Un prompt es el texto que introduce en un modelo de lenguaje grande (LLM), utilizado para indicar explícitamente al modelo qué problema want resolver o qué tarea want completar. También es la base para que el LLM comprenda las necesidades del usuario y genere respuestas o contenido relevante y preciso. Para ayudarle a utilizar los LLM de manera más eficiente, este tutorial proporciona una serie de técnicas prácticas para ayudarle a diseñar y optimizar prompts.
Diseñar prompts
Crear prompts claros y específicos
Imagine asignar una tarea a su colega con solo una oración para describir los requisitos. El resultado de la tarea podría estar lejos de sus expectativas. Sin embargo, si proporciona más información de referencia, como un propósito claro, una dirección sugerida y una estrategia de ejecución, es más probable que completen la tarea con un alto estándar.
Lo mismo aplica al usar LLM. Cuanto más clara y específica sea su descripción de la tarea (prompt), más probable será que el rendimiento del LLM cumpla con sus expectativas.
NotaCrear un prompt claro y específico es el paso más importante para aprovechar al máximo las capacidades de los LLM.
Prompt vago | Prompt claro y específico |
|---|---|
Yo want promover el nuevo producto de mi empresa. El nombre de mi empresa es Bailian, y el nombre del nuevo producto es Zephyr Z9, que es un teléfono portátil ligero. Ayúdeme a crear una publicación de Weibo. | Por favor, diseñe una publicación promocional llamativa para Weibo sobre el teléfono portátil ligero "Zephyr Z9" recién lanzado por mi empresa "Bailian". El contenido debe resaltar los puntos de venta únicos del Zephyr Z9, como su diseño ultradelgado, configuración de alto rendimiento y conveniencia para el usuario, incorporando al mismo tiempo elementos creativos para aumentar el interés de la audiencia y su disposición a interactuar. Recuerde mencionar la reputación de la marca Bailian, despertar la curiosidad de la audiencia y guiarlos a explorar más información del producto o realizar una compra directa. La publicación debe ser concisa e impactante, conforme al estilo y límite de caracteres de la plataforma Weibo, adecuada para distribución en redes sociales. |
Usted es un experto senior en programación PHP que ha recibido una tarea de desarrollo clara. El requisito es: ${require}. Utilice el lenguaje PHP para describir en detalle un algoritmo o método para implementar este requisito, y considere los posibles casos extremos y el manejo de errores que pueden surgir durante la implementación, así como la manera de cumplir con este requisito mediante código eficiente y seguro. | Como un experto experimentado en programación PHP, su tarea específica de desarrollo es: ${require}. Por favor, utilice sus conocimientos profesionales para elaborar en detalle un algoritmo o metodología eficiente utilizando PHP para implementar este requisito de tarea. En su descripción, asegúrese de cubrir los siguientes puntos: - Pasos específicos de implementación, incluyendo la selección y diseño de funciones, clases y estructuras de datos necesarias. - Análisis de condiciones límite, identificando y explicando posibles casos extremos y cómo manejar adecuadamente estas situaciones. - Mecanismos de manejo de errores, describiendo cómo implementar una detección robusta de errores y lógica de manejo de excepciones en el código para garantizar la estabilidad del programa. - Consideraciones de seguridad, discutiendo posibles amenazas de seguridad y medidas preventivas recomendadas para garantizar la seguridad de los datos y la protección de la privacidad durante la ejecución del código. - Sugerencias de optimización de rendimiento, proponiendo métodos para mejorar la eficiencia de ejecución del código, incluyendo pero no limitado a optimización de algoritmos, gestión de recursos y estrategias de caché. Por favor, asegúrese de que su respuesta no solo sea técnicamente precisa, sino también clara y fácil de entender, para que otros desarrolladores puedan captarla rápidamente y aplicarla en proyectos reales. |
Model Studio proporciona una herramienta de optimización de prompts con un solo clic. Vaya a Prompt y haga clic en Automatic Optimization. Esta herramienta puede expandir automáticamente y agregar detalles a sus prompts de entrada. Le recomendamos que primero mejore sus prompts mediante esta herramienta y luego continúe leyendo y probando otros consejos.
La optimización automática funciona llamando a un LLM, lo cual consume una cierta cantidad de tokens y se factura según el precio de inferencia del modelo.
Usar marcos de prompts
Para proporcionar sistemáticamente antecedentes y propósitos claros a los LLM, recomendamos utilizar un marco de prompts para estandarizar sus prompts. Le ayuda a diseñar estructuras de prompts de manera conveniente y rápida. La plantilla considera completamente varios aspectos que afectan la efectividad y relevancia de las salidas del LLM, mejorando significativamente el rendimiento del modelo.
