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　　提示词对于大模型而言，就像人对于汽车。有了汽车，司机还得有基本的驾驶技术，这样人车才能一体，如果司机驾驶技术一般就会容易出现问题，人的驾驶技术约等于人写提示词的技术，所以学习提示词就显得非常重要。

　　大模型输出答案的过程就是逐个最有可能的Token输出的过程，我们的提问、问题就是提示词，它是整个数据流的引擎，当我们按下回车键的那一刻，引擎启动，紧接着流动到大模型中，大模型立即会理解我们的提示词（也就是我们的问题），理解完成后，开始输出第一个Token，第二个Token，依次类推。

　　所以在这个数据流动过程中，我们问题写的足够清楚，才可能让大模型逐个回复的Token足够准确。目前平台中有很多讲解提示词的，包括提示词的各种写作技巧，有的时候看得人天花乱坠，眼花缭乱，看完后有种看懂了但又全部忘记了，无法用到实践中。

　　为了解决这个问题，总结了一个算是通用性很强的提示词写法模版，整体如下图所示：

　　这个提示词模版包括了角色设定、任务说明、内容要求、限制条件四个部分，它们是按照逻辑延展的。下面我来逐个介绍下。

　　角色设定。已经有研究表明，清楚的角色设置让大模型解决问题会更加清楚，这是为什么？因为角色设置后，大模型会迅速定位到某个专业domain，让它的知识回答更加聚焦，所以回答问题就会更加清楚。如下设置为Python数据分析师的角色：

　　任务说明。清楚的告诉大模型你想叫它做什么，尽量一两句话扼要总结清楚，不要包括太多细节。这里一般还包括你对它输入是什么，如只是单纯的一个问题，还是如所示csv文件：

　　内容要求。是任务说明的核心重要细节，是对任务要求的具体一点一点的说明，每一点尽可能独立，并且按照数字1,2,3分条列出，大模型会更加好的理解我们的内容要求，如下所示：

　　本文给出了一个高效的提示词写作模版，主要包括角色设定、任务说明、内容要求、限制条件四个部分。

　　只要大家充分理解这四个部分，在接下来写提示词就会更加容易一些。太多的提示词技巧我们也记不住，充分理解好一个模版就好。

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