Um prompt é o texto inserido em um modelo de linguagem grande (LLM) para informar explicitamente qual problema resolver ou qual tarefa concluir. Ele também serve como base para que o LLM compreenda as necessidades do usuário e gere respostas ou conteúdos relevantes e precisos. Para ajudar você a usar LLMs com mais eficiência, este tutorial apresenta uma série de técnicas práticas para projetar e otimizar prompts.
Projetar prompts
Construir prompts claros e específicos
Imagine delegar uma tarefa a um colega descrevendo os requisitos em apenas uma frase. O resultado provavelmente ficaria muito aquém das suas expectativas. No entanto, ao fornecer informações de referência adicionais, como objetivo claro, direção sugerida e estratégia de execução, aumenta a probabilidade de ele concluir a tarefa com alto padrão de qualidade.
O mesmo princípio se aplica ao uso de LLMs. Quanto mais clara e específica for a descrição da sua tarefa (prompt), maior será a chance de o desempenho do LLM atender às suas expectativas.
Construir um prompt claro e específico é a etapa mais importante para aproveitar totalmente as capacidades dos LLMs.
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Prompt vago |
Prompt claro e específico |
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Quero divulgar o novo produto da minha empresa. Minha empresa se chama Bailian e o novo produto é o Zephyr Z9, um telefone portátil leve. Ajude-me a criar uma postagem para o Weibo. |
Crie uma postagem promocional atraente para o Weibo sobre o telefone portátil leve "Zephyr Z9", recém-lançado pela minha empresa "Bailian". O conteúdo deve destacar os diferenciais do Zephyr Z9, como design ultrafino, configuração de alto desempenho e conveniência para o usuário, incorporando elementos criativos para aumentar o interesse e a vontade de interação do público. Lembre-se de mencionar a reputação da marca Bailian, despertar a curiosidade do público e orientá-lo a buscar mais informações sobre o produto ou fazer uma compra direta. A postagem deve ser concisa e impactante, respeitando o estilo e o limite de caracteres da plataforma Weibo, adequada para distribuição em redes sociais. |
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Você é um especialista sênior em programação PHP que recebeu uma tarefa de desenvolvimento clara. O requisito é: ${require}. Use a linguagem PHP para descrever detalhadamente um algoritmo ou método para implementar esse requisito, considerando possíveis casos extremos e tratamento de erros que podem surgir durante a implementação, além de explicar como atender a essa demanda com código eficiente e seguro. |
Como especialista experiente em programação PHP, sua tarefa específica de desenvolvimento é: ${require}. Utilize seu conhecimento profissional para elaborar detalhadamente um algoritmo ou metodologia eficiente usando PHP para implementar esse requisito. Na sua descrição, certifique-se de abordar os seguintes pontos: - Etapas específicas de implementação, incluindo a seleção e o projeto de funções, classes e estruturas de dados necessárias. - Análise de condições de contorno, identificando e explicando possíveis casos extremos e como tratá-los adequadamente. - Mecanismos de tratamento de erros, descrevendo como implementar lógica robusta de detecção de erros e exceções no código para garantir a estabilidade do programa. - Considerações de segurança, discutindo possíveis ameaças e medidas preventivas recomendadas para assegurar a proteção de dados e privacidade durante a execução do código. - Sugestões de otimização de desempenho, propondo métodos para melhorar a eficiência da execução do código, incluindo, mas não se limitando a, otimização de algoritmos, gerenciamento de recursos e estratégias de cache. Garanta que sua resposta seja tecnicamente precisa, mas também clara e fácil de entender, permitindo que outros desenvolvedores a compreendam rapidamente e a apliquem em projetos reais. |
A otimização automática funciona chamando um LLM, o que consome uma determinada quantidade de tokens e é cobrado de acordo com o preço de inferência do modelo.
Usar frameworks de prompts
Para fornecer contexto e objetivos claros aos LLMs de forma sistemática, recomendamos o uso de um framework de prompts para padronizar suas solicitações. Isso ajuda a estruturar prompts de maneira prática e rápida. O modelo considera diversos aspectos que afetam a eficácia e a relevância das saídas do LLM, melhorando significativamente o desempenho do modelo.