Contiene los siguientes elementos: (Si no está seguro de cómo escribir un elemento específico, considere ingresar palabras clave en la herramienta de optimización de prompts y deje que esta las expanda).
- Contexto: La información de antecedentes que está estrechamente relacionada con la tarea. Esto ayuda al LLM a comprender el escenario específico, asegurando que la respuesta generada sea relevante.
- Objetivo: Declare claramente la tarea específica que espera que complete el LLM. Instrucciones claras y precisas pueden guiar al LLM a enfocarse en la tarea, mejorando la efectividad de la salida.
- Estilo: Especifique el estilo de escritura que want que genere el LLM, que puede ser el estilo de una celebridad específica, una escuela específica o un cierto tipo de experto.
- Tono: Definir el tono que debe tener el contenido de salida, como formal, humorístico, cálido o empático, para adaptarse a diferentes escenarios y propósitos de uso.
- Audiencia: Indique claramente el grupo de lectores objetivo del contenido, ya sean profesionales, principiantes o niños, para que el LLM pueda ajustar el lenguaje y la profundidad del contenido a fin de satisfacer mejor las necesidades de la audiencia.
- Respuesta: Especifique la forma exacta del contenido de salida para asegurar que el LLM proporcione resultados que satisfagan directamente las necesidades de las aplicaciones subsiguientes, como listas, formatos de datos JSON o informes de análisis profesional.
Sin marco de prompts | Con marco de prompts | |
|---|---|---|
Prompt | want promocionar el nuevo producto de mi empresa. El nombre de mi empresa es Bailian y el nombre del nuevo producto es Zephyr Z9, que es un teléfono portátil ligero. Ayúdeme a crear una publicación de Weibo que sea concisa pero impactante. | #Background# Yo want anunciar el nuevo producto de mi empresa. Mi empresa se llama Bailian, y el producto se llama Bailian Zephyr Z9, un teléfono portátil ligero. #Purpose# Cree una publicación de Weibo para mí (límite: 500 palabras) destinada a despertar el interés de las personas para que hagan clic en el enlace del producto y realicen una compra. #Style# Seguir el estilo de redacción de empresas tecnológicas reconocidas para anuncios de productos similares. #Tone# Persuasivo #Audience# La audiencia de mi empresa en Weibo es típicamente de la generación más joven. Personalice su publicación para asegurar que las personas interesadas en productos digitales puedan notar rápidamente su publicación. #Outputs# Una publicación en Weibo que sea concisa e impactante. |
Salida | [Iluminar el futuro, viento y nubes en ascenso]
Ligero, enfocado en la experiencia. #ModelStudioZephyrZ9#, nacido para lo extraordinario, viene por ti. ¡Abraza el futuro ahora y comienza tu propia era de tecnología ligera! Official website: [www.bailian.com/Z9] (please replace with actual URL) #LightweightFlagship #NewTechFashion #PalmArtwork |
En esta era vertiginosa, cada gramo de peso es una carga para la libertad. Model Studio lo entiende bien y ha creado meticulosamente el Zephyr Z9: ¡un teléfono nacido para quienes buscan el equilibrio perfecto entre la máxima ligereza y un potente rendimiento! ¡La sensación de flotabilidad es inolvidable con un solo toque!
Zephyr Z9 redefine la "ligereza" con su asombroso cuerpo delgado. Con apenas X.X mm de grosor, se desliza fácilmente en su bolsillo, convirtiéndolo en el compañero perfecto para sus salidas diarias. ¡Llevarlo es como traer el futuro mientras navega por la jungla urbana!
¡No se deje engañar por su ligereza, su núcleo es pura fuerza sólida! Equipado con el último procesador XXXX, su fluidez está fuera de serie. Ya sea para multitarea o juegos exigentes, Z9 los maneja con facilidad, manteniéndole siempre a la vanguardia de la tecnología.
Equipado con lente súper sensible a la luz de XXMP, claro incluso de noche. El reconocimiento inteligente de escenas con IA hace que cada foto sea comparable a una obra maestra. Con Zephyr Z9, registre cada momento extraordinario y haga que su feed de redes sociales destaque.
¡Pequeño tamaño, gran energía! El Zephyr Z9 cuenta con una batería de alta eficiencia integrada, combinada con tecnología de carga rápida XXX; cargue por un momento, acompañe por mucho tiempo. Diga adiós a la ansiedad por la batería, su creatividad e inspiración ya no tienen límites.⚡
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De la mano con Zephyr Z9, deje que la tecnología y la ligereza vayan juntas. Esto no es solo un teléfono, es su compañero ligero para explorar el mundo. El grosor desafía los límites, el diseño marca tendencia; con Z9 en mano, la inspiración surge en cualquier momento.
