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百度智能云的Prompt模板

发布时间:2024年06月06日

Prompt也叫提示词,简单的理解成它是给大模型的指令。它可以是一个问题、一段文字描述,甚至可以是带有一堆参数的文字描述。大模型会基于prompt所提供的信息,生成对应的文本或者图片。Prompt工程即指针对于Prompt进行结构、内容等维度进行优化的AI技术,它把大模型的输入限定在了一个特定的范围之中,进而更好地控制模型的输出。Prompt工程的作用,就是通过提供清晰和具体的指令,引导模型输出生成高相关、高准确且高质量的文本对答内容,属于自然语言处理领域突破的重要工程。接下来主要介绍百度智能云中的Prompt模板。

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.Prompt模板
1.
电影评论
模板名称:电影评论
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:写作
模板内容:我希望你充当一个电影评论家。你将编写一篇引人入胜和有创意的影评。你可以涵盖诸如情节、主题和基调、演技和角色、方向、配乐、电影摄影、制作设计、特效、剪辑、节奏、对话等主题。但最重要的方面是强调电影给你的感觉。什么是真正引起你的共鸣。你也可以对电影进行批评。请避免剧透。电影名称是{content}
变量:content

2.FAQs生成器
模板名称:FAQs生成器
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:常用、写作
模板内容:根据以下内容,生成{number} 个常见问题的清单:{content}
变量:number,content

3.SQL终端
模板名称:SQL终端
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:编程
模板内容:我想让你在一个数据库的例子前充当一个SQL终端。该数据库包含名为"产品""用户""订单""供应商"的表。我将输入查询,你将回答终端显示的内容。我希望你用一个单一的代码块来回答查询结果的表格,而不是其他。不要写解释。不要输入命令,除非我指示你这么做
变量:-

4.Python解释器
模板名称:Python解释器
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:编程
模板内容:我想让你像一个 Python 解释器一样行事。我将给你 Python 代码,你将执行它。不要提供任何解释。除了代码的输出,不要用任何东西来回应。
变量:-

5.编程专家
模板名称:编程专家
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:编程
模板内容:我想让你充当 Stackoverflow 的帖子。我将提出与编程有关的问题,你将回答答案是什么。我希望你只回答给定的答案,在没有足够的细节时写出解释。
变量:-

6.AI医生
模板名称:AI医生
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:医疗
模板内容:我希望你能扮演医生的角色,为疾病想出有创意的治疗方法。你应该能够推荐常规药物、草药疗法和其他自然疗法。在提供建议时,你还需要考虑病人的年龄、生活方式和病史。
变量:-

7.论文模式
模板名称:论文模式
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:常用、写作
模板内容:写一篇高度详细的文章,包括引言、主体和结论段落,以回应以下内容:{question}
变量:question

8.解二次方程
模板名称:解二次方程
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:文心一言
模板内容:解方程:x^2+4=20
变量:-

9.夸奖女友
模板名称:夸奖女友
模板来源:预置模板
创建时间:2023-07-28 12:00:00
模板标签:文心一言
模板内容:请写5条彩虹屁来夸夸[女朋友]
变量:-

.Prompt使用基本原则和进阶技巧
1.Prompt
使用的基本原则
(1)
正确的语法、用词以及标点
Prompt中的实体对象存在多种谐音,而我们在拼写错的情况下,往往会获得错误的返回结果。同理,在语法错误以及标点错误的情况下,可能也会得到不符合预期的返回结果。因此,我们在构建Prompt时,需要保证语法、用词以及标点的准确性来引导模型生成更准确的内容。
(2)
避免歧义,简洁易懂
生成式大模型很多时候也和人类的理解能力相似,需要输入一些更明确的指示内容助于理解并执行内容生成,意图不明的模糊指令会让模型生成内容与预期有些偏离,甚至影响原本Prompt指令的生成内容。
(3)
更完整的信息
在针对一些实体对象进行评价、分析等场景时,大模型训练时不含这类实体对象的语料,就像我们无法对不认识的人产生评价一样,大模型也无法理解并生成对应的内容。因此,在针对特定对象以及特定场景进行内容生成时,需要补充更完整的背景信息。

2.Prompt使用进阶技巧
(1)
设定身份视角
在一些对话场景、创作场景下,不同的身份视角往往会基于Prompt具体的指令内容给出不同角度的生成内容,例如在法律咨询的场景,我们期待大模型基于律师的视角给与建议;在学生考前焦虑的提问对话场景下,可以让大模型基于老师、家长不同的视角给与建议与安抚。
(2)
提供生成示例
提供更多明确的示例内容与格式,可以明确大模型生成的内容在可控范围内,是在很多通用场景下提升大模型生成内容质量的有效手段。
(3)
限定Prompt指令范围(To Do and Not
To Do

在一些需要明确返回内容范围的场景,例如需要通过返回内容进行检索等,给出明确的指令输入模型,能够提升返回内容的准确度,来满足场景诉求。同时,这样限定生成内容范围的Prompt在某种程度上也减少了泛化内容的生成,节约了网络传输与资源成本。
(4)
思维链条
在一些逻辑推理、数学计算场景下,即便加上示例可能也很难获取到准确的结果,大模型也需要一步一步引导来学习。此时,我们加上逻辑推理的步骤,大模型就可以正确推理出符合预期的结果。

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/L-KncnXSOXhlPg-Mv5DbqQ