Prompt Engineering 结构化形�?

大家好我是牛皮糖，在没有看到这个开源项目的时候我也是觉得大模型的提示词应该就是对应的某一种角色，但是今天看到大模型结构化要我惊艳了�?

今天看到了大模型的结构化性式的提示工程。这个相比之前的赋予某一种角色类型的提示词相对更有用，特别是在AI写作这块。下面两张图是我进行结构化提示词前后的对比。�?

在没有结构化提示词之前简单的描述提示词工程是什么，但是当我加入结构化提示词后，他就能够给我输出一个文本案例�?

并且文章还表示需要去了解大模型，需要去了解大模�?每个模型的特点和能力，是构建有效prompt的基础*�?

现在很多大模型GPTs就是基于提示词来进行的，当然这也需要个人对于某一个行业深度的了解和对于当前自己是熟悉。因为大模型的提示词也不会对于这个大模型基础进行修改，如果本身这个大模型就不具备这个能力再强的提示词也无法起到作用�?

** 每次对于使用AI的提问我都是直接性的提出想要的问题，希望给出答案，但是实际每次的答案可能不如意。这就是对于自己在这个方向的理解多少和解决问题的能力体系�?*

** 想要得到好的一个答复，那么就需要把问题说的清楚，如果是以及结构化清楚的提问那么就能够很好的提出问题，而不是要大模型去理解问题�?
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open AI 提示词策�?

RAG其实也是基于在提示词的基础上搭建的，比如之前介绍的im-gpt，小米智能音箱，就是在服务调用时加入了大量的基本的结构化提示词、和一些基本的角色prompt�?

1、清晰表达，我们知道的东西，能不能很清晰简洁、直达内核的把那个东西给说出来？

2、我们的行业knowhow，沉淀的东西多与少�?

想要去了解更多的朋友可以查看下面的链�?

项目地址�?

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