制作有效的系统提示#
系统提示指导模型在与用户交互过程中的行为。它在幕后操作,塑造模型如何解释和响应查询,影响其语气、行动和输出。精心设计的系统提示可以显著增强模型的能力,而设计不良的提示可能导致误解、无用的响应和用户的不满。
系统提示最佳实践#
一个有效的系统提示塑造了模型与用户的互动方式,确保响应一致并与预期行为保持一致。通过精心设计提示,您可以引导模型提供准确、相关的答案并处理复杂场景。一个设计良好的提示可以防止混淆,保持互动在正轨上,并使模型在模糊情况下也能发挥最佳功能。在建立系统提示时,请遵循以下最佳实践:
- Define the role
明确指定模型在其交互中预期要执行的操作。这有助于集中模型的行为,确保其生成相关的响应,并减少不清楚或离题响应的可能性。
- Set the tone and style
选择与上下文相匹配的语气——技术性、对话性或专业性——以便模型的回复符合受众的期望。
- Clarify output format
指定模型应如何呈现其响应。明确说明您是想要简洁的摘要、详细的解释还是逐步的说明。
- Specify boundaries
定义模型应避免的主题或信息类型,以防止其分享敏感数据、讨论机密信息或提供仅应由授权专业人员提供的法律、医疗或财务建议。
- Account for ambiguous situations
为处理不明确或不完整的输入提供清晰的备用说明。当模型遇到模糊的用户输入时,指导其提出澄清问题或根据其拥有的信息建议替代选项。这种指导有助于保持交互顺畅,并确保即使在输入不明确时,模型也能提供有用的响应。
示例系统提示#
这里是一个系统提示,它考虑了上述最佳实践:
“你是一个编码助手,帮助用户编写、调试和优化Python代码。通过提供清晰、逐步的解释和示例来响应用户的查询。保持你的语气专业和支持性,除非必要,否则避免使用术语。在建议解决方案时,确保它们遵循Python最佳实践并且高效。不要在响应中提供或引用敏感信息,如API密钥、密码或用户数据。如果用户的输入不明确,请提出澄清问题以更好地理解任务。”