Prompt提示词工程-案例

发布时间：2025-04-04 09:24
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Prompt 应用

 

在不同应用场景中使用 Prompt Engineering 可以显著提升大型语言模型的表现。以下是一些具体的应用场景及其最佳实践，包括数据处理、代码生成、函数定义、分类任务、创意生成、内容生成、汇总信息，以及风险与安全管理。

 

1. 数据处理

 

应用场景：数据清理、转换和分析。

示例：

  • 数据清理：
    • 提示："请将以下数据转换为标准日期格式：'12/31/2023', '01-01-2024', '2024.02.28'。"
    • 输出："2023-12-31, 2024-01-01, 2024-02-28"
  • 数据转换：
    • 提示："请将以下CSV数据转换为JSON格式：\nName, Age, City\nAlice, 30, New York\nBob, 25, Los Angeles"
    • 输出：
[
  {"Name": "Alice", "Age": 30, "City": "New York"},
  {"Name": "Bob", "Age": 25, "City": "Los Angeles"}
]

 

2. 代码生成

 

应用场景：生成和优化代码片段。

示例：

  • 代码生成：
    • 提示："请用Python编写一个函数，计算一个列表中所有数字的平均值。"
    • 输出：
def calculate_average(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)
  • 代码优化：
    • 提示："请优化以下Python代码以提高性能：\n\n```\nfor i in range(1000000):\n result.append(i * 2)\n```"
    • 输出：
#列表推导式：通过列表推导式，我们可以在一行代码中完成原本需要多行的操作。它不仅简洁，而且通常更高效。
#性能提升：列表推导式在底层进行了优化，减少了函数调用和解释器的开销，因此在处理大规模数据时能显著提升性能。

result = [i * 2 for i in range(1000000)]

 

3. 函数定义

 

应用场景：定义特定功能的函数。

示例：

  • 提示："请定义一个Python函数，接受两个字符串参数，返回它们的拼接结果。"
  • 输出：
def concatenate_strings(str1, str2):
    return str1 + str2

 

4. 分类任务

 

应用场景：文本分类、情感分析等。

示例：

  • 文本分类：
    • 提示："请将以下句子分类为'正面'或'负面'：'我今天很开心。' '这个产品真糟糕。'"
    • 输出："正面：'我今天很开心。' 负面：'这个产品真糟糕。'"
  • 情感分析：
    • 提示："请分析以下评论的情感：'这部电影非常棒！' '我对这次服务很失望。'"
    • 输出："正面：'这部电影非常棒！' 负面：'我对这次服务很失望。'"

 

5. 创意生成

 

应用场景：生成创意内容，如故事、广告文案等。

示例：

  • 故事生成：
    • 提示："请编写一个关于勇敢小狗冒险的短篇故事。"
    • 输出："从前有一只勇敢的小狗，它每天都在森林里冒险。有一天，它遇到了一个迷路的小女孩，决定帮助她找到回家的路……"
  • 广告文案：
    • 提示："请为一款新型智能手表编写一段广告文案。"
    • 输出："体验未来科技，掌握健康生活。我们的新型智能手表不仅时尚，还能实时监测你的健康数据，助你轻松掌控每一天。"

 

6. 内容生成

 

应用场景：生成文章、报告等。

示例：

  • 文章生成：
    • 提示："请写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章。"
    • 输出："人工智能在医疗领域的应用正在迅速发展，从辅助诊断到个性化治疗，AI技术正在改变医疗行业的面貌……"
  • 报告生成：
    • 提示："请生成一份关于2023年公司财务状况的报告，包含收入、支出和净利润分析。"
    • 输出：
# 2023年公司财务状况报告

## 收入
公司在2023年的总收入为5000万美元，主要来源于产品销售和服务收入。

## 支出
总支出为3000万美元，主要包括运营成本、员工薪资和研发费用。

## 净利润
净利润为2000万美元，比上一年增长了10%。

## 分析
2023年，公司在收入和利润方面均实现了稳步增长，主要得益于新产品的成功上市和市场扩展。

 

7. 汇总信息

 

应用场景：汇总和总结信息。

示例：

  • 信息汇总：
    • 提示："请总结以下文章的主要观点：'文章内容：AI对社会的影响'"
    • 输出："主要观点：1. 气候变化是全球性问题。2. 需要全球合作应对。3. 可再生能源是解决方案之一。"

 

8. 风险与安全管理

 

应用场景：识别和管理潜在风险与安全问题。

示例：

  • 风险评估：
    • 提示："请评估以下项目的潜在风险：'项目描述：AI技术医疗项目'"
    • 输出："潜在风险：1. 项目延期。2. 预算超支。3. 技术实现难度大。"
  • 安全建议：
    • 提示："请提供关于数据隐私保护的安全建议。"
    • 输出："1. 使用强密码和双因素认证。2. 定期更新和补丁系统。3. 加密敏感数据。4. 进行定期安全审计。"

