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GraphRAG：基于PolarDB+通義千問api+LangChain的知識圖譜定制實踐
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主觀的說：好的PROMPT就像與你的老朋友聊天，既清晰又相關(guān)，還得簡單直白。
換位思考：檢查你的PROMPT，AI能不能一口氣朗讀下來
換位思考想象下AI讀你的話時是否順暢。如果AI在讀的時候停頓，每次停頓就像高中上臺朗讀課文時的尷尬瞬間，那你的PROMPT需要“減肥”了。
像和朋友聊天一樣
好的PROMPT就像和朋友聊天，不要過分復(fù)雜又要清晰明了。你只需要知道自己想要什么，讓AI知道你要什么，那一切都簡單得像吃個大饅頭一樣爽。
總之，當你的PROMPT既能讓AI懂，又能讓你省心，同時有趣又實用，那你就是在和AI玩得其樂融融了！So，放心大膽地和AI來一場愉快的對話吧！?????
客觀的說：各種指標見下文… …?
在設(shè)計一個有效的PROMPT時，需要具體而清晰地闡明你的預(yù)期結(jié)果和要求。這包括明確PROMPT的整體目標和具體希望進行的任務(wù)，例如生成文本、回答問題、翻譯語言或進行情感分析等。通過使用清晰、簡潔和準確的語言，有助于縮小模型的輸出范圍，減少誤解和生成不相關(guān)內(nèi)容的風險，從而提高生成內(nèi)容的質(zhì)量和相關(guān)性。?
舉個??
??不夠清晰:“描述一下氣候變化?！?/p>
??清晰明確：“請寫一篇200字的文章，討論氣候變化對全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，特別是對水資源管理和農(nóng)作物產(chǎn)量的影響。”
準確表達希望獲得的信息或結(jié)果：?
??不夠準確：“告訴我關(guān)于機器學習的知識?！?/p>
??準確表達：“請解釋什么是機器學習，包括其基本概念和至少兩種常用算法（如決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），并討論它們各自的應(yīng)用領(lǐng)域?！?/p>
通過明確界定目標和任務(wù)，并使用具體的語言來描述這些目標和任務(wù)，可以顯著提高PROMPT的效果。這不僅幫助模型更好地理解用戶的需求，也確保生成的輸出內(nèi)容更符合用戶的預(yù)期。明確的任務(wù)定義和具體的語言描述是創(chuàng)建高效PROMPT的關(guān)鍵要素。?
上下文和背景信息可以幫助更好地理解如何創(chuàng)建高質(zhì)量的提示，引導生成型人工智能模型產(chǎn)生準確、高效和有針對性的回應(yīng)。它包含了充分的上下文和背景信息，具體的任務(wù)目標和預(yù)期輸出，并明確了任何必要的細節(jié)、限制條件和目標讀者或用戶群體。一個優(yōu)秀的提示能有效減少歧義，使模型能夠在總覽復(fù)雜信息并做出最佳回應(yīng)時表現(xiàn)出色。
包括以下幾個方面：
1.角色和身份
2. 任務(wù)的具體目標
3. 相關(guān)歷史和現(xiàn)狀
4. 特定要求和條件
5. 讀者或受眾
舉個??
假設(shè)你是一名城市規(guī)劃師，正在為一個新興城市設(shè)計一項公共交通系統(tǒng)。請撰寫一份報告，評估當前已有的一些全球先進城市的交通系統(tǒng)，包括它們的優(yōu)缺點和用戶滿意度情況。報告應(yīng)包含對每個交通系統(tǒng)的詳細分析，并提出適應(yīng)你所在城市的建議。對應(yīng)的上下文：1.角色和身份：城市規(guī)劃師2. 任務(wù)的具體目標：為新興城市設(shè)計公共交通系統(tǒng)3. 相關(guān)歷史和現(xiàn)狀：
– 當前城市的交通現(xiàn)狀
– 系統(tǒng)需求的背景和動力4. 特定要求和條件：
– 需要評估全球已有先進交通系統(tǒng)的優(yōu)缺點
– 必須分析用戶滿意度5. 讀者或受眾：城市管理層及相關(guān)公眾
通過提供這些上下文和背景信息，模型能夠理解任務(wù)的背景，識別關(guān)鍵因素并生成有效和相關(guān)的建議。例如，模型會更傾向于提供實用的、在你的新興城市中可行的交通系統(tǒng)建議，而不是泛泛而談。這樣可以確保任務(wù)的完成更符合實際需求和目的。?