Ele contém os seguintes elementos:
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Contexto: Informações de fundo intimamente relacionadas à tarefa. Isso ajuda o LLM a entender o cenário específico, garantindo que a resposta gerada seja relevante.
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Objetivo: Declare claramente a tarefa específica que você espera que o LLM conclua. Instruções claras e precisas orientam o LLM a focar na tarefa, aumentando a eficácia da saída.
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Estilo: Especifique o estilo de escrita desejado para a saída do LLM, que pode ser o estilo de uma celebridade específica, de uma escola literária ou de um determinado tipo de especialista.
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Tom: Defina o tom que o conteúdo de saída deve ter, como formal, humorado, acolhedor ou atencioso, para adequar-se a diferentes cenários e propósitos de uso.
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Público-alvo: Indique claramente o grupo de leitores alvo do conteúdo, sejam profissionais, iniciantes ou crianças, para que o LLM possa ajustar a linguagem e a profundidade do conteúdo, atendendo melhor às necessidades da audiência.
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Resposta: Especifique a forma exata do conteúdo de saída para garantir que o LLM forneça resultados que atendam diretamente às necessidades das aplicações subsequentes, como listas, formatos de dados JSON ou relatórios de análise profissional.
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Sem framework de prompts |
Com framework de prompts |
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Prompt |
Quero divulgar o novo produto da minha empresa. Minha empresa se chama Bailian e o novo produto é o Zephyr Z9, um telefone portátil leve. Ajude-me a criar uma postagem para o Weibo que seja concisa, mas impactante. |
#Contexto# Quero anunciar o novo produto da minha empresa. Minha empresa se chama Bailian e o produto é o Bailian Zephyr Z9, um telefone portátil leve. #Objetivo# Crie uma postagem para o Weibo para mim (limite: 500 palavras) com o objetivo de despertar o interesse das pessoas em clicar no link do produto para fazer uma compra. #Estilo# Siga o estilo de escrita de empresas bem-sucedidas, como a Blackberry, em anúncios de produtos similares. #Tom# Persuasivo #Público-alvo# O público da minha empresa no Weibo é geralmente da geração mais jovem. Adapte sua postagem para garantir que pessoas interessadas em produtos digitais notem rapidamente seu conteúdo. #Saídas# Uma postagem no Weibo concisa e impactante. |
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Saída |
[Iluminando o Futuro, Ventos e Nuvens em Ascensão]
Leveza absoluta, foco na experiência. #ModelStudioZephyrZ9#, nascido para o extraordinário, vindo até você. Abraçe o futuro agora e inicie sua própria era de tecnologia leve! Site oficial: [www.bailian.com/Z9] (substitua pela URL real) #FlagshipLeve #NovaModaTech #ObraDeArteDeBolso |
Nesta era acelerada, cada grama de peso é um fardo para a liberdade. O Model Studio entende isso perfeitamente e criou meticulosamente o Zephyr Z9 — um telefone feito para quem busca o equilíbrio perfeito entre leveza extrema e desempenho poderoso! A sensação de flutuar é inesquecível desde o primeiro toque!
O Zephyr Z9 redefine "leveza" com seu corpo surpreendentemente fino. Com apenas X,X mm de espessura, ele desliza facilmente para o bolso, tornando-se o companheiro perfeito para suas saídas diárias. Carregá-lo é como levar o futuro enquanto navega pela selva urbana!
Não se deixe enganar pela leveza: seu núcleo é pura força sólida! Equipado com o mais recente processador XXXX, sua fluidez ultrapassa todos os limites. Seja em multitarefas ou jogos pesados, o Z9 lida com tudo com facilidade, mantendo você sempre na vanguarda da tecnologia.
Equipado com lente super sensível à luz de XXMP, nítida até à noite. O reconhecimento inteligente de cenas por IA torna cada foto comparável a uma obra-prima. Com o Zephyr Z9, registre cada momento extraordinário e faça seu feed de redes sociais se destacar.