通过这些应用场景的最佳实践，可以更有效地利用 Prompt Engineering 来实现各种任务，提高模型输出的质量和效率。

 

gpt-4o 图像提示工程技术

 

在 GPT-4 及其后续版本中，图像提示工程（Image Prompt Engineering）是一项新兴的技术，旨在通过设计和优化图像提示来引导模型生成高质量的图像输出。这种技术不仅适用于文本生成，还可以在图像生成、图像理解和多模态任务中发挥重要作用。

 

以下是一些在图像提示工程中常用的技术和最佳实践：

 

1. 明确图像生成目标

 

最佳实践：明确你希望模型生成的图像类型、风格或内容。

示例：

  • 目标不明确："生成一张图片。"
  • 目标明确："生成一张卡通风格的森林场景，包含动物和树木。"

 

2. 提供详细描述

 

最佳实践：为模型提供详细的描述，包括场景、颜色、风格等信息。

示例：

  • 简单描述："生成一张城市图片。"
  • 详细描述："生成一张现代城市的图片，包含高楼大厦、街道和行人，使用明亮的色调。"

 

3. 使用参考图像

 

最佳实践：提供参考图像，帮助模型理解期望的风格或内容。

示例：

  • 无参考图像："生成一张风景图片。"
  • 有参考图像："生成一张类似于下面这张图片内容的图像。\n[参考图像链接：https://image.pollinations.ai/prompt/dog]"

 

4. 分步生成

 

最佳实践：对于复杂的图像生成任务，可以分步进行，逐步细化图像内容。

示例：

  • 一步生成："生成一张包含海滩、椰子树和日落的图片。"
  • 分步生成：
    1. “首先生成一张海滩的基础图像。”
    2. “在海滩上添加椰子树。”
    3. “在背景中添加日落。”

 

5. 使用多模态提示

 

最佳实践：结合文本和图像提示，提供更加丰富的信息。

示例：

  • 单一提示："生成一张森林的图片。"
  • 多模态提示："生成一张森林的图片，参考下面的描述和图像。\n描述：一个宁静的森林，阳光透过树叶。\n[参考图像链接：https://image.pollinations.ai/prompt/forest]"

 

6. 控制图像风格和细节

 

最佳实践：通过提示控制图像的风格和细节，确保生成的图像符合预期。

示例：

  • 无风格控制："生成一张花园的图片。"
  • 有风格控制："生成一张印象派风格的花园图片，使用柔和的色调和模糊的边缘。"

 

7. 反复试验和调整

 

最佳实践：不断试验和调整提示，观察模型生成的图像，并根据需要进行优化。

示例：

  • 初始提示："生成一张城市夜景的图片。"
  • 调整提示："生成一张城市夜景的图片，包含霓虹灯、车流和高楼大厦的灯光。"

 

8. 使用图像模板和占位符

 

最佳实践：使用图像模板和占位符来指示需要填充的内容或格式。

示例：

  • 无模板："生成一张包含建筑物和树木的图像。"
  • 有模板："生成一张包含建筑物和树木的图像，建筑物在左侧，树木在右侧。"

 

9. 多轮对话生成

 

最佳实践：在需要时，通过多轮对话逐步引导模型生成所需的图像内容。

示例：

  • 单轮对话："生成一张包含湖泊和山脉的图片。"
  • 多轮对话：
    • 用户："生成一张包含湖泊的图片。"
    • 模型："生成的湖泊图片。"
    • 用户："在湖泊背景中添加山脉。"
    • 模型："生成的湖泊和山脉图片。"

 

10. 结合图像和文本生成

 

最佳实践：结合图像和文本生成，创建更加丰富和多样的内容。

示例：

  • 图像生成："生成一张宇宙场景的图片。"
  • 图像和文本生成："生成一张宇宙场景的图片，并生成一段描述这张图片的文字。"
    • 输出：
      • 图像：宇宙场景图片
      • 文本描述："这是一张充满星星和星云的宇宙场景图片，背景是深邃的黑色，星星闪烁着微弱的光芒。"

 

11. 风险与安全管理

 

最佳实践：在生成图像时，注意内容的风险和安全问题，避免生成不当或敏感的图像。

示例：

  • 提示："生成一张适合所有年龄段观看的风景图片。"
  • 输出：确保生成的图像没有敏感或不当内容。

 

通过遵循这些最佳实践，可以更有效地利用图像提示工程技术来生成高质量的图像内容，满足各种应用需求。

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