我们在讨论 Prompt 结构的时候，实际上是在探讨如何构建一个能够高效引导大模型的框架。构建结构化 Prompt 的关键在于清晰的逻辑和思维链条。
全局思维链的构建
在为大模型设计 Prompt 时，使用思维链（CoT）方法已被证明是非常有效的。
一个良好的结构化 Prompt 模板，实际上就是一个思维链的体现。
例如，LangGPT 模板设计包含以下思维链：
角色（Role）-> 角色简介（Profile）-> 技能（Skills）-> 规则（Rules）-> 工作流程（Workflow）-> 初始化准备（Initialization）-> 实际使用（Usage）。
良好的 Prompt 结构需要保持逻辑的连贯和清晰。参考优质模板的全局思维链，可以帮助我们更好地构建适合自己的 Prompt。
例如，如果需要控制输出格式，可以在模板中增加输出（Output）或输出格式（OutputFormat）模块。
语义一致性的保持
语义一致性包括格式和内容两方面。格式语义一致性指的是前后一致的标识符使用，避免混淆。
例如，不要混用#来标识标题和变量。内容语义一致性则要求在思维链中的属性词和相应模块内容保持一致。
例如，在 LangGPT 中，Profile 属性词最初为 Features，但后来更改为 Profile 以明确其功能：角色简历。保持内容语义一致性有助于提高模型识别和理解 Prompt 的能力。
结合其他 Prompt 技巧
结构化 Prompt 的编写方法可以与其他技巧结合使用，例如思维链（CoT）、逐步思考（Think step by step）等。
在构建高质量 Prompt 时，将这些方法结合使用，可以更好地组织和协调各个技巧。
例如，有人将 CoT 方法融合到结构化 Prompt 中，取得了很好的效果。
提高大模型性能的方法
为了提高大模型在复杂任务上的性能表现，可以结合使用以下方法：
- 细节法：提供清晰且具体的指令。
- 分解法：将复杂任务分解为简单的子任务（如逐步思考方法）。
- 记忆法：构建指令时确保模型始终记住任务目标，避免偏离。
- 解释法：在回答前让模型解释其理由（如思维链方法）。
- 投票法：让模型生成多个结果，然后选择最佳答案（如树状思维法）。
- 示例法：提供输入输出示例（如one-shot, few-shot学习）。
这些方法可以结合使用，以便在复杂任务中构建可靠的系统。
结构化 Prompt 的适用性
不同模型的能力不同，需要针对性地开发 Prompt。对于简单的 Prompt，不同模型上的表现差别不大，但随着任务复杂度增加，表现差异会变得明显。
结构化 Prompt 需要模型具备较好的指令遵循和结构识别能力。GPT-4 是最佳选择，其次是 Claude 模型，GPT-3.5 勉强可用。
对于能力较弱的模型，可以降低结构复杂度、调整属性词，并不断修改和优化 Prompt。例如，在 GPT-3.5 上，结构化 Prompt 可以简化为两级结构，同时参考 AutoGPT 中的提示词使用 Goals 和 Constraints 等属性词。
结构化 Prompt 的开发工作流
构建复杂高性能的结构化 Prompt 可以遵循以下工作流：
- 自动生成初版结构化 Prompt -> 手工迭代调优 -> 符合需求的 Prompt
- 自动生成初版结构化 Prompt -> 自动分析评估 Prompt -> 基于评估结果迭代调优 -> 符合需求的 Prompt
- 手工套用现有模板 -> 手工迭代调优 -> 符合需求的 Prompt
结构化 Prompt 的局限性
结构化 Prompt 依赖于模型的基础能力，无法解决模型本身的问题，如：
- 模型的幻觉问题
- 知识老旧问题
- 数学推理能力弱
- 视觉能力弱
- 字数统计不准确
这些问题需要通过模型的不断改进和其他方法来解决。
最后
写好 Prompt 的关键在于找到适合自己的方法。结构化 Prompt 是一种有效的思路，但并非绝对，需要根据实际需求不断调整和优化。只要能满足需求，快速高效地编写出高性能 Prompt，就是好的方法。