一個優(yōu)秀的PROMPT應(yīng)具實現(xiàn)實現(xiàn)任務(wù)目標詳細的衡量標準或考評維度，提供清晰、全面、高效的評估，確保任務(wù)目標的實現(xiàn)。確保PROMPT達成目標客觀且有據(jù)可依，從而有效地實現(xiàn)任務(wù)的目標。這些要素共同確保PROMPT的評估有效性和可靠性。
優(yōu)秀的PROMPT所需的核心要素，重點關(guān)注以下四點：
1. 明確提供與目標和任務(wù)直接相關(guān)的衡量標準或考評維度：
– 要點：PROMPT應(yīng)精準指明哪些標準或維度是評估任務(wù)完成情況的關(guān)鍵，并詳細分析這些標準或維度與任務(wù)目標的關(guān)聯(lián)性。
2. 衡量標準或考評維度應(yīng)全面，覆蓋所有必要的評估方面，不遺漏任何關(guān)鍵內(nèi)容
– 要點：確保評估標準全面且能夠涵蓋所有重要因素，使得整體評價更為全面和準確，不留評估上的空白。?
3. 每個衡量標準或考評維度應(yīng)有對應(yīng)的衡量標準，以支持其評估過程：
– 要點：提供每個考評維度的詳細衡量標準，確保每個維度都有明確的評價依據(jù)，從而方便評估過程的實際操作和執(zhí)行。
4. 衡量標準或考評維度的定義應(yīng)清晰明確，便于理解和執(zhí)行：
– 要點：定義應(yīng)具備高度的清晰性和客觀性，搭配明確的評分指南，保障評估的透明和公正，讓各環(huán)節(jié)易于理解和執(zhí)行。?
舉個??
?? 請根據(jù)學生的出勤率和他們參加課外活動的次數(shù)來計算綜合表現(xiàn)。
說明：
?? 請評估學生的綜合表現(xiàn)，總評分為100分，考評維度及標準如下：
1.學術(shù)成績（30分）：請?zhí)峁┢骄郑窗俜种圃u分。例如，平均分為85分，則得分為25.5分（85/100 × 30）。
2.出勤率（25分）：請?zhí)峁┏銮谔鞌?shù)占總上課天數(shù)的百分比。例如，出勤率為95%，則得分為23.75分（95/100 × 25）。
3.課外活動參與度（20分）：請?zhí)峁﹨⑴c活動的次數(shù)。例如，參與5次以上得20分，3-4次得15分，1-2次得10分，未參與得0分。
4.品行表現(xiàn)（25分）：請?zhí)峁┬袨橛涗浽u分，如A（優(yōu)秀）得25分，B（良好）得20分，C（中等）得15分，D（較差）得10分。
說明：
??請總結(jié)候選人的表現(xiàn)，說明其是否聰明、成熟、陽光。
說明：
?? 從三個人才特質(zhì)（聰明、成熟、陽光）中提取相關(guān)內(nèi)容，為候選人的面試表現(xiàn)生成摘要。
1.聰明（40分）
-會學習：評估候選人是否具有持續(xù)學習能力，是否能舉一反三并學以致用。請?zhí)峁┚唧w實例并評分。
-有好奇：評估候選人是否保持好奇心，并在工作中不斷探索新方法、新思路。請?zhí)峁┚唧w實例并評分。
-辯證思考：評估候選人是否能理解事物的本質(zhì)和多樣性，能否應(yīng)對變化并有思考地決策和行動。請?zhí)峁┚唧w實例并評分
2.成熟（30分）
-略略略
3.陽光（30分）
-略略略
說明：
輸入格式是指模型接收的原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和形式。明確的輸入格式定義了數(shù)據(jù)應(yīng)該如何組織和呈現(xiàn)，以確保模型能夠正確解析和理解這些數(shù)據(jù)。輸出格式是指模型生成結(jié)果的預(yù)期結(jié)構(gòu)和形式。明確的輸出格式定義了模型應(yīng)該如何組織和呈現(xiàn)生成的內(nèi)容，以滿足特定的需求或標準。
例如：
舉個??
