大模型提示词

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yd_290901031 发表于 2026/11/01 00:52:07 2026/11/01
【摘要】 提示词(Prompt)是大语言模型(LLM)理解任务、生成期望输出的核心输入。编写高质量提示词的关键在于将模糊的需求转化为具备清晰约束和上下文的指令。核心框架:结构化提示词(CRISPE / BROKE)编写复杂任务的提示词时,建议采用模块化结构编写:角色设定(Role):赋予模型具体的身份与专业视角(例如“资深算法工程师”、“严谨的文案主编”)。背景信息(Context):提供任务的业务背...

提示词(Prompt)是大语言模型(LLM)理解任务、生成期望输出的核心输入。编写高质量提示词的关键在于将模糊的需求转化为具备清晰约束和上下文的指令。

核心框架:结构化提示词(CRISPE / BROKE)
编写复杂任务的提示词时,建议采用模块化结构编写:

角色设定(Role):赋予模型具体的身份与专业视角(例如“资深算法工程师”、“严谨的文案主编”)。

背景信息(Context):提供任务的业务背景、输入材料或上下文约束。

明确指令(Instruction):用精确的动词说明任务目标,避免含糊其辞(如“总结核心三点”、“重构以下代码”)。

示例参考(Few-Shot):提供 1~2 个标准输入与期望输出的样例,能够大幅提升格式与逻辑稳定性。

输出规范(Output Format):明确指定输出格式(Markdown、JSON、表格)、语言风格、字数及结构。

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