词）| 社区内prompt框架课程收录
以下是关于 Prompt（提示词）的相关内容： 一、Prompt 之道：清晰表达 1. 如何清晰表达 各种框架能帮助您将脑海中的想法通过特定角度描述出来，比如明确要做的事情、背景、目标、任务、数据和输出等。这些框架虽表述不同，但作用相似，能比空想更高效。 您可以在使用框架时，换不同预设角度描述同一物体。例如，去年有人用 langGPT 的框架模拟善解人意的老师讲解任何学科的概念。 2. 拓展阅读 ：社区内 prompt 框架课程收录 ：各个场景提示词收录 此外，还有李继刚关于文生文中 prompt 的道、术、用的万字说明，相关链接如下： https://mp.weixin.qq.com/s/R8UbrixkKHXE4dnVt0VMvw 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端：
2025-03-06
Prompt 有哪些范式
以下是关于 Prompt 范式的相关内容： 基础篇： 起手式因人而异，可根据不同作图需求尝试不同场景下的“范式”，如面向人像、风景、物品生成等。 人像生成的反向提示词包括不要出色色、不要出错手错脚错身体、不要低质量图、不要水印等，也鼓励自行梳理。 其他注意事项：越重要的 tag 越往前放；同类型 tag 放在一起；控制 tag 总数在 75 个以内；无关紧要的 tag 不要留。 原理与应用： 简单来说，Prompt 是和大模型交互的语言模板，用于输出对大模型响应的指令，提升回答准确性。 从专业角度，Prompt 给大模型提供模板，包括要求、输入和输出限制，让大模型在限制下得出概率最大的答案。 法律人视角： Prompt 指给人工智能系统提供的信息或问题，引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE，包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。并分别举例说明了每个部分的具体内容。
2025-03-05
我需要一套帮我总结论文，阅读论文的最佳prompt
以下是为您提供的一套帮助总结和阅读论文的最佳 prompt 相关内容： 一、李继刚等的 prompt 最佳实践 对于给定的论文链接，总结如下： 1. 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 2. 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 3. 观察了 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为，得出相关结论，如参与者能够进行机会性的提示迭代设计，但在生成、评估提示有效性和解释提示效果方面存在困难，倾向于过度推广和从人类交流角度过滤提示设计等。 二、小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二） 1. 让 AI 帮您阅读文档时，可使用简单的 Prompt，如：于是这个提示词解决了你自己，和任何收到你 Prompt 的人微调几个关键信息就能自动让 GPT 或者 Kimi 帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦！ 2. 结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，例如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案等。 3. 选择一个好上手的提示词框架，如情境。 三、学术场景数据处理 1. 论文总结：GLM4Plus 结合良好的提示词能够帮助学生快速总结论文内容，提高论文梳理的效率。 2. 论文翻译：GLM 结合良好的提示词能够帮助学生快速翻译论文内容，提高论文阅读效率。 3. 论文内容扩写润色：精心设计的润色提示词可以根据特定场景进行调整，以便生成与特定平台风格相匹配的多样化润色结果。例如针对小红书的使用场景，调整提示词以匹配其特有的口语化、轻松愉快的氛围，将论文中的结论部分润色成适合在小红书上分享的生活化内容。
2025-03-05
裁判模型prompt
裁判模型的 prompt 相关内容如下： 在 2023 年度中文大模型基准测评报告中，对 OPT 主要测评选择题，构造了统一的 prompt 供模型使用，要求模型选取 ABCD 中唯一的选项。多轮简答题 OPEN 更能反应模型真实能力，故权重设置提高。包括 1060 道多轮简答题（OPEN）和 3213 道客观选择题（OPT）。 Prompt 是给到大模型输入的一段原始输入，能够帮助模型更好地理解用户的需求并按照特定的模式或规则进行响应。比如可以设定“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，还可以在 prompt 的设定中，要求模型按照一定的思路逻辑去回答，如思维链（cot），也可以让模型按照特定格式的 json 输出等。 在质证意见 prompt 各大模型评测中，Claude 2.0 输入 prompt 后欢迎语按指示输出，输入 4 份简单证据后输出质证意见书，在格式和内容的真实性、合法性、关联性、证明力等方面进行质证，总结得 5.5 分，结束语没问题。文心一言 3.5 输入 prompt 后欢迎语按指示输出，输入 4 份证据后进行专业分析，在格式和内容各方面的质证都非常专业，总结得 8 分，结束语没问题，提示签署委托代理协议的回复也很棒。
2025-03-05
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍： 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型（如 Claude）的文本，用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如：“User：Why is the sky blue?”。 2. 在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 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。它在 AI 视频生成中作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。如果上述过于抽象，您可以理解 Prompt 为：将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说，prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板，您可以输出对于大模型响应的指令，用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务，并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型，若直接询问大模型而不提供 prompt，相当于大模型随机给出答案。有了 prompt，相当于给了一个模板，包括对于模型的要求、输入和输出的限制，大模型在这个限制之下，去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景中的应用 在即梦 AI 视频生成中，它可以根据用户提供的图片、prompt（文字指令）和各种参数设置生成高质量的视频。要想获得最佳的视频质量，需要写好 prompt，并了解图片生视频和文本生视频中 prompt 的输入位置。
2025-03-04
如何写搭建agent的prompt
搭建 Agent 的 Prompt 可以参考以下步骤： 1. 从基础案例入门 登录控制台：登录扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音注册/登录。 在我的空间创建 Agent：在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”，并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间，请先创建后再选择；Bot 名称可以自定义。 编写 Prompt：填写 Prompt，即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 优化 Prompt：点击“优化”，使用来帮忙优化。 设置开场白。 其他环节。 发布到多平台&使用。 2. 进阶之路 三分钟捏 Bot： 三分钟内可以完成基础的创建步骤。 十五分钟做什么：查看下其他 Bot，获取灵感。 一小时做什么：找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot，深入沟通。 一周做什么：了解基础组件，寻找不错的扣子，借鉴&复制，加入 Agent 共学小组，尝试在群里问第一个问题。 一个月做什么：合理安排时间，参与 WaytoAGI Agent 共学计划，自己创建 Agent，并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 在 WaytoAGI 有哪些支持：文档资源、交流群、活动。 4. 《执笔者》：基于多 Agent 模式的全能写手 多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面将会自动切换为多 agent 调式状态，相比单 agent，主要是多了中间一块的 agent 连接区。 添加合适节点：节点这里有两种方式可以选择，用已发布的 bot，或者创建一个新的 agent，大家按需选取。添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent（“执笔者”）后面即可，无结束节点。 添加合适的 prompt：在多 agent 模式下，我们需要为每个 agent 填写合适的 prompt。外围的人设填写该 bot 的主要功能，内部的 bot 填写各个 bot/agent 的应用场景。 调试与美化：经过以上简单三步，一个多 agent 的 bot 就基本搭建完成，接下来就是漫长的调试过程，如果输出与自己设想有差异，可以不断调整外围和内部 bot 的提示词，提升命中率，优化交互。 5. 一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek 效果对比：用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看。 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向；Thinking Claude 是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。
2025-03-04