輸出格式是指模型生成結(jié)果的預(yù)期結(jié)構(gòu)和形式。明確的輸出格式定義了模型應(yīng)該如何組織和呈現(xiàn)生成的內(nèi)容，以滿足特定的需求或標準。
預(yù)期輸出示例：
{
"students": [
{
"name": "Alice",
"total_score": 255,
"average_score": 85,
"grades": {
"Math": 85,
"English": 78,
"Science": 92
}
}
]
}輸出模板：
{
"students": [
{
"name": "<NAME>",
"total_score": <TOTAL_SCORE>,
"average_score": <AVERAGE_SCORE>,
"grades": {
"Math": <MATH_SCORE>,
"English": <ENGLISH_SCORE>,
"Science": <SCIENCE_SCORE>
}
}
]
}在提示工程中，樣本是特定任務(wù)中用來指導和幫助模型理解任務(wù)要求的具體輸入輸出配對。樣本可以是one-shot或few-shot，并且在提示的上下文中常常用于提供明確的任務(wù)示例。
1.增強模型理解：
2.提高模型性能：
3.適應(yīng)多樣場景：
1.One-shot 示例：
2.Few-shot 示例：
當提示中有明確的衡量標準或考評維度時，樣本的作用不只是示范和引導，還能輔助評估和優(yōu)化模型的輸出。明確的標準使得樣本更具指導性和評估性，為模型提供明確的成功指標和改進方向。這種結(jié)合有助于提升模型在特定任務(wù)中的表現(xiàn)，使其生成的結(jié)果更加符合預(yù)期要求。
舉個??
任務(wù)：基于以下描述生成一段產(chǎn)品評價，評價內(nèi)容需要符合以下衡量標準：
– 準確性：評價的內(nèi)容必須真實反映產(chǎn)品的特點，包括聲音、舒適性和電池續(xù)航。
– 完整性：評價應(yīng)包括產(chǎn)品的具體優(yōu)點和缺點，例如音質(zhì)、佩戴舒適度和電池續(xù)航等。
– 流暢性：評價必須語法正確，易于理解，且語言通順。?
樣本
輸入:
這款耳機音質(zhì)非常好，但是佩戴時間長了耳朵會有些不舒服。電池續(xù)航也不錯，能夠支持一整天的使用。
輸出:
-優(yōu)點: 音質(zhì)好，電池續(xù)航長
-缺點: 長時間佩戴后耳朵不舒服
-評價: 這款耳機的音質(zhì)非常好，可以提供出色的聽覺享受。另外，電池續(xù)航也很優(yōu)秀，能夠支持一整天的使用。不過，長時間佩戴可能會導致耳朵感到不適。說明
1.文本分類任務(wù)：
示例：
輸入：“這場比賽真是令人激動！”
輸出：“體育”2.情感分析任務(wù)：
示例：
任務(wù)：情感分析。
示例1：
輸入：句子 - “我非常喜歡這款手機，它的功能很強大?！?br />
輸出：情感 - “正面”
示例2：
輸入：句子 - “這次服務(wù)讓我很失望。”
輸出：情感 - “負面”
示例3：
輸入：句子 - “這部電影不過不失。”
輸出：情感 - “中性”3.翻譯任務(wù)：
4.文本摘要任務(wù)：
5.問答任務(wù)：
任務(wù): 根據(jù)以下文本生成一個合理的問題。
輸入: "蘋果公司最新發(fā)布的iPhone 12備受關(guān)注，其出色的攝像頭和強大的處理能力給用戶留下了深刻印象。"
輸出: "蘋果公司最新發(fā)布的哪款手機備受關(guān)注？"PROMPT應(yīng)避免不必要的背景信息和復(fù)雜措辭，明確指令、內(nèi)容精簡、直達要點，明確任務(wù)要求以便模型能夠迅速聚焦任務(wù)，準確生成內(nèi)容。
舉個??