Tamanho pequeno, grande energia! O Zephyr Z9 possui bateria de alta eficiência integrada, combinada com tecnologia de carregamento rápido XXX: carregue por um instante, use por muito tempo. Diga adeus à ansiedade de bateria; sua criatividade e inspiração não têm mais limites.⚡
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Novo produto Bailian, Zephyr Z9 chega com tudo!
De mãos dadas com o Zephyr Z9, tecnologia e leveza caminham juntas. Este não é apenas um telefone, é seu companheiro leve para explorar o mundo. A espessura desafia limites, o design dita moda; com o Z9 em mãos, a inspiração surge a qualquer momento.
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[Compre o Model Studio Zephyr Z9 Agora] [Link do Produto]Sem o framework de prompts, a saída do LLM, embora adequada, parece genérica demais e carece de detalhes necessários e apelo a grupos específicos. Ao utilizar o framework, ele não apenas lembra você de considerar outros aspectos dos requisitos — especialmente estilo, tom e público-alvo, geralmente ausentes em prompts comuns —, mas também ajuda o LLM a gerar uma saída mais direcionada ao público jovem, com mais detalhes e linguagem mais envolvente.
Existem vários tipos de frameworks de prompts na prática. Você pode adicionar ou remover elementos estruturais conforme as necessidades da sua tarefa. Também é possível observar a aplicação flexível deste framework nos capítulos seguintes deste tutorial.
Otimizar prompts
Dica 1: Fornecer exemplos de saída
Incluir exemplos da saída esperada no prompt permite que o LLM "imite" os padrões, formatos, conceitos, gramática e tom exigidos. Além disso, fornecer exemplos torna os resultados de múltiplas saídas do LLM mais consistentes, estabilizando o desempenho do modelo.
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Sem exemplos |
Com exemplos |
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Prompt |
#Contexto# Você é bom em escrever postagens de recomendação de produtos para o Xiaohongshu e gosta de adicionar muitos emojis. #Objetivo# Gere uma postagem de recomendação de produto para o Xiaohongshu promovendo o secador de cabelo Johnson. As vantagens do secador são: tamanho pequeno, alta estética, vento forte, secagem rápida e controle inteligente de temperatura que não danifica os cabelos. #Público-alvo# Jovens que gostam de seguir tendências de moda, especialmente mulheres jovens #Saídas# Formato de artigo do Xiaohongshu, cheio de emojis, conciso, mas rico em conteúdo |
#Contexto# Você é bom em escrever postagens de recomendação de produtos para o Xiaohongshu e gosta de adicionar muitos emojis. #Objetivo# Gere uma postagem de recomendação de produto para o Xiaohongshu promovendo o secador de cabelo Johnson. As vantagens do secador são: tamanho pequeno, alta estética, vento forte, secagem rápida e controle inteligente de temperatura que não danifica os cabelos. #Público-alvo# Jovens que gostam de seguir tendências de moda, especialmente mulheres jovens #Saídas# Formato de artigo do Xiaohongshu, cheio de emojis, conciso, mas rico em conteúdo #Tom e Estilo#
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Saída |
Título: Corpo: Oi, amores! Hoje vou recomendar uma nova estrela brilhante no mundo da beleza
Primeiro, seu tamanho mini conquistou meu coração! Mesmo com a mala cheia, ele cabe facilmente, não ocupa espaço, estilize em qualquer lugar e a qualquer momento
Olhem esse design, é praticamente uma obra de arte! Seja no branco minimalista ou no rosa premium, segurá-lo faz de você a pessoa mais estilosa da rua! Telefone? Não, este é meu novo acessório de moda
Não se engane pelo tamanho pequeno, a potência do vento é séria! Na correria da manhã? O Johnson ajuda você a arrumar o cabelo em 5 minutos, eficiência MÁXIMA!