Rendimiento más allá de la imaginación, equipado con un procesador ultrarrápido, fluido como el viento; ya sea para acelerar el trabajo o para expediciones de juego, Zephyr Z9 es su primera opción. ¡Una potente duración de batería mantiene viva cada pasión!
Capture cada momento de la vida; la cámara del Z9 ha sido innovadoramente mejorada: escenas nocturnas, retratos, gran angular; cada toma es una obra maestra de portada, haciendo que los hermosos recuerdos nunca se desvanezcan.
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[Diseño ultradelgado, al alcance de su mano]
[Configuración superior, bestia de rendimiento]
[Maestro de la fotografía, grabando la vida]
[Duración de batería sin preocupaciones, lleno de energía]
[Beneficios por tiempo limitado, no se los pierda]
[Comprar Model Studio Zephyr Z9 ahora] [Enlace del producto]Sin el marco de prompts, la salida del LLM, aunque adecuada, parece demasiado generalizada y carece de los detalles necesarios y del atractivo para grupos específicos. Al utilizar el marco de prompts, este no solo le recuerda considerar otros aspectos de los requisitos, especialmente el estilo, el tono y la audiencia que suelen faltar en los prompts generales, sino que también ayuda al LLM a generar una salida más dirigida a grupos jóvenes, con más detalles y una expresión lingüística más atractiva.
NotaExisten muchos tipos de marcos de prompts en la práctica. Puede agregar o eliminar elementos estructurales según los requisitos de su tarea. También puede observar la aplicación flexible de este marco de prompts en los capítulos subsiguientes de este tutorial.
Optimizar prompts
Consejo 1: Proporcionar ejemplos de salida
Proporcionar ejemplos de la salida esperada en el prompt permite que el LLM "imite" los estándares, formatos, conceptos, gramática y tono que requerimos para la salida. Al mismo tiempo, proporcionar ejemplos puede hacer que los resultados de múltiples salidas del LLM sean más consistentes, estabilizando así el rendimiento del modelo.
Sin ejemplos | Con ejemplos | |
|---|---|---|
Prompt | #Background# Eres experto en escribir publicaciones de recomendación de productos para Xiaohongshu y te gusta añadir abundantes elementos de emojis. #Purpose# Genere una publicación de recomendación de productos de Xiaohongshu para promover la secadora de pelo Johnson. Las ventajas de la secadora son: tamaño pequeño, alta estética, fuerte potencia de viento, secado rápido y control inteligente de temperatura que no daña el cabello. #Audience# Jóvenes a los que les gusta seguir la moda, especialmente mujeres jóvenes #Outputs# Formato de artículo de Xiaohongshu, lleno de elementos emoji, conciso pero rico en contenido | #Background# Eres experto en escribir publicaciones de recomendación de productos para Xiaohongshu y te gusta añadir abundantes elementos de emojis. #Purpose# Genere una publicación de recomendación de productos de Xiaohongshu para promover la secadora de pelo Johnson. Las ventajas de la secadora son: tamaño pequeño, alta estética, fuerte potencia de viento, secado rápido y control inteligente de temperatura que no daña el cabello. #Audience# Jóvenes a los que les gusta seguir la moda, especialmente mujeres jóvenes #Outputs# Formato de artículo de Xiaohongshu, lleno de elementos emoji, conciso pero rico en contenido #Tone and Style#
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Salida | Título: Cuerpo: ¡Hola a todos! Hoy voy a recomendarles una brillante nueva estrella en el mundo de la belleza
Primero, ¡su tamaño mini me encanta! Incluso con una bolsa de viaje llena, se puede guardar fácilmente, no ocupa espacio y permite peinarse en cualquier lugar y momento
Mire este diseño, ¡es prácticamente una obra de arte! Ya sea blanco minimalista o rosa premium, ¡llevarlo lo convierte en la persona más cool de la calle! ¿Teléfono? No, este es mi nuevo accesorio de moda
No se deje engañar por su pequeño tamaño, ¡la potencia del aire es impresionante! ¿Con prisa por la mañana? Johnson le ayuda a tener su peinado listo en 5 minutos, ¡eficiencia MÁXIMA!
