ChatGPT 提示语实用常用框架

Prompt 的本质：通过明确的指引来促使 LLM 生成高质量内容。

一切他法皆为此来:

结构化写作：使思考以有序的方式得以明确表达

Few-shots：通过示例明确预期结果

限制模块：明确指出不希望看到的内容

工作流模块：明确工作流程和步骤

一切都是为了一个目标：明确地表达清楚你想要什么。

诸如 CoT、ToT、GoT、AoT 等高级技巧，虽然引人注目，却只是模型操作的额外工具。

let's think step by step

Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.

多个角色分别进行输出, 然后进行投票, 得分高者获胜输出

Take a deep breath, let's think step by step

这些新技巧会不断增多，它们在实践中证明了有效性，应根据需求灵活运用。

然而，Prompt 的核心依旧是 明确的指引 。高级技巧可以作为加分项，但不属于 Prompt 的本质范畴。

我们来讲一下构成 prompt 的框架。

一、Basic Prompt Framework——ICIO 框架

查阅了非常多关于 ChatGPT prompt 的框架资料，我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架，他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素：

Instruction（必须）： 指令，即你希望模型执行的具体任务。

Context（选填）： 背景信息，或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应。

Input Data（选填）： 输入数据，告知模型需要处理的数据。

Output Indicator（选填）： 输出指示器，告知模型我们要输出的类型或格式。

每个模块的详细解释：

指令（Instruction）

指令是 ICIO 提示词框架的核心部分，它明确地描述了模型需要执行的任务。指令应该简洁、明确，确保模型能够理解任务的目标和要求。例如，在文摘任务中，指令可以是“将文章最重要的内容提炼成 5 个标题及简短说明的文摘”。

背景信息（Context）

背景信息是提供给模型的上下文信息，可以帮助模型更好地理解任务和生成响应。背景信息可以包括任务的背景、目的、相关知识和其他相关信息。例如，在文摘任务中，背景信息可以是“这个书摘的主要作用是为教育从业者提供教学方法参考”

输入数据（Input Data）

在 ICIO 框架中，输入数据是可选的，如果模型不需要特定的输入数据，这一部分可以省略。例如，在数据分析任务重，输入数据可能是一些 EXL 表格

输出指示器（Output Indicator）

输出指示器用于指I模型输出的类型或格式。它告诉模型如何组织和呈现输出结果。输出指示器应该与任务的需求相匹配，确保模型能够提供正确、有用的结果。例如，在文本生成任务中，输出指示器可以是“生成一段关于 AI 对人类的影响的文章，要求使用生动的语言和具体的例子”。

注：ICIO 提示词框架的结构是非常灵活的，可以根据具体任务的需求进行调整和扩展。在实际应用中，可以根据任务类型和需求来定制提示词框架的各个部分，以确保AI模型能够更好地理解和执行任务。

只要你按照这个框架写 prompt，模型返回的结果都不会差。

当然，你在写 prompt 的时候，并不一定要包含所有 4 个元素，而是可以根据自己的需求排列组合。举例：

推理：Instruction + Context + Input Data

信息提取：Instruction + Context + Input Data + Output Indicator

以下是一个基于 ICIO 框架的数据分析任务的实际案例，Prompt 如下：

对话效果如下：

ICIO 框架虽然是一个非常简单的提示词框架，但运用得当可以发挥很高效的分析性能。

二、CRISPE Prompt Framework——CRISPE 框架

另一个我觉得很不错的 Framework 是Matt Nigh的 CRISPE Framework，这个 framework 更加复杂，但完备性会比较高，比较适合用于编写 prompt 模板。CRISPE 分别代表以下含义：

CR： Capacity and Role（能力与角色），你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。

I： Insight（洞察力），背景信息和上下文（坦率说来我觉得用 Context 更好）。

S： Statement（指令），你希望 ChatGPT 做什么。

P： Personality（个性），你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。

E： Experiment（尝试），要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

它们的中文含义：

能力和角色： ChatGPT 应该扮演什么角色？

背景洞察：为你的请求提供幕后见解、背景和环境。

声明：要求 ChatGPT 做什么。

个性：希望 ChatGPT 响应的风格、个性或方式。

实验：要求 ChatGPT 提供多个例子。

能力和角色（Capacity and Role）

能力和角色部分主要描述 ChatGPT 或其他服务/工具的能力以及期望其扮演的角色。例如，当你询问 ChatGPT 一个关于数学的问题，你是期望它扮演一个数学老师的角色，为你提供答案或帮助。

背景信息（Insight）

背景信息部分提供关于请求的背景和上下文。它帮助 ChatGPT 更好地理解问题的背后意图和情境。例如，当你询问有关某个事件的历史背景时，通过提供更多的洞察，可以得到更为深入和具体的答案。

声明（Statement ）

声明部分是你的主要请求或问题，明确告诉 ChatGPT 你希望得到什么答案或服务。例如，你可能会说：“请解释牛顿的第三定律。”

个性（Personality）

个性部分描述你希望 ChatGPT 响应的风格、个性或方式。例如，如果你希望得到一个幽默的回答，你可以在此部分指明。

实验（Experiment）

在某些情境下，我们可能不确定哪种答案或方式最合适，所以希望 ChatGPT 提供多种答案或建议供你选择。通过“实验”部分，我们可以请求 ChatGPT 进行实验，给出不同的答案或建议。

以下是这几个参数的例子：

Step	Example
Capacity and Role	Act as an expert on software development on the topic of machine learning frameworks, and an expert blog writer.把你想象成机器学习框架主题的软件开发专家，以及专业博客作者。
Insight	The audience for this blog is technical professionals who are interested in learning about the latest advancements in machine learning.这个博客的读者主要是有兴趣了解机器学习最新进展技术的专业人士。
Statement	Provide a comprehensive overview of the most popular machine learning frameworks, including their strengths and weaknesses. Include real-life examples and case studies to illustrate how these frameworks have been successfully used in various industries.提供最流行的机器学习框架的全面概述，包括它们的优点和缺点。包括现实生活中的例子，和研究案例，以说明这些框架如何在各个行业中成功地被使用。
Personality	When responding, use a mix of the writing styles of Andrej Karpathy, Francois Chollet, Jeremy Howard, and Yann LeCun.在回应时，混合使用 Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard 和 Yann LeCun 的写作风格。
Experiment	Give me multiple different examples.给我多个不同的例子。

将所有的元素都组合在一起，就变成了这样的 prompt，对比基础 prompt 生成的结果会非常不一样，各位可以自行尝试一下。

以下是另一个使用 CRISPE 框架的示例：

能力和角色：你是一位语言学家

背景洞察：我正在写一篇关于英语方言的论文，你将辅助我完成它

声明：请为我解释美国南部方言的特点

个性：简洁明了

实验：提供两到三个不同的解释或描述方式

实际案例

下面是一个实际案例及生成效果：

ChatGPT 提示语实用常用框架

Prompt 的本质：通过 明确的指引 来促使 LLM 生成高质量内容。#

一、Basic Prompt Framework——ICIO 框架#

每个模块的详细解释：#

二、CRISPE Prompt Framework——CRISPE 框架#

Prompt 的本质：通过明确的指引来促使 LLM 生成高质量内容。

一、Basic Prompt Framework——ICIO 框架

每个模块的详细解释：

二、CRISPE Prompt Framework——CRISPE 框架