A tecnologia de controle inteligente de temperatura cuida suavemente de cada fio. Diga adeus aos danos térmicos, deixando apenas cabelos lisos e brilhantes; cada secagem é como um tratamento de salão~
Não é só a potência do vento que entende você, mas também a temperatura. Ele ajusta automaticamente o calor mais adequado ao tipo de cabelo, protegendo a saúde dos fios, sem medo de danos mesmo com uso prolongado Em resumo, o secador Johnson é aquele queridinho que você não consegue largar! Corra para adicioná-lo ao carrinho e acelere sua beleza! #SecadorJohnson #EspecialistaEmBeleza #SegredosDeCuidadoCapilarRápido Marque suas amigas para que elas também sintam essa leveza e eficiência! Lembre-se: cuidar de si começa pela "cabeça". Johnson e você juntos, irradiem brilho confiante! |
Venha adicionar esta pequena potência fashion do mundo dos secadores ao seu carrinho! #SecadorJohnson #FerramentaDeBelezaAltaEstetica #NovaExperienciaDeCuidadoCapilarInteligente #SecagemRapidaSemDanos #EssencialDeModa |
Secador Compacto Mágico Johnson, Novo Favorito para Secagem Rápida e Proteção Capilar
- o secador de cabelo Johnson! Não é apenas uma ferramenta, é praticamente um salão de cabeleireiro portátil
Tamanho compacto, essencial para viagens 
Alta estética, estilo urbano fashion 
Vento forte, mágica de secagem rápida 
Seca rápido, protege os fios 
Controle inteligente de temperatura, escolha atenciosa 
Um secador de cabelo também pode virar item de moda capilar? A pequena potência da Johnson te mostra a resposta!
Desde que comecei a usar o
secador Johnson
, não só minha mala de viagem ficou mais leve
, como cada secagem se tornou um momento prazeroso
! Depois de usar algumas vezes, minhas amigas elogiaram dizendo que a qualidade do meu cabelo melhorou muito, parecendo que acabei de sair do salão
. É definitivamente o companheiro perfeito para viagens curtas ou vida no dormitório! Ideal para todas as amantes de cuidados capilares eficientes~
Enfrentando uma cascata molhada de cabelos longos que leva mais de meia hora toda vez?
Não se preocupe, a tecnologia de controle inteligente de temperatura da Johnson chegou
! Ela seca rapidamente cada fio e, embora a potência do vento seja forte, não danifica o cabelo. O segredo está na capacidade de ajustar inteligentemente a temperatura, protegendo seus fios contra danos térmicos
. A partir de agora, arrumar-se rápido deixou de ser um sonho!
Sempre acreditei que boas ferramentas de styling são uma manifestação de atitude de beleza
. Este secador Johnson de alta estética não é apenas uma ferramenta, mas uma peça de arte na sua penteadeira
. Cada vez que seco meu cabelo com ele, é como elevar o ritual do meu estilo pessoal. Por que não se presentear com esse pequeno luxo? Afinal, um dia lindo começa pela cabeça!
Lembram daquela vez que recebi um convite de última hora para um jantar
, saindo às pressas da academia com o cabelo ainda pingando suor? Justo quando eu estava ansiosa, felizmente o secador Johnson veio para o resgate de emergência! Sequei rapidamente meu cabelo bagunçado e molhado até ficar perfeitamente arrumado e, ao entrar no salão de festas, estava cheia de confiança
, como se tivesse acabado de fazer um tratamento num salão de luxo. Graças a esta ferramenta de beleza compacta e poderosa, minha beleza não é mais limitada pelo tempo!
Vamos ser mulheres como o vento, elegantes e eficientes, brilhando da cabeça aos pés todos os dias!
Na comparação anterior, o LLM aprende com os exemplos e escreve postagens de recomendação seguindo esse padrão.
Dica 2: Definir etapas para tarefas
Para muitas tarefas complexas, lembrar ao LLM como concluir a tarefa é essencial.
Fornecer etapas da tarefa para resolver problemas matemáticos
Dica 3: Usar separadores para distinguir unidades
Ao construir prompts complexos, utilize separadores específicos para definir diferentes unidades de conteúdo. Isso melhora significativamente a capacidade do LLM de analisar corretamente o prompt. À medida que a complexidade da tarefa aumenta, o uso adequado de separadores torna-se ainda mais importante.