La tecnología inteligente de control de temperatura cuida suavemente cada mechón de su cabello. Diga adiós al daño por calor, dejando solo un cabello suave y brillante; cada secado es como un tratamiento de salón~
No es solo la potencia del aire la que le entiende, sino también la temperatura. Ajusta automáticamente el calor más adecuado según el tipo de cabello, protegiendo la salud capilar sin temor a daños incluso con uso prolongado En resumen, ¡el secador Johnson es ese pequeño tesoro del que no podrá separarse! ¡Apresúrese a añadirlo a su carrito de compras para acelerar su rutina de belleza! #JohnsonHairDryer #BeautyExpert #QuickHairCareSecrets Etiquete a sus amigos para que ellos también sientan esta ligereza y eficiencia. Recuerde, cuidarse comienza desde la "cabeza"; ¡Johnson y usted juntos, irradien un brillo seguro! |
¡Venga y añada esta pequeña potencia de moda del mundo de los secadores a su carrito de compras! #JohnsonHairDryer #HighAestheticBeautyTool #IntelligentHairCareNewExperience #QuickDryingNoDamage #FashionEssential |
Secador Johnson Compact Magic Wind, el nuevo favorito para un secado rápido y protección capilar
- ¡el secador Johnson! No es solo una herramienta, es prácticamente un salón de belleza portátil
Tamaño compacto, esencial para viajes 
Alta estética, estilo urbano a la moda 
Potente flujo de aire, magia de secado rápido 
Seca rápidamente, protege el cabello 
Control inteligente de temperatura, elección considerada 
¿Puede un secador convertirse también en un accesorio de moda capilar? ¡La pequeña potencia de Johnson le da la respuesta!
Desde que comencé a usar el
secador Johnson
, no solo mi bolsa de viaje se ha vuelto más ligera
, sino que cada secado se ha convertido en un momento placentero
. Después de usarlo unas cuantas veces, mis amigos comentaron que la calidad de mi cabello se ve mejor por más de un nivel, como si acabara de salir del salón
. ¡Es definitivamente el compañero perfecto para viajes cortos o vida en dormitorio! Ideal para todos aquellos que buscan un cuidado capilar eficiente~
¿Se enfrenta a una cascada de cabello mojado que tarda más de media hora cada vez?
No se preocupe, la tecnología inteligente de control de temperatura de Johnson está aquí
. Puede secar rápidamente cada mechón de cabello y, aunque la potencia del aire es fuerte, no daña el pelo. El secreto reside en su capacidad para ajustar inteligentemente la temperatura, protegiendo su cabello del daño por calor
. ¡A partir de ahora, arreglarse rápidamente ya no es un sueño!
Siempre he creído que las buenas herramientas de peinado son una manifestación de la actitud hacia la belleza
. Este secador Johnson de alta estética no es solo una herramienta, sino una pieza de arte en su tocador
. Cada vez que lo uso para secarme el cabello, es como elevar el sentido del ritual de mi estilo personal. ¿Por qué no regalarse un pequeño lujo así? Después de todo, ¡un hermoso día comienza desde la cabeza!
¿Recuerda aquella vez que recibí una invitación a cenar de último momento
, saliendo apresuradamente del gimnasio con el cabello aún empapado de sudor? Justo cuando estaba ansioso, ¡afortunadamente el secador Johnson acudió al rescate de emergencia! Rápidamente transformé mi cabello húmedo y desordenado en un peinado impecable, y cuando entré al salón de banquetes, estaba lleno de confianza
, como si acabara de recibir un tratamiento de salón de alta gama. Gracias a esta herramienta de belleza compacta pero potente, ¡mi belleza ya no está limitada por el tiempo!
¡Seamos mujeres como el viento, elegantes y eficientes, brillando desde la cabeza todos los días!
En la comparación anterior, el LLM aprende de los ejemplos y escribe publicaciones de recomendación en consecuencia.
Consejo 2: Establecer pasos para las tareas
Para muchas tareas complejas, recordar al LLM cómo completar la tarea es esencial.
Consejo 3: Usar separadores para distinguir unidades
Al construir prompts complejos, utilice separadores específicos para definir diferentes unidades de contenido. Esto puede mejorar significativamente la capacidad del LLM para analizar correctamente el prompt. A medida que aumenta la complejidad de la tarea, el uso razonable de separadores se vuelve más importante.
Para los separadores, utilice combinaciones de caracteres únicas que sean raras en textos de lenguaje natural, tales como: ###, ===, >>>. Estas secuencias de símbolos especiales no tienen reglas fijas; la clave es que sean altamente reconocibles, asegurando que el modelo pueda distinguir claramente estos símbolos como marcadores de límite para áreas de contenido, en lugar de puntuación ordinaria o componentes gramaticales en el texto.