??我需要你幫我總結(jié)一下《1984》這本小說的主要內(nèi)容和核心觀點。請先介紹一下這本書的背景信息，包括寫作年代和作者喬治·奧威爾的一些相關(guān)信息，然后再詳細描述一下小說的主要劇情，包括但不限于故事發(fā)生的地點、時間，以及主要人物的關(guān)系和他們之間的主要沖突。除此之外，請重點分析小說的主題思想，并結(jié)合具體的情節(jié)進行闡述，尤其是要注意揭示極權(quán)主義、監(jiān)控社會對人性的影響。你需要確保細節(jié)充分且分析到位，可以盡可能詳盡一些。
說明：
??請總結(jié)《1984》的核心觀點，尤其是其反對極權(quán)主義和監(jiān)控社會的主題思想。
說明：
避免歧義指的是通過明確和詳細描述語句或提示內(nèi)容，以確保信息傳達清晰、準確，并且能夠被準確理解和執(zhí)行，特別是對于語言模型和人類之間的溝通。
1. 多義詞
多義詞會帶來不必要的歧義，通過選擇單一意味明確的詞匯，能極大減少誤解的可能性。
– 例子：“請介紹下蘋果。”（蘋果可以是水果，也可以是公司。）
– 解決方法：提供具體細節(jié)或上下文，使詞義清晰。
– 優(yōu)化后的描述：“請描述介紹下蘋果公司?！?/p>
2. 模糊短語
模糊短語或語句結(jié)構(gòu)不明確容易導致理解偏差，需要通過詳細的描述來確保意義明確。
– 例子：“解釋這個問題?！保▎栴}的具體內(nèi)容不明確。）
– 解決方法：明確指出具體問題或提供背景信息。
– 優(yōu)化后的描述：“解釋氣候變化對海洋生物的影響?！?/p>
3. 明確指代對象
使用代詞時容易出現(xiàn)指代不清的問題，通過明確指代對象來消除歧義。?
– 例子：“他認為這樣做不好。”（”他” 和 “這樣做”的具體內(nèi)容不明確。）
– 解決方法：具體指出代詞指代的對象或動作。
– 優(yōu)化后的描述：“約翰認為在雨天外出不好。”?
通過這些措施，可以有效減少語言中的歧義，使信息傳遞更加精準和有效，特別是在大語言模型的應(yīng)用中，避免錯誤或不相關(guān)的響應(yīng)。
分步驟是指將一個復(fù)雜任務(wù)分解成多個簡單且明確的步驟，每一個步驟都被清晰地表述。這種方法通過細化任務(wù)，減少復(fù)雜性，以確保每一環(huán)節(jié)都可以獨立理解和執(zhí)行。例如，在撰寫一份研究報告時，將任務(wù)分解為選擇主題、進行文獻綜述、設(shè)計研究方法、數(shù)據(jù)收集與分析、撰寫報告等五個獨立的步驟，使得每一步都有明確的目標和方法。
在撰寫一份關(guān)于人工智能倫理問題的研究報告時： – 選擇主題 – 進行文獻綜述 – 設(shè)計研究方法 – 數(shù)據(jù)收集與分析 – 撰寫報告?
層次化信息是指通過分級和組織信息，引導用戶逐步深入理解和解決問題。在這種結(jié)構(gòu)中，高層次的信息提供總體框架和邏輯順序，低層次的信息細化具體內(nèi)容和操作細節(jié)。例如，在撰寫報告的過程中，可以先提供報告的總體架構(gòu)（如引言、文獻綜述、研究方法、結(jié)果與討論、結(jié)論與建議），然后針對每一部分進一步細化，描述其具體構(gòu)成和內(nèi)容。這種方法幫助用戶從總體概念逐步過渡到具體操作，確保全面理解和準確執(zhí)行。 – 總體架構(gòu)：引言->文獻綜述->研究方法->結(jié)果與討論->結(jié)論與建議->參考文獻
– 細化說明：
通過結(jié)合分步驟和層次化指導的方法，不僅可以確保任務(wù)的每一步被準確執(zhí)行，還能逐步引導用戶深入理解和解決問題。
舉個??