Para separadores, use combinações únicas de caracteres raras em textos de linguagem natural, como: ###, ===, >>>. Essas sequências de símbolos especiais não possuem regras fixas; o fundamental é que sejam altamente reconhecíveis, garantindo que o modelo distinga claramente esses símbolos como marcadores de limite para áreas de conteúdo, em vez de pontuação comum ou componentes gramaticais no texto.
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Sem separadores |
Com separadores |
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Prompt |
Resuma brevemente a seguinte crítica de filme. Outora animado e enérgico, Zhang Zhiqiang desviou-se de sua trajetória de vida original sob a pressão da vida, tornando-se "descarrilado" na meia-idade. Uma decisão impulsiva momentânea transformou-o instantaneamente do "pequeno orgulho" de sua família na "figura marginal" da sociedade. No entanto, ele jamais imaginou que aquilo era apenas o ponto de partida de sua jornada de vida na meia-idade. Uma série de eventos inesperados veio como uma tempestade repentina, forçando-o a encarar a si mesmo novamente. Quando o fardo da vida realmente pesou sobre seus ombros, ele escolheu se tornar entregador, recomeçando do zero. Gao Zhilei, atravessando ruas e becos da cidade, encontrou companheiros de ideais pelo caminho. Durante o tempo juntos, vivenciou profundamente a frieza e o calor das relações humanas, reencontrando gradualmente sua coragem e crenças perdidas nesse desafiador "caminho reverso", redefinindo uma nova direção para sua vida. |
Resuma brevemente a seguinte crítica de filme. ### Outora animado e enérgico, Zhang Zhiqiang desviou-se de sua trajetória de vida original sob a pressão da vida, tornando-se "descarrilado" na meia-idade. Uma decisão impulsiva momentânea transformou-o instantaneamente do "pequeno orgulho" de sua família na "figura marginal" da sociedade. ### No entanto, ele jamais imaginou que aquilo era apenas o ponto de partida de sua jornada de vida na meia-idade. Uma série de eventos inesperados veio como uma tempestade repentina, forçando-o a encarar a si mesmo novamente. Quando o fardo da vida realmente pesou sobre seus ombros, ele escolheu se tornar entregador, recomeçando do zero. Gao Zhilei, atravessando ruas e becos da cidade, encontrou companheiros de ideais pelo caminho. ### Durante o tempo juntos, vivenciou profundamente a frieza e o calor das relações humanas, reencontrando gradualmente sua coragem e crenças perdidas nesse desafiador "caminho reverso", redefinindo uma nova direção para sua vida. ### |
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Saída |
O filme conta uma história de crise de meia-idade, onde o protagonista Zhang Zhiqiang se desvia de seu caminho normal devido às pressões da vida. Após enfrentar uma série de desafios, ele se torna entregador e, com a ajuda de novos amigos, recupera sua coragem e crenças, encontrando uma nova direção na vida. O filme mostra crescimento e autorredenção diante da adversidade. |
O protagonista Zhang Zhiqiang enfrenta dificuldades na meia-idade, e uma decisão impulsiva faz seu status social despencar. Posteriormente, diante de inúmeros desafios, ele aceita um emprego como entregador para recomeçar, estabelecendo amizades profundas com colegas durante esse processo e recuperando sua coragem e crenças através das dificuldades. Finalmente, em meio a dificuldades e desafios, ele encontra novo significado e direção para sua vida. |
A saída usando separadores mostra uma melhoria notável. O LLM não apenas entendeu a relação lógica entre os três parágrafos, mas também identificou corretamente os separadores e gerou três resumos fortemente relacionados com base nos parágrafos separados.
Dica 4: Guiar o modelo a "pensar"
Para tarefas complexas envolvendo raciocínio lógico e aprendizado contextual, técnicas simples de prompt podem não atender aos requisitos. No entanto, você pode guiar o modelo a gerar processos de raciocínio ou dividir tarefas complexas e raciocinar passo a passo, permitindo que o modelo gere mais evidências de raciocínio antes de produzir o resultado final.
Aqui apresentamos primeiro a Cadeia de Pensamento (CoT), um método relativamente simples de usar que pode melhorar significativamente o raciocínio dos LLMs em cenários complexos.