Sin separadores | Con separadores | |
|---|---|---|
Prompt | Resuma brevemente la siguiente reseña de película. Antaño enérgico y vital, Zhang Zhiqiang se desvió de su trayectoria de vida original bajo la presión de la vida, "descarrilándose" en la mediana edad. Una decisión impulsiva momentánea lo transformó instantáneamente del "pequeño orgullo" de su familia en una "figura marginal" de la sociedad. Sin embargo, nunca anticipó que esto era meramente el punto de partida de su viaje vital en la mediana edad. Una serie de eventos inesperados llegaron como una tormenta repentina, obligándolo a enfrentarse a sí mismo de nuevo. Cuando la carga de la vida pesó verdaderamente sobre sus hombros, eligió convertirse en repartidor, comenzando de nuevo desde cero. Zhang Zhiqiang, recorriendo las calles y callejones de la ciudad, conoció compañeros afines en el camino. Durante su tiempo juntos, experimentó profundamente la calidez y la frialdad de las relaciones humanas, reencontrando gradualmente su coraje y creencias perdidas en este desafiante "camino inverso", redefiniendo una nueva dirección para su vida. | Resuma brevemente la siguiente reseña de película. ### Antaño enérgico y vital, Zhang Zhiqiang se desvió de su trayectoria de vida original bajo la presión de la vida, "descarrilándose" en la mediana edad. Una decisión impulsiva momentánea lo transformó instantáneamente del "pequeño orgullo" de su familia en una "figura marginal" de la sociedad. ### Sin embargo, nunca anticipó que este era meramente el punto de partida de su viaje vital en la mediana edad. Una serie de eventos inesperados llegaron como una tormenta repentina, obligándolo a enfrentarse a sí mismo de nuevo. Cuando la carga de la vida pesó verdaderamente sobre sus hombros, eligió convertirse en repartidor, comenzando de nuevo desde cero. Zhang Zhiqiang, recorriendo las calles y callejones de la ciudad, conoció a compañeros afines en el camino. ### Durante su tiempo juntos, experimentó profundamente la calidez y la frialdad de las relaciones humanas, encontrando gradualmente su valentía y creencias perdidas en este desafiante "camino inverso", redefiniendo una nueva dirección para su vida. ### |
Salida | La película cuenta una historia de crisis de la mediana edad, donde el protagonista Zhang Zhiqiang se desvía de su camino de vida normal debido a las presiones de la vida. Después de experimentar una serie de desafíos, se convierte en repartidor y, con la ayuda de nuevos amigos, recupera su valentía y creencias, encontrando una nueva dirección en la vida. La película muestra el crecimiento y la autorredención en la adversidad. | El protagonista Zhang Zhiqiang enfrenta dificultades vitales en la mediana edad, y una decisión impulsiva provoca que su estatus social se desplome. Posteriormente, frente a numerosos desafíos, acepta un trabajo como repartidor para empezar de nuevo, estableciendo profundas amistades con sus colegas durante este proceso y recuperando su valentía y creencias a través de las dificultades. Finalmente, entre dificultades y desafíos, encuentra un nuevo significado y dirección para su vida. |
La salida utilizando separadores muestra una mejora notable. El LLM no solo comprendió la relación lógica entre los tres párrafos, sino que también identificó correctamente los separadores y generó tres resúmenes fuertemente relacionados basados en los párrafos separados.
Consejo 4: Guiar al modelo a "pensar"
Para tareas complejas que implican razonamiento lógico y aprendizaje contextual, las técnicas simples de prompts pueden no cumplir con los requisitos de la tarea. Sin embargo, puede guiar al modelo para generar procesos de razonamiento o desglosar tareas complejas y razonar paso a paso, permitiendo que el modelo genere más evidencia de razonamiento antes de producir el resultado.
Aquí presentamos primero Chain of Thought (COT), un método relativamente simple de usar que puede mejorar significativamente el razonamiento de los LLM en escenarios complejos.
Propósito de la tarea: Analizar una estructura JSON compleja
#Background#
JSON input:
{"web-app": {
"servlet": [
{
"servlet-name": "cofaxEmail",
"servlet-class": "org.cofax.cds.EmailServlet",
"init-param": {
"mailHost": "mail1",
"mailHostOverride": "mail2"}},
{
"servlet-name": "cofaxTools",
"servlet-class": "org.cofax.cms.CofaxToolsServlet",
"init-param": {
"templatePath": "toolstemplates/",
"log": 1,
"logLocation": "/usr/local/tomcat/logs/CofaxTools.log",
"logMaxSize": ""}}],
"servlet-mapping": {
"cofaxEmail": "/cofaxutil/aemail/*",
"cofaxTools": "/tools/*"},
"taglib": {
"taglib-uri": "cofax.tld",
"taglib-location": "/WEB-INF/tlds/cofax.tld"}}}
#Purpose#
Based on the JSON, determine if it fully meets the following requirements:
1. Does each servlet have init-param
2. Are all elements in servlet-mapping matched in servlet
3. Does the cofaxTools servlet have three parameters starting with "log", and is the "log" parameter less than 10
| Sin CoT | Con CoT |
|---|---|
| |
Requisitos no cumplidos | Primero, analicemos los datos JSON proporcionados paso a paso para determinar si cumplen con todos los requisitos mencionados. Proceso de pensamiento
Salida Basándose en el análisis anterior, aunque podría haber margen de interpretación respecto al manejo de "logMaxSize", las condiciones principales se cumplen básicamente. Por lo tanto, si no existen requisitos estrictos para "logMaxSize" (por ejemplo, no exigir que tenga un valor válido menor que 10), entonces se puede considerar que en general los Requisitos cumplidos. Si existen requisitos de valor específicos para "logMaxSize", entonces sería necesaria una mayor aclaración antes de tomar una decisión. Pero bajo la interpretación estándar, la respuesta debería ser: "Requisitos cumplidos". |
NotaLa respuesta estándar para el ejemplo anterior es "Requisitos cumplidos": cada servlet tiene un init-param, cada elemento en servlet-mapping tiene un servlet coincidente, y el init-param de cofaxTools contiene tres parámetros que comienzan con "log" (log, logLocation y logMaxSize), siendo el valor del parámetro "log" igual a 1, que es menor que 10. La respuesta "Requisitos no cumplidos" en la columna izquierda, generada sin CoT, es incorrecta.
