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在编写 Prompt 以使用 LLM 开发应用程序时首先要有关于要完成的任务的想法可以尝试编写第一个 Prompt满足上一章说过的两个原则清晰明确并且给系统足够的时间思考。然后运行它并查看结果。如果第一次效果不好那么迭代的过程就是找出为什么指令不够清晰或为什么没有给算法足够的时间思考以便改进想法、改进提示等等循环多次直到找到适合您的应用程序的 Prompt。 现在假设一个任务来演示迭代 可以加字数、关注点等要求完善prompt得到更好的结果 LLM 在开发应用程序中的迭代式提示开发过程。开发者需要先尝试编写提示然后通过迭代逐步完善它直至得到需要的结果。关键在于拥有一种有效的开发Prompt的过程而不是知道完美的Prompt。对于一些更复杂的应用程序可以对多个样本进行迭代开发提示并进行评估。可以在更成熟的应用程序中测试多个Prompt在多个样本上的平均或最差性能。
文本概括
本章节将介绍如何使用编程的方式调用API接口来实现“文本概括”功能。
单一文本概括Prompt实验
输入文本
prod_review_zh
这个熊猫公仔是我给女儿的生日礼物她很喜欢去哪都带着。
公仔很软超级可爱面部表情也很和善。但是相比于价钱来说
它有点小我感觉在别的地方用同样的价钱能买到更大的。
快递比预期提前了一天到货所以在送给女儿之前我自己玩了会。2.1 限制输出文本长度
prompt f
你的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。请对三个反引号之间的评论文本进行概括最多30个词汇。评论: {prod_review_zh}
response get_completion(prompt)
print(response)2.2 关键角度侧重
prompt f
你的任务是从电子商务网站上生成一个产品评论的简短摘要。请对三个反引号之间的评论文本进行概括最多30个词汇并且聚焦在产品运输上。评论: {prod_review_zh}
response get_completion(prompt)
print(response)2.3 关键信息提取
如果我们只想要提取某一角度的信息并过滤掉其他所有信息则可以要求LLM进行“文本提取(Extract)”而非“文本概括(Summarize)
多条文本概括Prompt实验
使用循环即可