Objetivo da tarefa: Analisar uma estrutura JSON complexa
#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|
Sem CoT |
Com CoT |
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Requirements not met |
First, let's analyze the given JSON data step by step to determine if it meets all the mentioned requirements. Thinking process
OutputBased on the above analysis, although there might be room for interpretation regarding the handling of "logMaxSize", the main conditions are basically met. Therefore, if there are no strict requirements for "logMaxSize" (for example, not requiring it to have a valid value less than 10), then it can be considered that overall the Requirements met. If there are specific value requirements for "logMaxSize", then further clarification would be needed before making a decision. But under standard interpretation, the answer should be: "Requirements met". |
Além da CoT, outro método prático para incentivar os LLMs a "pensar" é o Encadeamento de Prompts. O Encadeamento de Prompts guia a direção do "pensamento" através de conversas em várias rodadas, levando o LLM a começar com tarefas simples e completar gradualmente raciocínios complexos ao longo de um caminho de "pensamento" projetado.
Embora o Encadeamento de Prompts seja mais complexo de construir em comparação à Cadeia de Pensamento, ele apresenta melhor desempenho e maior precisão. É particularmente adequado para tarefas logicamente complexas, mas que podem ser divididas de acordo com padrões fixos.
Exemplo de Encadeamento de Prompts
Outros métodos para guiar o "pensamento" dos LLMs incluem Árvore de Pensamentos (ToT) e Boosting de Pensamentos.
Teste e iteração de prompts
Gerar o prompt ideal é um processo iterativo que requer testes constantes e ajustes de vários métodos. Todo o processo de otimização de engenharia de prompts pode ser resumido da seguinte forma:
Além disso, vale notar que, além de prompts cuidadosamente projetados, o feedback e as correções dos usuários também são fatores-chave. Mesmo após a conclusão da otimização do prompt, é necessário continuar recebendo feedback no ambiente online e fazer os ajustes correspondentes para ajudar o modelo a compreender e atender melhor às necessidades dos usuários.
Caso de otimização: Guiar assistente de IA a gerar conteúdo multilíngue para empresa multinacional
Contexto: Usuário relatou que o qwen-turbo não consegue responder consistentemente a perguntas em inglês usando o idioma inglês.
Pontos de otimização:
A estrutura do prompt antes da otimização estava relativamente solta, e a seção
## Limitationsera redundante. Portanto, utilizou-se o framework de prompts fornecido neste tutorial para reformatar e dividir o conteúdo da seção## Limitationsnos locais corretos.A seção
${documents}é um longo trecho de texto inadequado para ser colocado dentro de uma frase. Ela deve ser marcada e separada usando delimitadores como um bloco de conteúdo importante.
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Antes da otimização |
Após a otimização |
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# Role You are an efficient HR AI assistant, specifically responsible for answering company internal questions about policies, attendance systems, annual leave arrangements, and other related issues. You have the ability to quickly and accurately parse company policy documents and provide clear and concise explanations to colleagues. ## Skills ### Skill 1: Policy Interpretation - Task: Accurately interpret company policy documents and provide clear, concise policy explanations to colleagues. - Quickly locate relevant policy clauses and answer specific policy implementation details. - Ensure that the explanations are easy to understand and comply with the company's official regulations. ### Skill 2: Attendance Q&A - Answer all questions related to employee attendance, including clock-in rules, handling of late arrivals and early departures, leave procedures, etc. - Provide specific attendance operation guidelines and suggestions for handling special situations. ### Skill 3: Annual Leave Management Consultation - Explain in detail the annual leave application conditions, accumulation rules, validity period, and approval process. - Assist in calculating employee annual leave balance and provide vacation planning suggestions. ## Tools and Resources - Knowledge Base Access: Directly parse company policy documents and related regulations in - If the question is in English, please use your understanding of its Chinese meaning to search the knowledge base, and then respond in English (please note that punctuation marks in the response should be in English format! Especially character U+2019 "'", please replace it with "'" ). ## Limitations - Responses must only use standard ASCII character set, do not use Chinese quotation marks, full-width commas, or other full-width punctuation marks!!! - Respond in the same language as the user's question, for example, if the user uses Chinese, answer in Chinese; if the user uses English, answer in English. - Limited to answering questions within the scope of company policies, attendance systems, annual leave, and other human resource management areas. - Do not involve queries of personal privacy data, protect employee information security. - When encountering questions not covered or unclear in the knowledge base, guide the inquirer to contact the Human Resources Department for further assistance. |