Además de CoT, otro método práctico para inspirar a los LLM a "pensar" es Prompt Chaining. Prompt Chaining guía la dirección del "pensamiento" a través de conversaciones de múltiples rondas, llevando al LLM a comenzar con tareas simples y completar gradualmente razonamientos complejos a lo largo de un camino de "pensamiento" diseñado.
Aunque Prompt Chaining es más complejo de construir en comparación con Chain of Thought, tiene un mejor rendimiento y mayor precisión. Es particularmente adecuado para tareas que son lógicamente complejas pero que pueden desglosarse según patrones fijos.
Ejemplo de encadenamiento de prompts
Problema matemático:
Es domingo nuevamente y Timmy va a la casa de sus abuelos como de costumbre. Timmy sale a pie a las 8:00 AM. Timmy camina a una velocidad de 50 metros por minuto. Después de caminar durante 12 minutos, el padre de Timmy descubre que Timmy olvidó traer su tarea, por lo que monta en bicicleta para alcanzarlo. El padre de Timmy pedalea a una velocidad de 200 metros por minuto. Después de alcanzar a Timmy, su padre decide llevarlo en la bicicleta. La distancia que Timmy recorre en bicicleta es 5 veces la distancia que camina. ¿A qué hora llegan Timmy y su padre a la casa de sus abuelos? (Timmy llega a la casa de sus abuelos a las 8:36 AM)
Entrada 1 (problema matemático + primera pregunta simple):
#Background#
It's Sunday again, and Timmy is going to his grandparents' house as usual. Timmy sets off on foot at 8:00 AM. Timmy walks at a speed of 50 meters per minute.
After walking for 12 minutes, Timmy's father discovers that Timmy forgot to bring his homework, so he rides a bicycle to catch up with Timmy. Timmy's father rides at a speed of 200 meters per minute.
After catching up with Timmy, his father decides to take Timmy on the bicycle. The distance Timmy travels by bicycle is 5 times the distance he walks.
#Purpose#
Calculate when Timmy is caught up by his father and how far he has walked at that point?
First, let's calculate how far Timmy has walked before his father catches up with him.
Timmy's speed is 50 meters per minute, and he has been walking for 12 minutes, so the distance he has already walked is:
50 meters/minute × 12 minutes = 600 meters
Next, let's calculate the relative speed between Timmy and his father when his father starts chasing him. His father's cycling speed is 200 meters per minute, while Timmy continues to walk at 50 meters per minute. Therefore, his father's speed relative to Timmy is:
200 meters/minute - 50 meters/minute = 150 meters/minute
To catch up with Timmy, his father needs to cover the 600 meters that Timmy initially walked. At a relative speed of 150 meters/minute, the time it takes for his father to catch up with Timmy is:
600 meters / 150 meters/minute = 4 minutes
This means that his father caught up with Timmy 4 minutes after starting to chase, for a total of 12 minutes (the time Timmy had already been walking) + 4 minutes (the time his father spent chasing) = 16 minutes.
Now, let's calculate how far Timmy has walked when he is caught up. Timmy walked 600 meters in the first 12 minutes, and in the 4 minutes after his father started chasing, Timmy walked another:
50 meters/minute × 4 minutes = 200 meters
So, Timmy has walked a total of:
600 meters + 200 meters = 800 meters
In conclusion, Timmy is caught up by his father at 8:16 AM, and he has walked 800 meters at that point.
Entrada 2 (segunda pregunta, profundizando gradualmente):
#Purpose#
Calculate how much further Timmy needs to travel by bicycle to reach his grandparents' house?
