怎么写好大模型的提示词

原创
03/27 21:41
阅读数 172

构建大模型的高效提示词需要结合认知科学原理、任务特性和工程化方法。以下是系统化的设计框架:

一、提示词结构设计

1. 认知框架构建

  • 角色设定:明确模型身份(如"医学专家"、"法律助手")
  • 任务定义:使用动词短语精准描述目标("生成治疗方案"、"分析合同条款")
  • 示例
    [ROLE] 您是拥有20年临床经验的内分泌科主任医师
    [TASK] 根据患者的糖化血红蛋白(HbA1c)检测结果(8.5%)和并发症风险评估,制定个性化的糖尿病管理方案,包括用药建议、饮食指导和运动计划。
    

2. 多模态输入整合

  • 文本+表格:使用Markdown表格结构化数据
    | 检测项目 | 结果 | 参考值 |
    |----------|------|--------|
    | HbA1c    | 8.5% | <7%    |
    | 空腹血糖 | 7.8  | 3.9-6.1|
    
  • 图像引用:标注医学影像位置(如"请参考附件中的眼底照片")

二、工程化提示技巧

1. 逻辑规则嵌入

  • 条件分支:使用if-else结构控制推理路径
    如果患者年龄>65岁且存在心血管疾病史,优先推荐二甲双胍联合SGLT2抑制剂;否则使用DPP-4抑制剂。
    
  • 优先级排序:用[1][2]明确执行顺序
    请按以下顺序处理:
    [1] 验证输入数据的完整性
    [2] 调用知识库中的诊断标准
    [3] 生成初步治疗方案
    

2. 少样本学习模板

  • Few-shot示例:提供典型案例作为推理锚点
    [EXAMPLE]
    输入:患者男性,50岁,BMI 28.5,HbA1c 8.2%,无并发症
    输出:建议使用二甲双胍(500mg/次,每日3次),配合低GI饮食和每周150分钟有氧运动
    
    [INPUT]
    患者女性,62岁,BMI 24.0,HbA1c 7.8%,有高血压病史
    [OUTPUT]
    

三、动态提示优化

1. 上下文感知机制

  • 历史对话记忆:维护对话轮次状态
    def generate_prompt(history, current_input):
        context = "\n".join([f"User: {h[0]}\nAssistant: {h[1]}" for h in history[-3:]])
        return f"{context}\nUser: {current_input}"
    
  • 实时数据注入:通过API获取外部数据
    当前时间:2025-03-27 14:30
    最新政策更新:《新型冠状病毒感染诊疗方案(第十版)》已发布
    

2. 反馈循环设计

  • 评估指标体系
    {
      "accuracy": 0.92,
      "relevance": 0.88,
      "novelty": 0.75,
      "safety": 1.0
    }
    
  • 自动迭代工具
    from prompt_tuner import optimize_prompt
    
    optimized_prompt = optimize_prompt(
        initial_prompt,
        dataset,
        metric="bleu",
        iterations=100
    )
    

四、领域适配策略

1. 专业术语控制

  • 术语库绑定:使用特定领域词汇表
    medical_terms = {
        "DM": "糖尿病",
        "HTN": "高血压",
        "MI": "心肌梗死"
    }
    
  • 歧义消解:通过上下文明确词义
    这里的"Apple"指的是苹果公司(NASDAQ:AAPL),而非水果。
    

2. 合规性约束

  • 法律条款引用
    根据《中华人民共和国药品管理法》第三十四条,处方药必须凭医师处方销售。
    
  • 伦理审查清单
     请确保回答不涉及:
     - 患者隐私信息
     - 未经验证的医疗建议
     - 政治敏感内容
    

五、工具链与评估

1. 提示词开发平台

  • 可视化编辑器:支持拖拽式逻辑流设计

  • 沙盒测试环境

    from sandbox import test_prompt
    
    test_result = test_prompt(
        prompt="请解释量子计算的基本原理",
        expected_answer="量子计算利用量子比特...",
        max_tokens=500
    )
    

2. 效果评估矩阵

维度 评估方法 工具示例
准确性 与专家答案对比 BLEU、ROUGE
安全性 敏感词检测 OpenNLP、AWS Comprehend
可解释性 知识溯源分析 Neo4j图谱查询
用户体验 A/B测试 Optimizely

六、最佳实践建议

  1. 渐进式构建:从简单模板开始,逐步增加复杂度
  2. 版本控制:使用Git管理提示词迭代历史
  3. 跨模态验证:同时测试文本、语音、图像输入
  4. 故障注入测试:故意输入错误数据验证鲁棒性
  5. 持续学习:定期用新数据重新训练提示词优化模型

建议采用"提示词工程+持续监控"的闭环模式,结合领域知识图谱和动态反馈机制,实现提示词的智能化演进。对于关键任务(如医疗、金融),应建立人工审核与自动优化相结合的双重保障体系。

展开阅读全文
加载中
点击引领话题📣 发布并加入讨论🔥
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部