写好Prompt提示工程的一套通用框架 - 5个关键要素

随着我们对Prompt提示工程的学习和应用，会接触到各种各样的Prompt。对于这些Prompt，会发现有一些共同的元素。

没错，我们能想到的，别人在早几个月之前就已经总结好了。

下面将介绍两个Prompt框架。

一、Prompt四个要素

一个Prompt可能包含以下任何元素：

1. 指令（Instruction） - 你希望模型执行的具体任务或指令。

2. 上下文（Context） - 上下文、背景或者外部信息，用于引导模型提供更好的响应。

3. 输入数据（Input Data） - 我们希望获得响应的"输入内容或问题"。

4. 输出指示（Output Indicator） - 模型输出响应的类型或格式。

并不是每个Prompt都需要同时包含这四个要素，具体取决于待处理的任务。

因此，一个Prompt可能只包含其中一个元素，也可能是其中任意几个元素的组合。

二、CRISPE Prompt提示框架

1. CR: 能力和角色（Capacity and Role）：你希望模型扮演的角色，以及具备的能力。

2. I: 洞察力（Insight）：请求的背景、上下文，以及其他与请求有关的辅助信息。

3. S: 陈述（Statement）：你希望模型做什么？

4. P: 个性（Personality）：模型响应内容的风格，个性或态度。

5. E: 实验（Experiment）：让模型提供多个答案。

三、合并Prompt框架

将以上2个Prompt框架进行对比，来分析一下共同点和差异之处。

框架一	框架二	比较结果	合并Prompt
	能力和角色	仅框架二有	角色
上下文	洞察力	含义基本相同	上下文
指令	陈述	含义基本相同	指令
输入数据		仅框架一有	输入数据
输出指示	个性	输出指示比个性范围更广	输出指示
	实验	仅框架二有个人认为可以归类到输出指示

通过上面的表格，会发现上下文、指令基本是相同的，而个性是对角色或输出指令的描述。角色在很多场景下还是比较常用的，以获得更好的效果。而输入数据，有时会作为指令的一部分，但很多时候是独立的一部分，抽象出来会更加清晰。最后是实验，可以看作是输出内容的一部分描述，因此可以归类为输出指示。

经过以上分析，我认为可以将Prompt框架进一步完善为以下5个要素：

1. 角色（Role）：希望模型扮演的角色，以及具备的能力。

2. 指令（Instruction）：希望模型执行的具体任务或指令。

3. 上下文（Context）：上下文、背景或者外部信息，用于引导模型提供更好的响应。

4. 输入数据（Input Data）：我们希望获得响应的"输入内容或问题"。

5. 输出指示（Output Indicator）：模型输出响应的数据格式，内容的风格、个性或态度，以及其他的输出要求。

我们用这套完善后的框架，来分析一些Prompt。

示例1

Prompt内容：

我希望你能扮演成英文翻译员，拼写校正员和改进者的角色。我会用任意一种语言向你讲话，你要检测这种语言，将其翻译并用纠正过的、改良版的英文版本回答我。我希望你把我简单的A0水平的词汇和句子，替换成更漂亮、更优雅、更高级别的英文词语和句子。保持同样的含义，但更文艺。我希望你只回复纠正过的版本，改良的版本，别的什么都别写，不要写解释。我第一句话是：“istanbulu cok seviyom burada olmak cok guzel”。

5个要素：

角色：
我希望你能扮演成英文翻译员，拼写校正员和改进者的角色

指令：
我会用任意一种语言向你讲话，你要检测这种语言，将其翻译并用纠正过的、改良版的英文版本回答我。我希望你把我简单的A0水平的词汇和句子，替换成更漂亮、更优雅、更高级别的英文词语和句子。保持同样的含义，但更文艺。我希望你只回复纠正过的版本，改良的版本，别的什么都别写，不要写解释。

上下文：
无

输入数据：
我第一句话是：“istanbulu cok seviyom burada olmak cok guzel”

输出指示：
我希望你只回复纠正过的版本，改良的版本，别的什么都别写，不要写解释。

示例2

Prompt内容：

扮演一个机器学习框架的软件开发专家和专业博客作者的角色。这篇博客的读者是对学习最新机器学习进展感兴趣的技术专业人士。提供对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。包括真实的例子和案例研究，以说明这些框架如何在各种行业中成功应用。在回应时，使用Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard和Yann LeCun的写作风格的混合。

5个要素：

角色：
扮演一个机器学习框架的软件开发专家和专业博客作者的角色

指令：
提供对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。包括真实的例子和案例研究，以说明这些框架如何在各种行业中成功应用。

上下文：
这篇博客的读者是对学习最新机器学习进展感兴趣的技术专业人士。

输入数据：
无

输出指示：
在回应时，使用Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard和Yann LeCun的写作风格的混合。

在这个Prompt，由于我们还没有提供输入数据，因此输入数据部分为"无"。

示例3

Prompt内容：

""" 2022年的某一天，李明开着摩托车去给客户送货，路上遇到了一只小狗，他停下车去看了一下小狗，回去开车的时候货物不见了。李明在2023年进了一批货物，货物里面居然有一只小狗。"""

问题：2022年李明开摩托车遇到了什么动物？

5个要素：

角色：
无

指令：
无

上下文：
2022年的某一天，李明开着摩托车去给客户送货，路上遇到了一只小狗，他停下车去看了一下小狗，回去开车的时候货物不见了。李明在2023年进了一批货物，货物里面居然有一只小狗。

输入数据：
2022年李明开摩托车遇到了什么动物？

输出指示：
无

在这个Prompt中，只有上下文和输入数据，连指令都可以没有。当然，你也可以认为最后的问题也是一种广义上的指令。

示例4

Prompt内容：

总结以下内容：
现在，在发展中国家，如今出生的孩子可以活到100岁的会相对较少。然而，展望未来，提高发达国家预期寿命的力量正在促进发展中国家预期寿命的提高。正如西方出现了儿童死亡率下降、收入增加、营养更充足以及医疗保健改善等现象，世界其他地方也出现了类似的现象。较贫穷国家预期寿命的起点比富裕国家低，但总体上，同样受益于预期寿命的增长。

拿印度来说，1900年，该国人口的预期寿命为24岁，而美国为49岁。到1960年，美国的预期寿命已经增长到70岁，而印度只有41岁，两国之间的寿命差距扩大了。然而，随着印度经济腾飞，这一差距已经缩小。到2014年，印度人口的预期寿命为67岁。联合国人口预测专家估计，印度预期寿命的增长速度应该为每10年增长2岁左右。印度预期寿命的起点比美国的要低，但是它几乎在以同样的速度增长。世界上的许多国家也是如此，尽管百岁人生最早的亲历者是发达国家，但它正在成为一个全球现象。

5个要素：

角色：
无

指令：
总结以下内容

上下文：
无

输入数据：
现在，在发展中国家，如今出生的孩子可以活到100岁的会相对较少。...

拿印度来说，1900年，该国人口的预期寿命为24岁，而美国为49岁。...

输出指示：
无