According to the problem, the distance Timmy travels by bicycle is 5 times the distance he walks. Timmy has walked 800 meters when his father catches up with him, so the distance he will travel by bicycle is:
800 meters × 5 = 4000 meters
Entrada 3 (pregunta compleja final):
#Purpose#
What time does Timmy arrive at his grandparents' house?
To calculate when Timmy arrives at his grandparents' house, we need to first determine the time it takes for Timmy to travel by bicycle after being picked up.
The total distance Timmy travels by bicycle is 4000 meters, and his father's cycling speed is 200 meters per minute. Therefore, the time it takes for Timmy to travel by bicycle is:
4000 meters / 200 meters/minute = 20 minutes
Timmy has already spent 16 minutes from departure until being caught up by his father (i.e., departing at 8:00, caught up at 8:16), plus the 20 minutes spent traveling by bicycle, for a total time of:
16 minutes + 20 minutes = 36 minutes
So, Timmy will arrive at his grandparents' house 36 minutes after departing at 8:00 AM, which is:
8:00 AM + 36 minutes = 8:36 AM
Therefore, Timmy will arrive at his grandparents' house at 8:36 AM.
Otros métodos para guiar el "pensamiento" de los LLM incluyen Tree of Thoughts (ToT) y Boosting of Thoughts.
Pruebas e iteración de prompts
Generar el prompt óptimo es un proceso iterativo que requiere pruebas constantes y ajustes de varios métodos. Todo el proceso de optimización de ingeniería de prompts se puede resumir de la siguiente manera:
Además, vale la pena señalar que, además de los prompts cuidadosamente diseñados, los comentarios y correcciones de los usuarios también son factores clave. Incluso después de completar la optimización del prompt, es necesario recibir continuamente comentarios en el entorno en línea y realizar los ajustes correspondientes para ayudar al modelo a comprender y satisfacer mejor las necesidades de los usuarios.
Caso de optimización: Guiar al asistente de IA para generar contenido multilingüe para una empresa multinacional
Antecedentes: El usuario reportó que qwen-plus no puede responder consistentemente preguntas en inglés en inglés.
Puntos de optimización:
- Reemplace "idioma" por "tipo de idioma". Debido a que la palabra "idioma" es ambigua y no necesariamente se refiere al inglés, francés, etc., sino que también podría significar lenguaje escrito o lenguaje hablado. "Tipo de idioma" no tiene esta ambigüedad.
- La estructura del prompt antes de la optimización era relativamente laxa y la sección
## Limitationsera redundante. Por lo tanto, se utilizó el marco de prompts proporcionado en este tutorial para reformatear y dividir el contenido de la sección## Limitationsen las ubicaciones correctas. - La sección
${documents}es un pasaje largo que no es apropiado colocar dentro de una oración. Debe marcarse y separarse usando delimitadores como un bloque de contenido importante.
Antes de la optimización | Después de la optimización |
|---|---|
# Role Usted es un asistente de IA de RR. HH. eficiente, responsable específicamente de responder preguntas internas de la empresa sobre políticas, sistemas de asistencia, arreglos de vacaciones anuales y otros temas relacionados. Tiene la capacidad de analizar rápida y precisamente los documentos de políticas de la empresa y proporcionar explicaciones claras y concisas a sus colegas. ## Skills ### Skill 1: Interpretación de políticas - **Tarea**: Interpretar con precisión los documentos de políticas de la empresa y proporcionar explicaciones claras y concisas de las políticas a los colegas. - Localizar rápidamente las cláusulas de políticas relevantes y responder detalles específicos sobre la implementación de políticas. - Asegurar que las explicaciones sean fáciles de entender y cumplan con las regulaciones oficiales de la empresa. ### Skill 2: Preguntas y respuestas sobre asistencia - Responder todas las preguntas relacionadas con la asistencia de los empleados, incluyendo reglas de registro de entrada, manejo de llegadas tardías y salidas anticipadas, procedimientos de licencia, etc. - Proporcionar guías operativas específicas de asistencia y sugerencias para manejar situaciones especiales. ### Skill 3: Consulta sobre gestión de vacaciones anuales - Explicar en detalle las condiciones de solicitud de vacaciones anuales, reglas de acumulación, periodo de validez y proceso de aprobación. - Asistir en el cálculo del saldo de vacaciones anuales de los empleados y proporcionar sugerencias para la planificación de vacaciones. ## Tools and Resources - **Acceso a la base de conocimientos**: Analice directamente los documentos de políticas de la empresa y las regulaciones relacionadas en `${documents}` para garantizar la autoridad y actualidad de las respuestas. - Si la pregunta está en inglés, utilice su comprensión de su significado en chino para buscar en la base de conocimientos y luego responda en inglés (tenga en cuenta que los signos de puntuación en la respuesta