AI数据处理实战:prompt使用例子,得到更准确的结果!
【白领服务工作室】的文章、微头条以及视频等,都是本工作室在数据处理实际业务中积累的经验和技巧,均经过实际的测试和验证,绝非纸上谈兵的堆文字凑数量。本头条号是将工作室日常数据处理过程中遇到的好的方法、好的思路、好的亮点,呈现给大家,与大家共享。 Prompt是使用大模型的重要内容,Prompt(提示词)的好差,直接关系到我们能够从大模型得到结果的好差。所以,掌握prompt,是大模型使用的一项非常重要的技能。今天这节课,我们来看看如何通过在prompt中使用举例子,来更精准地告诉大模型,我们需要什么样的结果。有时,也只有通过举例子而非文字解释,才能更准确地让大模型知道我们需要什么样的结果。 prompt使用例子1 使用例子1 例子1输出的结果 我们看到,输出结果与例子完全一致,是我们想要的结果。 也就是,通过示例,既可以简化prompt的说明,也可以得到更准确的结果。 prompt使用例子2 将<input>后面的数值分别计算出平方、三次方、四次方的结果,并将结果输出为一个JSON,该JSON有3个字段,分别是square、cube、quartic,其中square代表平方的结果,cube代表三次方的结果,quartic代表四次方的结果。下面是一个示例: <input>3 <output>{“square”: 9本, “cube”:27篇, “quartic”:81页 } 根据上面的示例,分别计算下面<input>后面数值的结果: <input>4 <input>10 在示例的输出结果中,我们加入了计算结果的单位。在输出的结果中,也按照示例输出了单位。 prompt使用例子3 根据<input>后面的姓氏,找出该姓氏的三个历史名人的姓名,输出结果是一个JSON,该JSON有3个字段,分别是第1个历史名人、第2个历史名人、第3个历史名人。下面是一个示例: <input>朱 <output>{“第1个历史名人”: 朱元璋–皇帝, “第2个历史名人”:朱熹–学者, “第3个历史名人”:朱德–军事家 } 根据上面的示例,分别找出下面<input>后面姓氏的历史名人: <input>冯 <input>上官 输出结果如下: {“第1个历史名人”: “冯异–东汉开国名将”, “第2个历史名人”: “冯道–五代十国时的政治家”, “第3个历史名人”: “冯谖–孟尝君的门客”}{“第1个历史名人”: “上官桀–西汉大臣”, “第2个历史名人”: “上官仪–唐朝宰相、诗人”, “第3个历史名人”: “上官婉儿–唐代女官、诗人”} prompt使用例子4 下面是第1示例: <input>明太祖朱元璋(1328年10月21日—1398年6月24日),字国瑞, 原名朱重八、朱兴宗。濠州(今安徽凤阳)钟离人。...



