编者按：近期，如何通过 Prompt Engineering 最大程度发挥大模型的潜力已成为一个热点话题。人们越来越关注如何通过 Prompt Engineering 技术低成本地用好大模型。
今天我们推荐的这篇文章，作者认为 Prompt Engineering 是一门融合了艺术和科学的学科，需要在理解技术背景的同时，发挥创造力和战略思维。
本系列文章详细介绍了作者在新加坡首届 GPT-4 Prompt Engineering 大赛中使用的策略技巧，包括：使用 CO-STAR 框架构建提示语、使用分隔符明确语义单元、利用 system prompts 添加行为约束、仅依靠GPT-4对数据集进行分析等。这些技巧都得到了实例验证，证明了 Prompt Engineering 的重要作用。
本文属于该系列文章的第一部分，介绍适合初学者的提示语（prompt）技巧，相关的高级策略将在下一篇文章详细介绍，敬请期待！
作者 | Sheila Teo
编译 | 岳扬
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上个月，我有幸获得新加坡首届 GPT-4 提示工程（Prompt Engineering）大赛相关奖项，该比赛由新加坡政府科技署（GovTech）组织，汇聚了超过 400 位优秀的参与者。
提示工程（Prompt Engineering）是一门融合了艺术和科学的学科——这门学科不仅需要理解技术，还需要一定的创造力和战略思维。 以下是我在学习过程中学到的提示工程（Prompt Engineering）策略汇编，这些策略可以驱动任何大语言模型（LLM）精准执行需求，甚至超常发挥！
作者注：
在撰写本文时，我力图摒弃已在网上广泛讨论和记录的传统提示工程（Prompt Engineering）技术。相反，撰写本文的目的是给大家介绍我在实验中学到的新见解，以及对某些技术的不同理解。希望你会喜欢阅读这篇文章！
本系列文章包括以下内容，其中🔵指的是适合初学者的提示语（prompt）技巧，而🔴指的是高级策略（具体内容后续马上推送给大家）：
1.[🔵]使用 CO-STAR 框架构建提示语
2.[🔵] 使用分隔符（delimiters）将提示语分段
3.[🔴] 使用 LLM guardrails 创建 system prompts（译者注："guardrails" 指的是一种保护机制或限制，用于确保大语言模型生成的内容符合特定标准或要求，防止产生不准确、不合适或有害的信息。）
4.[🔴] 仅使用 LLM（无需插件或代码）分析数据集——将介绍一个使用 GPT-4 分析真实 Kaggle 数据集的实践示例
01 [🔵]使用 CO-STAR 框架构建提示语
有效的提示语（prompt）结构对于从 LLM 那里获得最佳回答至关重要。CO-STAR 框架是新加坡政府科技署数据科学与人工智能团队的心血结晶，是构建提示语（prompt）的便捷模板。其考虑到了影响 LLM 回答的有效性和相关性的所有关键方面，从而有效地优化 LLM 的回答。
CO-STAR framework — Image by author
其工作原理如下：
（C）Context：提供任务的背景信息
有助于 LLM 理解正在讨论的具体语境，确保其回答是相关的。
（O）Objective：确定希望 LLM 执行的任务是什么
明确目标任务有助于 LLM 将其回答重点放在实现某一特定任务上。
（S）Style：指明希望 LLM 使用的写作风格
可以设置为某位著名人物的写作风格，也可以是某个专业领域的专家，比如商业分析专家或首席执行官。这样能够引导 LLM 以符合用户需求的方式和用词做出回答。
（T）Tone：需要确定大模型回答用户提示词的态度
这样可确保 LLM 的回答与所需的情感或语境相呼应。例如，正式、幽默、感同身受等。
（A）Audienc：确定回答的对象
根据回答对象的身份（如某一领域的专家、初学者、儿童等）量身定制 LLM 的回答，确保其在所需的语境中是恰当和可以理解的。
（R）Response：提供 LLM 回答的格式
该功能可以让 LLM 以下游任务所需的准确格式输出。例如，列表、JSON（JavaScript Object Notation）、专业报告等。对于大多数以编程方式在下游操作 LLM 回答的 LLM 应用程序来说，JSON输出格式是最理想的。
1.1 CO-STAR的实际应用
以下是一个 CO-STAR 框架为何实用的实际案例。假设您是一名社交媒体经理（social media manager），需要帮助起草一则 Facebook 帖子，以宣传公司的新产品。
没有使用 CO-STAR 的提示语（prompt）可能如下所示：
Write a facebook post to advertise my company’s new product. My company’s name is Alpha and the product is called Beta, a new ultra-fast hairdryer.
以下是 GPT-4 的输出结果：
Introducing the Revolutionary Beta Hairdryer by Alpha!
- Say goodbye to long, tedious hair drying sessions! Alpha is proud to unveil the Beta, our latest innovation in haircare technology.
- Ultra-Fast Drying: The Beta is designed to cut your drying time in half, thanks to its advanced, powerful motor. Get ready faster and enjoy more time doing what you love!
Shop Now: [Link to product page]
虽然内容已经足够了，但这个输出实在过于普通，缺乏引起公司受众产生共鸣所需的，与其他产品的必要细微差异和有针对性的吸引力。
下面将介绍一个 CO-STAR 框架的使用案例，它会提醒您在提示语（prompt）中添加目标任务的其他信息，特别是在之前的 quick prompt 中缺少的STYLE（风格）、TONE（语气）和AUDIENCE（受众）等信息：
# CONTEXT #
I want to advertise my company’s new product. My company’s name is Alpha and the product is called Beta, which is a new ultra-fast hairdryer.