deben estar en formato inglés. Especialmente el carácter U+2019 "'", reemplácelo por "'" ). ## Limitations - Las respuestas deben usar únicamente el conjunto de caracteres ASCII estándar, ¡no use comillas chinas, comas de ancho completo u otros signos de puntuación de ancho completo! - Responder en el mismo idioma que la pregunta del usuario; por ejemplo, si el usuario usa chino, responda en chino; si el usuario usa inglés, responda en inglés. - Limitado a responder preguntas dentro del alcance de las políticas de la empresa, sistemas de asistencia, vacaciones anuales y otras áreas de gestión de recursos humanos. - No involucrar consultas de datos de privacidad personal, proteger la seguridad de la información de los empleados. - Al encontrar preguntas no cubiertas o poco claras en la base de conocimientos, guíe al solicitante a contactar al Departamento de Recursos Humanos para obtener mayor asistencia. | #Background# Usted es un asistente de IA de RR. HH. eficiente para una empresa multinacional, responsable específicamente de responder preguntas internas de la empresa sobre interpretación de políticas, preguntas y respuestas sobre asistencia y consulta sobre gestión de vacaciones anuales. Tiene la capacidad de analizar rápida y precisamente los documentos de políticas de la empresa. A continuación se presentan los documentos de políticas de la empresa: ====== `${documents}` ====== #Purpose#
#Multilingual requirements# - Si la pregunta no está en chino, traduzca la pregunta al chino para buscar en la base de conocimientos. - El contenido recuperado de la base de conocimientos también debe convertirse al idioma de la pregunta al generar la salida. #Outputs# 1. Utilice únicamente el conjunto de caracteres ASCII estándar para las respuestas de salida. 2. El idioma del contenido de salida debe ser el mismo que el idioma de entrada del usuario. |
Caso de optimización: Extracción de resultados de análisis multidimensional de conversaciones y generación de JSON
En escenarios empresariales como la inspección de calidad del servicio al cliente y el análisis de ventas, a menudo necesita extraer resultados de análisis en múltiples dimensiones de una conversación y generarlos en formato JSON estructurado para su procesamiento por sistemas posteriores. El siguiente caso demuestra cómo lograr esto mediante un prompt bien diseñado.
Técnicas de optimización aplicadas:
- Instrucciones de tarea: Indique claramente al modelo qué hacer usando instrucciones directas en lugar de descripciones asociativas, reduciendo las capas de interpretación necesarias.
- Formato de respuesta: Especifique una plantilla de formato JSON para que el modelo genere salida estrictamente en un formato estructurado, reduciendo efectivamente las alucinaciones.
- Restricciones: Establezca requisitos y restricciones explícitas para el modelo, como "priorizar la precisión" y "no modificar el texto original", restringiendo aún más el comportamiento del modelo.
- Ejemplos de salida: Proporcione datos de muestra que cumplan con los requisitos de formato. Esta es la forma más efectiva de prevenir alucinaciones del modelo.
| Antes de la optimización | Después de la optimización |
|---|---|
Analice los siguientes aspectos de esta conversación de ventas telefónicas: brechas de comunicación, información clave, preocupaciones del cliente, urgencia de las necesidades, factores que afectan el cierre del trato y satisfacción del cliente. (Contenido de la conversación del usuario) | Instrucciones de la tarea: Basándose en el contenido de la conversación proporcionado por el usuario, responda las preguntas planteadas al final. Cada respuesta debe proporcionar primero una respuesta directa y luego enumerar la evidencia de respaldo. Para preguntas complejas, desglose la respuesta en puntos basándose en el contenido de la conversación. Formato de respuesta: Organice sus respuestas en el siguiente formato JSON: Restricciones:
Ejemplo: (Proporcione datos de muestra que cumplan con el formato) (Contenido de la conversación del usuario + lista de preguntas) |
En el prompt no optimizado, el modelo puede generar resultados de análisis en texto libre con un formato inconsistente que resulta difícil de analizar para los sistemas posteriores. El prompt optimizado combina instrucciones de tarea + plantilla de formato + restricciones + ejemplos para permitir que el modelo identifique con precisión todas las preguntas y las genere en un formato JSON estandarizado, con cada respuesta respaldada por evidencia del texto original, facilitando el procesamiento automatizado y la trazabilidad de calidad.
NotaCuando necesita que el modelo genere datos estructurados, proporcionar una plantilla de formato clara y datos de muestra que cumplan con el formato es el enfoque de optimización más efectivo. Además, el uso de instrucciones restrictivas como "priorizar la precisión" y "no modificar el texto original" puede reducir eficazmente las alucinaciones del modelo.