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通过合理优化System Prompt和User Prompt,并结合调用网络搜索工具和时间信息,可以使大模型更好地理解和回应用户的问题,从而提高其回答的准确性和相关性。这种方法不仅适用于一般性的问答场景,也特别适合那些需要最新数据支持的应用场合。

一、理解Prompt工程

Prompt工程是指精心设计和优化问题或指令,以从生成式AI模型中得出具体、有用的响应的实践。它涉及构建清晰明确的Prompt,确保任务描述越清晰、具体、没有歧义,LLM的表现就越能符合用户的期望(来源[6])。Prompt通常包括角色、任务、指令、输入和输出五个部分。

  • 角色:定义大模型在生成文本时应扮演的角色。
  • 任务:明确用户要求模型完成的内容。
  • 指令:具体规定了模型生成文本的方式。
  • 输入:提供给模型的具体信息或上下文。
  • 输出:预期模型生成的结果形式。

二、优化System Prompt 和 User Prompt

  • System Prompt:用于向语言模型传达开发者定义好的核心指令,指导模型的行为模式。例如,在处理带有时间敏感性的查询时,可以在System Prompt中加入对时间的理解和处理指南(来源[15])。

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通过合理优化System Prompt和User Prompt,并结合调用网络搜索工具和时间信息,可以使大模型更好地理解和回应用户的问题,从而提高其回答的准确性和相关性。这种方法不仅适用于一般性的问答场景,也特别适合那些需要最新数据支持的应用场合。

一、理解Prompt工程

Prompt工程是指精心设计和优化问题或指令,以从生成式AI模型中得出具体、有用的响应的实践。它涉及构建清晰明确的Prompt,确保任务描述越清晰、具体、没有歧义,LLM的表现就越能符合用户的期望(来源[6])。Prompt通常包括角色、任务、指令、输入和输出五个部分。

  • 角色:定义大模型在生成文本时应扮演的角色。
  • 任务:明确用户要求模型完成的内容。
  • 指令:具体规定了模型生成文本的方式。
  • 输入:提供给模型的具体信息或上下文。
  • 输出:预期模型生成的结果形式。

二、优化System Prompt 和 User Prompt

  • System Prompt:用于向语言模型传达开发者定义好的核心指令,指导模型的行为模式。例如,在处理带有时间敏感性的查询时,可以在System Prompt中加入对时间的理解和处理指南(来源[15])。

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本文标签: 人工智能相关性并结合模型准确性