#Background# You are an efficient HR AI assistant for a multinational company, specifically responsible for answering company internal questions about policy interpretation, attendance Q&A, and annual leave management consultation. You have the ability to quickly and accurately parse company policy documents. Below are the company policy documents: ======
====== #Purpose#
#Multilingual requirements# - If the question is not in Chinese, translate the question into Chinese to search the knowledge base. - The content retrieved from the knowledge base should also be converted to the language of the question when outputting. #Outputs# 1. Only use standard ASCII character set for output responses. 2. The language of the output content should be the same as the language of user input. |
Caso de otimização: Extrair resultados de análise multidimensional de conversas e gerar JSON
Em cenários de negócios como inspeção de qualidade de atendimento ao cliente e análise de vendas, frequentemente é necessário extrair resultados de análise em múltiplas dimensões de uma conversa e produzi-los em formato JSON estruturado para processamento por sistemas downstream. O caso a seguir demonstra como alcançar isso através de um prompt bem projetado.
Técnicas de otimização aplicadas:
Instruções da tarefa: Informe claramente ao modelo o que fazer usando instruções diretas em vez de descrições associativas, reduzindo as camadas de interpretação necessárias.
Formato de resposta: Especifique um modelo de formato JSON para que o modelo produza estritamente em formato estruturado, reduzindo efetivamente alucinações.
Restrições: Estabeleça requisitos e restrições explícitas para o modelo, como "priorizar precisão" e "não modificar texto original", restringindo ainda mais o comportamento do modelo.
Exemplos de saída: Forneça dados de amostra que atendam aos requisitos de formato. Esta é a maneira mais eficaz de prevenir alucinações do modelo.
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Antes da otimização |
Após a otimização |
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Analise as seguintes questões nesta conversa de vendas por telefone: lacunas de comunicação, informações-chave, preocupações do cliente, urgência das necessidades, fatores que afetam o fechamento do negócio, satisfação do cliente. (Conteúdo da conversa do usuário) |
Instruções da tarefa: Com base no conteúdo da conversa fornecido pelo usuário, responda às perguntas formuladas no final. Cada resposta deve primeiro fornecer uma resposta direta e, em seguida, listar as evidências de suporte. Para perguntas complexas, divida a resposta em tópicos com base no conteúdo da conversa. Formato de resposta: Organize suas respostas no seguinte formato JSON: Restrições: 1. Leia atentamente e compreenda todas as informações fornecidas pelo usuário. 2. Identifique claramente cada pergunta independente feita pelo usuário. 3. Garanta que o formato JSON de saída esteja correto. Produza apenas o conteúdo JSON no final. 4. Priorize a precisão. Não modifique o texto original ao listar evidências. Exemplo: (Forneça dados de amostra que estejam em conformidade com o formato) (Conteúdo da conversa do usuário + lista de perguntas) |
No prompt não otimizado, o modelo pode gerar resultados de análise em texto livre, com formatação inconsistente e difícil de ser processada por sistemas downstream. O prompt otimizado combina instruções da tarefa + modelo de formato + restrições + exemplos para permitir que o modelo identifique com precisão todas as perguntas e as produza em formato JSON padronizado, com cada resposta respaldada por evidências do texto original, facilitando o processamento automatizado e o rastreamento de qualidade.
Quando você precisar que o modelo gere dados estruturados, fornecer um modelo de formato claro e dados de amostra compatíveis com esse formato é a abordagem de otimização mais eficaz. Além disso, usar instruções restritivas como "priorizar precisão" e "não modificar texto original" pode reduzir efetivamente as alucinações do modelo.