Prompt Engineering 提示词工程的实践技巧（二）

字数统计: 1.7k字   |   阅读时长≈ 7分

本篇博客主要总结了 DeepLearning AI 公开课程 Prompt Engineering 提示词工程 第三章节 Iterative 迭代的内容，也可以理解为该章节的笔记。

这个章节主要是教授了如何通过不断迭代、修正、改进，找到完成任务效果更好的提示词。迭代的过程总是从想法，实践到根据结果调优，这几个阶段不断循环，最后找到一段合适的提示词。虽然网上有很多通用的提示词模板，但是实际应用过程中，我们还是得针对自己的需求对其进行改进、特化，这也是我们常说的”调教“你的 LLM。

以下是一段关于椅子的介绍文本，在本章中我们用它作为示例。现在我们要指示 LLM 对它进行信息内容的总结、提取。

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fact_sheet_chair = """
OVERVIEW
- Part of a beautiful family of mid-century inspired office furniture, including filing cabinets, desks, bookcases, meeting tables, and more.
- Several options of shell color and base finishes.
- Available with plastic back and front upholstery (SWC-100) or full upholstery (SWC-110) in 10 fabric and 6 leather options.
- Base finish options are: stainless steel, matte black, gloss white, or chrome.
- Chair is available with or without armrests.
- Suitable for home or business settings.
- Qualified for contract use.

CONSTRUCTION
- 5-wheel plastic coated aluminum base.
- Pneumatic chair adjust for easy raise/lower action.

DIMENSIONS
- WIDTH 53 CM | 20.87”
- DEPTH 51 CM | 20.08”
- HEIGHT 80 CM | 31.50”
- SEAT HEIGHT 44 CM | 17.32”
- SEAT DEPTH 41 CM | 16.14”

OPTIONS
- Soft or hard-floor caster options.
- Two choices of seat foam densities: 
 medium (1.8 lb/ft3) or high (2.8 lb/ft3)
- Armless or 8 position PU armrests 

MATERIALS
SHELL BASE GLIDER
- Cast Aluminum with modified nylon PA6/PA66 coating.
- Shell thickness: 10 mm.
SEAT
- HD36 foam

COUNTRY OF ORIGIN
- Italy
"""

1. 控制输出的长度

在总结、撰写文本等任务中，我们经常需要控制 LLM 返回给我们的回答长度。有时候，即使我们指定要 1000字 左右的回复，它也只回复了800字；要求50字以内时，却给出了 50 多个字。LLM 不擅长精确的单词计数。我们可以用不同的方式来控制输出的长度：

  1. 告诉 LLM 最多使用 3 个句子
  2. 告诉 LLM 最多使用 280 个字符。
  3. ……

当然，即使你用以上的方式，LLM 也未必能控制好长度。如果这个文本长度的上限或者下限对于你的任务而言是刚性的，那么最好在输出的末尾打印一下实际的输出长度，根据实际需要再手动删改一下。

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prompt = f"""
Your task is to help a marketing team create a description for a retail website of a product based on a technical fact sheet.

Write a product description based on the information provided in the technical specifications delimited by triple backticks.

Use at most 50 words.

Technical specifications: ```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
print(len(response))

2. 提取特定的细节

对于同样的一段文本，如果最后面向的受众不同，我们所需要 LLM 提取的信息也会不一样。比如一把椅子的宣传介绍，如果是直接向消费者销售，那么更多的细节、产品背景都很不错，但如果是面向家具零售商，我们就需要 LLM 提取更多关于椅子的技术细节、材料等的信息。我们可以在提示词中直接加入输出的面向对象，要求它重点关注哪些部分内容。

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prompt = f"""
Your task is to help a marketing team create a description for a retail website of a product based on a technical fact sheet.

Write a product description based on the information provided in the technical specifications delimited by triple backticks.
### ★强调面向的对象，要求技术细节
The description is intended for furniture retailers, so should be technical in nature and focus on the materials the product is constructed from.
### ★使用技术规范，给出产品ID
At the end of the description, include every 7-character Product ID in the technical specification.

Use at most 50 words.

Technical specifications: ```{fact_sheet_chair}```
"""

输出如下所示：

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Introducing our versatile and stylish office chair, part of a mid-century inspired furniture collection. Choose from a variety of shell colors and base finishes to suit your space. Constructed with a durable aluminum base and high-density foam seat for comfort. Perfect for home or business use. 

Product IDs: SWC-100, SWC-110

3. 输出 HTML 格式并展示

我们可以指示 LLM 将输出的内容整合成一张表格，让输出更加直观，还可以让 LLM 将任务中的多个输出都组织在一起，组织成 HTML 的结构进行展示。虽然这种形式不利于我们通过代码传递，因为 LLM 一旦出错，很可能会影响我们的原有页面，但是在一些情况下，这个功能堪称神器。比如制作一些静态的前端页面，没有使用 Vue, React 等前端框架，而是使用原生 HTML ，那我们就可以让 LLM 整合网页内容的同时，将这些内容结构化，直接输出可用的 HTML，复制粘贴夸苏搭建一个可用的展示页面。

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prompt = f"""
Your task is to help a marketing team create a description for a retail website of a product based on a technical fact sheet.

Write a product description based on the information provided in the technical specifications delimited by triple backticks.

The description is intended for furniture retailers, so should be technical in nature and focus on the materials the product is constructed from.

At the end of the description, include every 7-character Product ID in the technical specification.

After the description, include a table that gives the product's dimensions. The table should have two columns.In the first column include the name of the dimension. In the second column include the measurements in inches only.

Give the table the title 'Product Dimensions'.

Format everything as HTML that can be used in a website. 
Place the description in a <div> element.

Technical specifications: ```{fact_sheet_chair}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)

在 Jupyter Notebook 中，我们还可以直接预览返回的 HTML 结果。

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from IPython.display import display, HTML
display(HTML(response))

4. 迭代的过程

上述的几个流程，我们从一开始的限制文本输出长度，到要求它注重技术细节，写一段面向零售商的介绍文本，最后要求它对比参数输出表格，整合成结构化的 HTML，这就是一个迭代的过程。我们需要不断地根据自己的任务需要，调整、补充提示词。一开始提示词中的要求不宜过多，这样方便我们来快速逐个调优。如果我们有很多的示例内容，那我们也可以使用同一份提示词，同时执行，对比、评估输出的内容，找出平均效果最好的提示词。

Prompt Engineering 提示词工程笔记汇总

参考资料

ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI

B站可以找到搬运翻译的中文版本👆：《吴恩达 x OpenAI Prompt课程》

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一个游戏行业的开发小白。什么都学了一些，什么都会一点。AIGC/ComfyUI工作流搭建/AI聊天机器人/Lua/C++……欢迎咨询交流。欢迎大家指点交流~ 邮箱: wuxinbei0409@gmail.com