?? 請撰寫一份關(guān)于人工智能倫理問題的研究報告。
說明：
??請撰寫一份關(guān)于人工智能倫理問題的研究報告。為了確保報告的完整性和邏輯清晰，請按以下步驟和結(jié)構(gòu)進行：
a.選擇主題
– 明確你研究的具體倫理問題，如“人工智能在醫(yī)療行業(yè)中的倫理問題”。
– 定義研究范圍，例如隱私保護和決策透明度。
b.進行文獻綜述
– 搜索并閱讀相關(guān)文獻（學術(shù)論文、書籍、白皮書）。
– 總結(jié)每個文獻的核心觀點，特別注意提取與自己主題相關(guān)的細節(jié)。
c.設(shè)計研究方法
– 確定你將采用的研究方法（定性、定量或混合）。
– 描述數(shù)據(jù)收集手段：問卷調(diào)查、采訪還是二手數(shù)據(jù)分析。
d.數(shù)據(jù)收集與分析
– 實施數(shù)據(jù)收集工作，確保方法一致。
– 使用合適的分析工具和技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析。
e.撰寫報告
– **引言**：
– 描述研究背景、目的和重要性。
– 具體陳述研究問題和目標。
– **文獻綜述**：
– 按主題或分類總結(jié)前人研究成果和理論框架。
– **研究方法**：
– 描述研究的設(shè)計、數(shù)據(jù)收集和分析方法。
– **結(jié)果與討論**：
– 呈現(xiàn)分析結(jié)果，結(jié)合文獻討論其意義。
– **結(jié)論與建議**：
– 總結(jié)研究發(fā)現(xiàn)，提出建議，并指出研究局限性和未來研究方向。
– **參考文獻**：
– 列出所有引用的文獻。”
說明：
在設(shè)計 PROMPT 時，充分考慮可能出現(xiàn)的各種輸入情況和極端條件，從而確保模型在面對各種非理想輸入時仍能產(chǎn)生合理的輸出。包括但不限于正例和反例、數(shù)據(jù)稀缺、極端值、格式錯誤和沖突信息等情況。
使用場景分析：
舉個??
請?zhí)峁┑攸c和日期以查詢天氣情況。地點應(yīng)包括城市或地區(qū)名稱，日期格式為 yyyy-mm-dd。
1. 如果地點和日期格式不正確，請輸出“輸入格式錯誤，請重新輸入?！?br />
2. 如果地點不存在或無法識別，請輸出“無法識別的地點，請檢查您輸入的地點名稱。”
3. 如果日期是未來30天之后的時間，請輸出“日期超出允許范圍，請輸入最近一個月的日期。”
4. 如果日期是過去的時間，請輸出“日期是過去的時間，目前只支持查詢未來的天氣?！?br />
**注意**：
- 地點名稱可以使用城市名或地區(qū)名，例如“紐約”或“東京”。
- 日期必須符合 yyyy-mm-dd 格式。
- 所有輸出應(yīng)友好、簡潔，便于用戶理解。在設(shè)計 PROMPT 時，考慮到可能出現(xiàn)的常見錯誤，并設(shè)置相應(yīng)的檢測和修正機制，以提高模型輸出的正確性和可靠性。包括自動檢測輸入錯誤、設(shè)置默認應(yīng)對措施、請求用戶確認等。
使用場景分析：
舉個??
請?zhí)峁┼]件地址和回復(fù)內(nèi)容，以發(fā)送自動回復(fù)。郵件地址應(yīng)為有效的電子郵件地址格式，回復(fù)內(nèi)容請盡量詳細。
1. 如果郵件地址格式錯誤，請輸出“郵件地址格式無效，請重新輸入正確的郵件地址?！?br />
2. 如果回復(fù)內(nèi)容為空或過于簡短，請輸出“回復(fù)內(nèi)容太短，請?zhí)峁└敿毜男畔??！?br />
3. 如果檢測到拼寫錯誤，請標記錯誤并建議修改，例如：“檢測到拼寫錯誤‘a(chǎn)dn’，建議修改為‘a(chǎn)nd’。”
4. 如果發(fā)送郵件服務(wù)器不可用，請輸出“郵件發(fā)送失敗，服務(wù)器暫時不可用，請稍后再試?！?br />
**注意**：
- 郵件地址必須包含 '@' 和有效的域名。
- 回復(fù)內(nèi)容應(yīng)至少包含10個字符。
- 提供拼寫錯誤的檢測和建議修改功能，增強用戶體驗。考慮語言和文化敏感性以及遵循倫理規(guī)范對于設(shè)計有效、安全的 Prompts 至關(guān)重要。一個優(yōu)秀的 PROMPT 是能夠有效引導用戶或 AI 系統(tǒng)生成符合預(yù)期、高質(zhì)量響應(yīng)的輸入語句，同時在設(shè)計和使用過程中體現(xiàn)出顯著的語言和文化敏感性，并嚴格遵循倫理規(guī)范。
1.語言和文化敏感性:
2.倫理考慮:
舉個??
