长治网站制作公司今天的新闻报道

张小明 2026/1/9 22:01:15
长治网站制作公司,今天的新闻报道,在阿里巴巴上做网站需要什么,产品网站建设设计方案自动化提示词#xff08;APE#xff09;生成 目录自动化提示词#xff08;APE#xff09;生成一、自动化提示词生成的通用步骤#xff08;以“电商客服自动回复”为例#xff09;步骤1#xff1a;明确任务场景与约束#xff08;基础前提#xff09;步骤2#xff1a;设…自动化提示词APE生成目录自动化提示词APE生成一、自动化提示词生成的通用步骤以“电商客服自动回复”为例步骤1明确任务场景与约束基础前提步骤2设计“提示生成器”指令关键核心示例“提示生成器”指令步骤3生成候选提示词池LLM自动产出步骤4按评估标准筛选最优提示词步骤5迭代优化可选提升效果最终落地的自动化提示词优化后二、其他高频场景实战案例场景2内容创作自动生成“短视频脚本提示词”步骤1明确任务步骤2提示生成器指令步骤3候选提示词筛选后最优步骤4用该提示词生成最终脚本LLM输出场景3代码生成自动生成“Python数据处理提示词”步骤1明确任务步骤2提示生成器指令步骤3候选提示词筛选后最优步骤4用该提示词生成最终代码LLM输出三、自动化提示词生成的关键技巧总结自动化提示词生成Automatic Prompt Engineering, APE的核心逻辑是用LLM本身替代人工通过“生成候选提示→评估筛选→迭代优化”的闭环自动产出适配特定任务的优质提示词。无需手动编写复杂提示只需明确“任务目标评估标准”即可让AI批量生成并筛选最优解。其核心流程可概括为明确任务场景→设计“提示生成器”指令→生成候选提示池→按标准筛选→迭代优化→落地应用。一、自动化提示词生成的通用步骤以“电商客服自动回复”为例步骤1明确任务场景与约束基础前提先清晰定义3个核心要素避免生成的提示词偏离需求目标任务电商客服自动回复用户咨询覆盖物流、尺码、退换货、修改地址4类场景约束条件语气亲切、回复简洁≤50字、包含解决方案、无专业术语评估标准① 贴合用户咨询场景 ② 语气符合客服身份 ③ 包含明确解决方案 ④ 长度达标步骤2设计“提示生成器”指令关键核心编写一条“让LLM生成候选提示词”的指令需包含任务描述、约束条件、示例参考、输出格式引导LLM批量产出候选提示。示例“提示生成器”指令你是“提示词生成专家”需为电商客服自动回复任务生成10条候选提示词要求如下 1. 任务目标引导LLM以电商客服身份自动回复用户咨询物流、尺码、退换货、修改地址4类场景各至少2条 2. 约束条件 - 每条提示词需明确“角色电商客服 回复要求语气亲切、≤50字、含解决方案” - 避免模糊表述需具体可执行 3. 输出格式按“场景-候选提示词”列表呈现例如 物流咨询【提示词】你是亲切的电商客服用户咨询物流时需先回应情绪再告知查询方式订单号客服通道回复≤50字语气友好。步骤3生成候选提示词池LLM自动产出将上述“提示生成器”指令输入LLM如Gemini、GPT-4即可批量生成候选提示词示例输出筛选后5条场景候选提示词物流咨询你是亲切的电商客服用户问物流时先回应“您好”再让用户提供订单号告知10分钟内查询回复≤50字语气温柔。尺码咨询你是专业电商客服用户问尺码时先询问身高体重再推荐对应尺码补充“可退换”安心提示≤50字口语化表达。退换货咨询你是负责的电商客服用户提退换货时先说明“支持7天无理由”再告知寄回地址和退款时效≤50字语气耐心。修改地址你是高效电商客服用户要求改地址时先确认“未发货”再让用户提供新地址承诺即时修改≤50字简洁明了。物流延迟你是贴心电商客服用户反馈物流延迟时先道歉再说明延迟原因如快递爆仓提供补偿方案如优惠券≤50字。步骤4按评估标准筛选最优提示词根据步骤1设定的评估标准贴合场景、语气符合、含解决方案、长度达标对候选提示词打分1-5分筛选得分最高的2-3条候选提示词简化贴合场景语气符合含解决方案长度达标总分是否入选物流咨询订单号查询5分5分5分5分20分是尺码咨询身高体重推荐5分4分5分5分19分是退换货咨询7天无理由5分4分5分5分19分是步骤5迭代优化可选提升效果若筛选出的提示词仍有不足如语气不够统一可让LLM基于“最优提示词”进一步优化示例指令基于以下3条入选提示词优化为统一风格更口语化、加入emoji保持约束条件不变 1. 物流咨询... 2. 尺码咨询... 3. 退换货咨询...