# OBJECTIVE #
Create a Facebook post for me, which aims to get people to click on the product link to purchase it.
# STYLE #
Follow the writing style of successful companies that advertise similar products, such as Dyson.
# TONE #
Persuasive
# AUDIENCE #
My company’s audience profile on Facebook is typically the older generation. Tailor your post to target what this audience typically looks out for in hair products.
# RESPONSE #
The Facebook post, kept concise yet impactful.
通过使用 CO-STAR 框架，GPT-4 的回答变得更有针对性、更有效：
Embrace Effortless Elegance with Alpha Beta — The Ultra-Fast Hairdryer for the Wise Generation.
Rediscover the joy of simple, effective hair care with Alpha Beta. Our latest innovation is more than just a hairdryer; it’s a promise of swift, gentle, and
reliable hair styling for those who appreciate the finer things in life.
- Easy and Intuitive Use: Say goodbye to complicated gadgets. Alpha Beta is
crafted for comfort and simplicity, perfect for those who value straightforward,
hassle-free technology.
- Time-Saving Technology: We understand your time is precious. That’s why Alpha Beta cuts down drying time significantly, giving you more moments to enjoy life’s pleasures.
Make every day a good hair day with Alpha Beta. Experience the blend of
sophistication and simplicity today.
[Your Product Link Here]
CO-STAR 框架指导我们有条不紊地向 LLM 提供相关任务的所有关键信息，确保根据我们的需求提供量身定制的优化回答。
02 [🔵] 使用分隔符（delimiters）将提示语分段
Image generated by DALL·E 3
分隔符（Delimiters）是一种特殊的 tokens ，LLM 通过分隔符（Delimiters）将提示语分成不同的部分，以便确定哪些部分构成一个意义单元。这一点很重要，因为整个提示语（prompt）是以一长串 tokens 的形式到达 LLM 的。分隔符通过将提示语（prompt）的特定部分划分开再以不同的方式对待，为整个 tokens 序列提供了合理的结构。
值得注意的是，对于简单的任务，分隔符可能不会对 LLM 的回答质量产生影响。然而，任务越复杂，使用分隔符对 LLM 回答的影响就越大。
2.1 将特殊字符作为分隔符
分隔符可以是任何通常不会一起出现的特殊字符序列，例如
所选特殊字符的数量和类型并不重要，只要它们足够独特，能让 LLM 将其理解为内容分隔符而非普通标点符号即可。
下面举例说明如何在提示语（prompt）中使用此类分隔符：
Classify the sentiment of each conversation in <<\<CONVERSATIONS>>> as
‘Positive’ or ‘Negative’. Give the sentiment classifications without any other preamble text.
EXAMPLE CONVERSATIONS
product. It exceeded my expectations!
EXAMPLE OUTPUTS
Negative
Positive
<<<
it’s fantastic!
Is there anything else I can assist you with?
for your excellent service!
unhappy with this experience.
上述案例使用分隔符 ### 进行分隔，分隔内容的标题 EXAMPLE CONVERSATIONS（示例对话）和 EXAMPLE OUTPUTS（示例输出）用大写字母与其他内容进行区分。需要进行情感分析的对话被划分在<<<CONVERSATIONS\>>>内，这些对话随后在提示语（prompt）的底部直接提供给LLM，没有任何解释性文本，但由于分隔符 <<< 和 >>> 的存在，LLM 知道这些是它应该进行情感分析的对话。
以下是来自 GPT-4 的输出结果，直接输出情感分析结果，没有其他乱七八糟的内容，就是我们要求的那样。
Positive
Negative
2.2 将 XML 标签作为分隔符
使用 XML 标签作为分隔符是另一种使用分隔符的方法。XML 标签是用尖括号括起来的标签，包括开始标签和结束标签。例如，\<tag>和\</tag>。这种方法是比较有效的，因为大语言模型（LLM）已经在许多 XML 格式的 Web 内容上进行了训练，并学会了理解这种格式。
以下是相同的提示语（prompt），但是使用了 XML 标签作为分隔符来构造其结构：
Classify the sentiment of the following conversations into one of two classes, using the examples given. Give the sentiment classifications without any other
preamble text.
<classes>
Positive
Negative
</classes>
<example-conversations>
product. It exceeded my expectations!
</example-conversations>
<example-classes>
Negative
Positive
</example-classes>
<conversations>
it’s fantastic!
Is there anything else I can assist you with?
for your excellent service!
expected at all.
can help?
unhappy with this experience.
</conversations>
在 XML 标签中使用与您在 instructions 中用来描述它们的词相同的名词是有好处的。我们在上述提示语（prompt）中给出的 instructions 是 （在本文中，instructions指的是前面提到的提示语（prompt）中给出的具体操作步骤或规则。） ：
Classify the sentiment of the following conversations into one of two classes, using the examples given. Give the sentiment classifications without any other
preamble text.
我们在 instructions 中使用了名词 "conversations" 、 "classes" 和 "examples" 。因此，可以用作分隔符的 XML 标签为 <conversations> 、 <classes> 、 <example-conversations> 和 <example-classes> 。这可以确保 LLM 理解您的 instructions 与用作分隔符的 XML 标签之间的关系。
同样，通过使用这些分隔符，我们可以清晰有序地划分 instructions，从而确保 GPT-4 能够按照我们的要求准确地生成回答。
Positive
Negative
Thanks for reading!
下一期，我们将介绍高级技巧，分享使用 LLM guardrails 创建 system prompts 和使用 LLM 分析数据集的提示词策略。下期见！
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END
本文经原作者授权，由Baihai IDP编译。如需转载译文，请联系获取授权。
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