示例 Prompt 1:
“請描述中國新年的習俗?！?br />
語言和文化敏感性:
正面: 提供了一個特定文化背景下有意義的話題。
改進空間: 需要確保所有文化背景的人理解何為“中國新年”。
倫理考慮:
正面: 語言中性，沒有冒犯性內(nèi)容。
改進空間: 若用戶分享個人經(jīng)驗，需提醒其保護隱私。示例 Prompt 2:
“你認為現(xiàn)代化進程對社會有何影響？”
語言和文化敏感性:
正面: 這是一個較為中性的特題，適合不同文化背景的人回答。
改進空間: 提問題時需避免文化中特定的政治經(jīng)濟偏見。
倫理考慮:
正面: 語言中性，無冒犯。
改進空間: 若討論政治、經(jīng)濟等敏感話題，需適當引導，避免引發(fā)爭議。1.數(shù)據(jù)隱私:
2.合規(guī)性:
舉個??
??請你分析一下以下客戶的具體反饋信息，包括他們的姓名、地址、聯(lián)系方式以及他們的反饋內(nèi)容，并根據(jù)這些信息給出改進建議：
1. 客戶A：姓名：張三，地址：北京市海淀區(qū)XX街道，電話：123-456-7890，反饋內(nèi)容：產(chǎn)品質(zhì)量不佳。
2. 客戶B：姓名：李四，地址：上海市浦東新區(qū)XX路，電話：098-765-4321，反饋內(nèi)容：配送時間太長。
說明：
??請你分析以下脫敏處理后的客戶反饋數(shù)據(jù)，識別主要的問題，并根據(jù)這些信息提供改進建議：1. 客戶001：反饋內(nèi)容：產(chǎn)品質(zhì)量不佳。
2. 客戶002：反饋內(nèi)容：配送時間太長。
說明：
約束是對提示內(nèi)容施加的特定限制或要求，合理設(shè)置約束是提示設(shè)計中的關(guān)鍵步驟，有助于提高生成內(nèi)容的質(zhì)量、相關(guān)性和適用性。通過對不同類型的約束如內(nèi)容、格式、風格等多方面的限制，可以使AI模型生成更加符合需求的結(jié)果，從而在多個應(yīng)用場景下實現(xiàn)最佳效果。?
1.內(nèi)容約束
2.格式約束
3.風格約束
4.長度約束
5.技術(shù)約束
6.時間約束
7.目標受眾約束
8.語境約束
最常見的??
例如你要求PROMPT返回固定的格式的內(nèi)容，但是PROMPT返回了其他的信息，這時你可以加入約束：
只生成特定的數(shù)據(jù)或信息，不包含其他不相關(guān)內(nèi)容。
再來一些??
類型: 綜合約束
內(nèi)容約束: 描述機器學習相關(guān)內(nèi)容。
格式約束: 包括引言、方法、結(jié)果、結(jié)論四個部分。
風格約束: 使用正式且專業(yè)的語氣。
長度約束: 字數(shù)不超過5000字。
類型: 內(nèi)容約束、長度約束
內(nèi)容約束: 需提供IoT的定義和五種實際應(yīng)用。
長度約束: 不超過200字。#### 任務(wù)描述
撰寫一篇關(guān)于氣候變化對全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的文章。
請撰寫一篇800字的文章，詳細討論氣候變化對全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響，特別強調(diào)對水資源管理和農(nóng)作物產(chǎn)量的影響。
#### 背景信息
近年來，全球氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了重大影響。例如，不規(guī)律的降水模式和極端天氣事件使得水資源管理變得復(fù)雜，農(nóng)作物產(chǎn)量也受到影響。
#### 角色描述
研究員
#### 任務(wù)目標
分析氣候變化對全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，特別是水資源管理和農(nóng)作物產(chǎn)量。
#### 特定要求和條件
文章必須包括關(guān)于水資源管理和農(nóng)作物產(chǎn)量的具體討論，字數(shù)不超過200字。
#### 目標受眾
農(nóng)業(yè)科學家和政策制定者
#### 衡量標準
- **準確性**：文章內(nèi)容必須真實反映氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。
- **完整性**：需包含關(guān)于水資源管理和農(nóng)作物產(chǎn)量的具體細節(jié)。
- **流暢性**：文章語法正確、語言通順。