最终落地的自动化提示词优化后物流咨询“宝 您好呀麻烦提供一下订单号我10分钟内帮你查物流进度 有结果第一时间告诉你≤50字”尺码咨询“亲亲 为了推荐合适的尺码方便说下你的身高体重吗推荐的尺码不合适可无理由退换放心下单呀≤50字”退换货咨询“您好呀支持7天无理由退换哦 寄回地址XX市XX区XX路退款会在收到退货后24小时内到账有问题随时喊我❤️≤50字”二、其他高频场景实战案例场景2内容创作自动生成“短视频脚本提示词”步骤1明确任务目标生成“美食探店短视频脚本”的提示词约束脚本时长30秒、结构开场亮点引导关注、口语化、适合抖音平台评估标准结构清晰、符合平台风格、可操作性强步骤2提示生成器指令你是短视频脚本提示词专家生成5条“抖音30秒美食探店脚本”的提示词要求 1. 每条提示词需包含“角色美食博主 脚本结构5秒开场20秒亮点5秒引导 风格活泼、有网感” 2. 约束提示词简洁引导LLM生成的脚本≤30秒包含具体镜头描述如特写食物、博主试吃 3. 输出格式场景-候选提示词步骤3候选提示词筛选后最优“你是活泼的抖音美食博主生成30秒探店脚本5秒开场特写食物拉丝/冒烟镜头博主惊喜语气20秒亮点3个核心卖点口感性价比环境搭配试吃表情5秒引导喊关注定位店铺脚本口语化、带网感词如‘绝绝子’‘闭眼冲’镜头描述具体可拍”步骤4用该提示词生成最终脚本LLM输出0-5秒特写火锅毛肚涮煮“家人们这家藏在巷子里的火锅也太绝了吧”6-25秒博主夹毛肚“毛肚脆到爆裹满红油一口封神 人均80吃到撑环境还复古出片打工人聚餐闭眼冲”26-30秒比心“关注我带你解锁更多宝藏美食 地址在评论区”场景3代码生成自动生成“Python数据处理提示词”步骤1明确任务目标生成“Python批量处理Excel数据”的提示词约束需包含“读取Excel→数据去重→按列排序→导出新文件”流程、处理异常如文件不存在、代码可直接运行评估标准逻辑完整、代码无语法错误、包含异常处理步骤2提示生成器指令你是Python代码提示词专家生成3条“批量处理Excel数据”的提示词要求 1. 每条提示词需明确“任务读取→去重→排序→导出 约束异常处理、使用pandas库、代码可直接运行” 2. 避免模糊表述需指定具体操作如按‘日期’列升序排序、去重依据‘ID’列 3. 输出格式候选提示词简要说明步骤3候选提示词筛选后最优“你是Python开发助手生成一段处理Excel的代码1. 用pandas读取指定路径的Excel文件2. 按‘ID’列去重保留第一条3. 按‘日期’列升序排序4. 导出到‘processed_data.xlsx’5. 处理异常文件不存在、列名错误添加注释代码可直接运行无需修改”步骤4用该提示词生成最终代码LLM输出importpandasaspdimportos# 定义文件路径file_pathdata.xlsxoutput_pathprocessed_data.xlsxtry:# 读取Excel文件dfpd.read_excel(file_path)# 按ID列去重保留第一条dfdf.drop_duplicates(subset[ID],keepfirst)# 按日期列升序排序dfdf.sort_values(by[日期],ascendingTrue)# 导出新文件df.to_excel(output_path,indexFalse)print(f处理完成文件已保存至{output_path})exceptFileNotFoundError:print(f错误未找到文件{file_path})exceptKeyErrorase:print(f错误Excel中缺少列{e})exceptExceptionase:print(f处理失败{str(e)})三、自动化提示词生成的关键技巧明确约束条件越具体的约束如长度、风格、结构生成的候选提示词质量越高避免LLM生成模糊内容。多样化候选池让LLM生成5-10条候选提示而非1条增加筛选空间避免遗漏优质方案。量化评估标准用“是否达标”“得分”替代“感觉好不好”筛选更客观如“是否包含解决方案”“长度是否≤50字”。迭代优化无需追求“一步到位”可基于最优提示词让LLM调整风格、补充细节如加入emoji、专业术语。适配目标模型不同LLM如Gemini擅长多模态、GPT-4擅长推理的响应效果不同可在“提示生成器”中指定目标模型如“生成适配Gemini的提示词”。总结自动化提示词生成的核心是“用AI生成AI的指令”本质是将“人工设计提示”的过程拆解为“机器可执行的步骤”。其关键在于先明确任务边界目标约束评估标准再用一条“高质量的提示生成器指令”引导LLM批量产出候选最后通过筛选和迭代得到最优解。这种方法无需掌握复杂的提示工程技巧即可快速生成适配不同场景客服、内容创作、代码开发等的提示词尤其适合需要批量生成提示、或对提示质量要求高的场景。随着LLM能力的提升自动化提示词生成还会进一步简化但其“明确需求、量化标准”的核心逻辑始终不变。
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