提示模式目录：增强ChatGPT的提示工程

Posted on 二月 21, 2023

论文概述

本文引入了一种基于模式的提示工程方法，提出了一个类似于软件设计模式的提示模式目录。这些模式为大型语言模型交互中的常见问题提供可重用的解决方案，提供了一个系统化的框架来记录、应用和组合提示，以改善输出质量和交互效果。

论文信息：

发布时间：2023-02-21
作者：Jules White, Quchen Fu, Sam Hays等
机构：范德堡大学
研究方向：提示工程, 大型语言模型推理
核心技术：提示模式

研究背景

大型语言模型在各类任务中展现出强大的能力，但有效的提示工程仍然是一项需要专业知识和经验的技能。本研究针对以下问题展开：

现有问题

提示工程缺乏系统化的方法论
难以总结和传播有效的提示技巧
缺乏可重用的提示解决方案

研究动机

本研究旨在借鉴软件工程中的设计模式思想，为提示工程建立系统化的模式目录，特别关注提示工程、提示模式、软件模式等关键技术。

核心方法

方法概述

本文将软件模式方法论应用于提示工程：（1）识别大型语言模型对话中的常见问题；（2）将解决方案记录为模式，包含名称、上下文、问题、解决方案和后果；（3）提供模式应用的具体示例；（4）展示模式组合，即多个模式的结合使用；（5）解释如何将模式适应不同领域和任务；（6）展示模式如何为提示工程创建共享词汇。每个模式都记录了其结构、目的和使用指南，类似于四人帮设计模式。

本方法的核心在于通过模式化的方法系统地组织和传播提示工程知识，使其可重用和可组合。

关键创新点

创新 1：引入提示模式作为一种知识传递方法，类似于软件设计模式

创新 2：提供了解决常见大型语言模型交互问题的全面提示模式目录

创新 3：开发了一个用于记录模式的框架，可以适应不同领域

创新 4：展示了如何通过多个模式组合来增强效果

创新 5：展示了模式组合对复杂用例的好处

创新 6：建立了使用大型语言模型自动化软件开发任务的基于模式的方法论

创新 7：创建了可重用的模板，执行规则、自动化流程并确保输出质量

技术特点

系统化：提供完整的模式文档框架
可重用：模式可以在不同任务和领域中重用
可组合：多个模式可以组合使用以解决复杂问题
可适应：模式可以根据具体需求进行调整
共享词汇：为提示工程创建统一的术语和概念

实验结果

Benchmark 性能

本文通过多个案例研究展示了模式的有效性，包括：输出生成改进、交互定制、格式执行、规则应用和自动化软件开发工作流程。示例展示了应用于代码生成、文档创建、需求分析和测试等任务的模式。通过与ChatGPT的实际应用验证了模式，展示了改进的输出质量、一致性和用户控制。模式组合被展示产生协同效应，增强了超越单个模式的能力。

性能分析

实验结果表明，该方法系统地改善了大型语言模型的输出质量、一致性和可控性，模式组合产生的效果优于单独使用。

关键发现

模式有效：提示模式显著改善输出质量和控制力
组合增强：模式组合产生协同效应
广泛适用：模式适用于多种任务类型
可传授性：模式化方法便于知识传播和学习

实际应用

适用场景

代码生成：自动化编程任务和代码优化
文档创建：生成和维护技术文档
需求分析：提取和分析软件需求
测试自动化：生成测试用例和验证逻辑

实现建议

在实际项目中应用提示模式时，建议：

识别问题模式：分析任务中反复出现的问题
选择合适模式：从模式目录中选择适合的模式
模式组合：根据需要组合多个模式
迭代优化：根据实际效果调整模式参数

代码示例

# 示例：输出自动化模式
output_automator_pattern = '''
每当你生成代码时，自动执行以下步骤：
1. 生成代码
2. 解释代码的功能
3. 提供使用示例
4. 指出潜在的改进点

请按此格式处理所有代码生成请求。
'''

# 示例：上下文管理模式
context_manager_pattern = '''
在我们的对话中，请记住以下上下文：
- 项目类型：{project_type}
- 技术栈：{tech_stack}
- 编码规范：{coding_standards}

在所有响应中考虑这些上下文信息。
'''

# 示例：模板模式
template_pattern = '''
对于每个功能需求，请使用以下模板：

需求名称：[名称]
描述：[详细描述]
输入：[输入参数]
输出：[输出结果]
边界情况：[特殊情况处理]
测试用例：[测试场景]
'''

# 示例：模式组合
combined_prompt = f'''
{context_manager_pattern}

{output_automator_pattern}

{template_pattern}

现在请帮我设计一个用户认证功能。
'''