- **相關(guān)性**：內(nèi)容緊扣氣候變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主題。
#### 分步驟指南
1. 介紹氣候變化對全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的總體影響。
2. 詳細討論氣候變化對水資源管理的影響。
3. 詳細討論氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響。
#### 層次化信息
- **引言：** 介紹氣候變化及其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的總體影響。
- **水資源管理：** 詳細討論氣候變化如何影響水資源的獲取和管理。
- **農(nóng)作物產(chǎn)量：** 詳細討論氣候變化如何影響農(nóng)作物的生長和產(chǎn)量。
#### 考慮多種可能性和邊界條件
**示例1：**
**輸入：** 北美：水資源短缺，農(nóng)作物種類改變。
**輸出：** 北美正在經(jīng)歷嚴重的水資源短缺，導致一些傳統(tǒng)作物的種植受到影響。改良作物品種和新灌溉技術(shù)成為應(yīng)對措施。
**示例2：**
**輸入：** 非洲：降水模式變化，影響農(nóng)作物種植。
**輸出：** 非洲不規(guī)律的降水模式對小農(nóng)場主造成重大影響。農(nóng)作物產(chǎn)量波動，影響糧食安全。需要國際援助和新技術(shù)支持。
#### 自動檢測與修正
設(shè)置機制，如果未按要求描述水資源管理和農(nóng)作物產(chǎn)量，則提示重新輸入相關(guān)信息。
**示例：**
**輸入：** 未提及水資源管理。
**輸出：** “請包括關(guān)于水資源管理的討論內(nèi)容。”
#### 語言和文化敏感性
確保內(nèi)容對各個文化背景的讀者友好，避免使用技術(shù)術(shù)語影響理解。
**示例：**
- **營銷文章：** 使用通俗易懂的語言，避免技術(shù)術(shù)語。
#### 數(shù)據(jù)隱私和安全性
**示例：**
**輸入：** 客戶反饋內(nèi)容，客戶ID已脫敏。
#### 任務(wù)約束
- **內(nèi)容約束：** 描述氣候變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)對策略。
- **格式約束：** 包括引言、主體和結(jié)論。
- **風格約束：** 使用正式語調(diào)。
- **長度約束：** 不超過800字。在當今大規(guī)模語言模型（LLM）的世界里，Prompt 是引導神器，能讓 AI 聽話又聰明。通過這篇文章的深入，指引你徹底掌握設(shè)計強大 Prompt 的藝術(shù)，從而解鎖 AI 的全部潛力，并大幅減少 AI 的“幻覺”問題——生成與現(xiàn)實不符或莫名其妙的內(nèi)容。?
回顧下：本文主要解決的問題
哈哈，你看懂了嗎？如果之前遇到以下問題，本文絕對是你的救命稻草：1. Prompt 模糊：AI 生成的內(nèi)容總是跑偏，讓人抓狂。2. **細節(jié)不夠**：AI 對你的需求云里霧里，滿嘴跑火車。3. **結(jié)構(gòu)太復(fù)雜**：AI 看你的指令累得“喘不過氣”。
4. **幻覺問題**：AI 不時冒出令人費解的內(nèi)容，令人欲哭無淚。?
回顧下：怎么做，爽翻天！1. 明確目標和任務(wù)：讓 AI 知道你想要啥，選對方向。2. 充分上下文和背景：信息充足，不多不少，AI 掌握事實不胡思亂想。3. 設(shè)定衡量標準或考評維度：希冀結(jié)果，AI 就像你當年的滿分作業(yè)。4. 簡潔直接：少啰嗦，AI 秒懂。5. 避免歧義：不理解的詞匯休想擾亂 AI 的步伐。6. 分步驟和層次化指導：分清先后，步步為贏。7. 考慮多種可能性和邊界條件：極端情況，讓 AI 時刻清醒。8. 糾錯機制：一鍵修正，防微杜漸。9. 語言和文化敏感性：跨文化交流，AI 落落大方。10. 數(shù)據(jù)隱私和安全性：合規(guī)隱私，放心傳遞。
11. 約束設(shè)置：鎖定目標，輸出精準。?
準備好了嗎？憑借這些 Prompt 設(shè)計妙招，來一場與 AI 的暢快對話吧，將幻覺變成過去式，高效生成，樂享其成！
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