ChatGPT Prompt Framework

看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对 Prompt 有较深的理解。

之前的章节我们讲的都是所谓的「术」，更多地集中讲如何用，但讲「道」的部分不多。高级篇除了会讲更高级的运用外，还会讲更多「道」的部分。

高级篇的开篇，我们来讲一下构成 prompt 的框架。

Basic Prompt Framework​

查阅了非常多关于 ChatGPT prompt 的框架资料，我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架，他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素：

• Instruction（必须）： 指令，即你希望模型执行的具体任务。
• Context（选填）： 背景信息，或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应。
• Input Data（选填）： 输入数据，告知模型需要处理的数据。
• Output Indicator（选填）： 输出指示器，告知模型我们要输出的类型或格式。

只要你按照这个框架写 prompt ，模型返回的结果都不会差。

当然，你在写 prompt 的时候，并不一定要包含所有4个元素，而是可以根据自己的需求排列组合。比如拿前面的几个场景作为例子：

• 推理：Instruction + Context + Input Data
• 信息提取：Instruction + Context + Input Data + Output Indicator

CRISPE Prompt Framework​

另一个我觉得很不错的 Framework 是 Matt Nigh 的 CRISPE Framework，这个 framework 更加复杂，但完备性会比较高，比较适合用于编写 prompt 模板。CRISPE 分别代表以下含义：

• CR： Capacity and Role（能力与角色）。你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。
• I： Insight（洞察力），背景信息和上下文（坦率说来我觉得用 Context 更好）。
• S： Statement（指令），你希望 ChatGPT 做什么。
• P： Personality（个性），你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。
• E： Experiment（尝试），要求 ChatGPT 为你提供多个答案。

以下是这几个参数的例子：

将所有的元素都组合在一起，就变成了这样的 prompt，对比基础 prompt 生成的结果会非常不一样，各位可以在AI之家试用。