大语言模型提示工程与应用：提示词基础使用方式

提示词使用方式

学习目标

在本课程中，我们将学习更多关于提示词使用方式。

相关知识点

• 提示词使用

学习内容

1 提示词使用

1.1 文本摘要

语言模型最典型的应用场景之一就是文本摘要。我们可以通过以下提示实现基础摘要功能：
提示:

解释抗生素是什么回答：

输出:

抗生素是一类用于治疗细菌感染的药物，通过杀死细菌或抑制其繁殖来帮助免疫系统对抗感染。常见给药方式包括口服（药片、胶囊或液体）和静脉注射。需注意抗生素对病毒无效，滥用可能导致耐药性。

若需要更简短的摘要，可以明确要求单句概括：
提示:

将以下内容压缩为一句话：
抗生素是一类用于治疗细菌感染的药物...（原文同上）...

输出:

抗生素通过杀灭或抑制细菌繁殖来治疗感染，但对病毒无效且滥用会导致耐药性。

1.2 信息抽取

语言模型不仅能生成文本，还能完成各类NLP任务。以下示例展示如何从段落中提取关键信息：
提示:

科研论文的作者贡献声明应明确说明是否使用ChatGPT等AI工具...（原文）...请指出段落中提及的大语言模型产品：

输出:

ChatGPT

1.3 问答系统

通过结构化提示模板可以获得更精准的回答：
提示:

根据下文回答问题，答案需简洁。若不确定请回复"无法确定"。背景：Teplizumab源于Ortho制药公司...（药物研发背景）...问题：OKT3最初源自何种生物？
答案：

输出:

小鼠

1.4 文本分类

通过提供示例可以规范输出格式：
提示:

将文本分类为neutral/negative/positive示例：
文本：这次旅行还行
情感：neutral文本：食物味道一般
情感：

输出:

neutral

1.5 对话系统

通过角色设定可以调整对话风格：
提示:

以下是与AI科研助理的对话，回答需通俗易懂用户：黑洞是怎么形成的？
AI：

输出:

当超大质量恒星燃料耗尽时，它会向内坍缩形成引力极强的黑洞，连光都无法逃脱。

1.6 代码生成

语言模型能自动生成可执行代码：
提示:

部门表含[DepartmentId, DepartmentName]字段
学生表含[DepartmentId, StudentId, StudentName]字段
编写查询计算机科学系学生的MySQL语句

输出:

SELECT StudentId, StudentName 
FROM students 
WHERE DepartmentId IN (SELECT DepartmentId FROM departments WHERE DepartmentName = '计算机科学');

1.7 逻辑推理

通过分步指导可提升复杂推理准确率：
提示:

验证数组中奇数之和是否为偶数：15,32,5,13,82,7,1请先筛选奇数，再求和，最后判断奇偶性

输出:

奇数：15,5,13,7,1
总和：41
41是奇数