项目背景英文(项目背景英文翻译)

Role：userContent：请帮我找下番茄炒蛋的做法Role：systemContent：NARole：assistantContent：一般来说，番茄炒蛋的做法为…

因此为什么前文提及了需要先明确好问题的具体细节再使用LLM。若没定义清楚message的细节，你获得的答案有可能差强人意。

Temperature

LLM超参数Temperature（温度）是控制生成文本的随机性程度。取值范围在[0,1]。

当温度接近于0时，模型倾向于选择更高概率的词。因此生成的内容更连贯及准确，但缺乏多样性。

当温度接近于1时，模型按照原始概览分布选择单词，意味着生成的内容更加发散多样，充满想象力。但缺乏准确性。

因此，如果你期望得到更具创造性的回答，可以提高温度值，如0.7或者1。如果你期望获得更准确连贯的回答，可以降低温度值，如0。

二、Prompt模板及具体场景应用（重点内容）1. Prompt模板

结合前文我们确定的问题细节及LLM关键特性，我们可以整理一个大致的Prompt模板如下，可依据需求酌情增删：

[用户角色]\[任务]\[AI扮演的角色]\[思路步骤]\[附加条件]

1）用户角色

以我是一名…开头，可以是社会角色（打工人）\职位（售后专员）等。

2）任务

任务可以简要概述你的任务背景，明确好需要生成的内容结果\结构。

3）AI扮演的角色

可以让AI扮演资深人士，如统计学家、CEO或者有着10年行业经验的职员等。

4）思路步骤

即按你预设的步骤进行思考，如问题不是很复杂，可不展开。

5）附加条件

这里可补充外部环境、项目背景、需处理的文本内容等等。

2. Prompt具体场景应用

1）Summary（总结文本）

pro_review

Got this panda plush toy for my daughter’s birthday, \

who loves it and takes it everywhere. It’s soft and \

super cute, and its face has a friendly look. It’s \

a bit small for what I paid though. I think there \

might be other options that are bigger for the \

same price. It arrived a day earlier than expected, \

so I got to play with it myself before I gave it \

to her.

Prompt

Your task is to generate a short summary of a product \

review from an ecommerce site to give feedback to the \

Shipping department.

Summarize the review below, delimited by triple

backticks, in at most 30 words, and focusing on any aspects \

that mention shipping and delivery of the product.

Response

The customer is happy with the product but suggests offering larger options for the same price. They also mention that the item arrived a day earlier than expeced.

2）Inference（推断）

Review

Needed a nice lamp for my bedroom, and this one had \

additional storage and not too high of a price point. \

Got it fast. The string to our lamp broke during the \

transit and the company happily sent over a new one. \

Came within a few days as well. It was easy to put \

together. I had a missing part, so I contacted their \

support and they very quickly got me the missing piece! \

Lumina seems to me to be a great company that cares \

about their customers and products!!

Prompt

Identify the following items from the review text:

– Sentiment (positive or negative)

– Is the reviewer expressing anger? (true or false)

– Item purchased by reviewer

– Company that made the item

The review is delimited with triple backticks. \

Format your response as a JSON object with \

“Sentiment”, “Anger”, “Item” and “Brand” as the keys.

If the information isn’t present, use “unknown” \

as the value.

Make your response as short as possible.

Format the Anger value as a boolean.

Response

{

“Sentiment”: “positive”,

“Anger”: false,

“Item”: “lamp”,

“Brand”: “Lumina”

}

三、总结1. Prompt模板

本文分享的模板是适用于通用范畴，每个行业每个人的需求都属于定制化，可以将该模板作为工具按需调整：

[用户角色]\[任务]\[AI扮演的角色]\[思路步骤]\[附加条件]

工具是好是坏，得看人怎么使用，LLM和Prompt模板也是一样的道理。

2. Prompt优化流程

发现问题->提出Prompt->获取结果->内容评估->发现问题->优化Prompt模板

3. Prompt原则

关于如何让LLM更好地帮助我们工作和生活，下面我会对此内容进行总结：

Prompt的前提及原则：在使用LLM之前，需要思考问题的类型、角色、解决步骤和期望答案，并遵循清晰明了、具体、引导性和避免偏见的原则。Prompt的关键特性：包括编码Prompt工程、message列表对象、温度参数的控制。合理利用这些特性可以更好地引导LLM生成准确、连贯或创造性的回答。Prompt模板及具体场景应用：你提供了一个模板供参考，包括用户角色、任务、AI扮演的角色、思路步骤和附加条件。根据实际需求，可以调整和定制化该模板。Prompt优化流程：发现问题、提出prompt、获取结果、内容评估和优化Prompt模板。通过不断优化Prompt，可以获得更好的回答效果。

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