了解如何格式化和组织提示词,对于与 AI 模型的高效沟通至关重要。良好结构的提示词可以显著提升 AI 生成响应的质量、相关性和一致性。本教程探讨提示词工程中的多种格式与结构要素,并展示它们对 AI 模型响应结果的影响。
本教程旨在提供实用的技巧,帮助你编写能够在多种使用场景中获得理想结果的提示词。
我们将使用 Qwen3 模型和 LangChain 库,实验不同提示词结构,并分析其有效性。
通过本教程,你将深入理解提示词的格式与结构如何影响 AI 响应效果。你将掌握一系列实用技巧,从而更有效地编写提示词,提升你与 AI 模型互动的能力,并将其应用于各种场景中。
探索不同的提示词格式
我们将以“光合作用”这一主题为例,探索多种提示词格式。
1. 问答(Q&A)格式
这个格式通过明确的问题和答案结构,引导 AI 提供简洁明了的回答。

2. 对话格式(Dialogue Format)
该格式通过模拟自然对话,引导 AI 以更具互动性的方式进行解释,更适合教育或培训类应用场景。

3. 指令格式(Instruction Format)
这种格式通过直接的指令,引导 AI 执行特定任务,适用于生成简洁明了的说明性内容。

结构要素的影响
现在,让我们来看看像标题和列表这样的结构要素如何影响 AI 的回应。
1. 使用标题(Using Headings)
这种结构通过清晰的标题划分,引导 AI 组织内容,使回答更有条理、便于阅读。

(文:PyTorch研习社)