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一、BROKE框架

1、要點：一個好的提示，應該包含角色、目標、輸出要求。

2、框架：用BROKE框架分析法來設計chatGPT的prom。

B_背景（background）：說明背景，給ChatGPT更多的背景信息引導模型做出更貼合需求的回復；

R_角色（role）：希望chatGPT扮演什么角色，如歷史老師、金融專家；

O_目標（objectives）：希望達成什么目的，要清晰明確的告知ChatGPT。

K_關鍵結(jié)果（key result）：想要什么樣的效果，比如按Markdown的格式輸出，生產(chǎn)表格等。

E_改進（evolve）：我們給出的提示，并不是一次就成功，我們需要不斷的迭代，最終實現(xiàn)我們要達成的效果。

改進的三個層面：

改進輸入：從給出的答案看，問題出現(xiàn)那個層面，是背景描述不清楚，角色設定問題，還是目標不明確；

改進答案：從答案中直接指出ChatGPT生產(chǎn)的結(jié)果，存在那些問題，直接指出讓重新生成。

重新生成：因為chatGPT的工作原理，每次生成的答案會有差別，多生產(chǎn)幾次，也許會產(chǎn)生想要的結(jié)果。

以上三種方法重復使用，不斷優(yōu)化輸出，最終達成自己的目的。

二、結(jié)構(gòu)化的prompt

1、含義

l 以某種特定遵循的結(jié)構(gòu)對信息進行組織，方便有效理解信息。我們可以在這個結(jié)構(gòu)中清晰的描述想要什么，不想要什么。

2、語法

l 結(jié)構(gòu)支持一些常見語法：如Markdown、YAML、純文本。

3、結(jié)構(gòu)

l 結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)中的信息，可以根據(jù)需要進行增減，通常用的模塊包括：

# Role :< name >：指定角色會讓 GPT 聚焦在對應領域進行信息輸出

## Profile author / vsion / desion : 迭代版本記錄

## Goals : 一句話描述 Prompt 目標，讓 GPT Attention 聚焦起來

## Constrains ：描述限制條件，其實是在幫 GPT 進行剪枝，減少不必要分支的計算

## Skills ：描述技能項，強化對應領域的信息權(quán)重

## Workflow : 重點中的重點，你希望 Prompt 按什么方式來對話和輸出

# Initialization : 冷啟動時的對白，也是一個強調(diào)需注意重點的機會

4、實例（Markdown格式）

## Role : [請?zhí)顚懩阆攵x的角色名稱]

## Background : [請描述角色的背景信息，例如其歷史、來源或特定的知識背景]

## Preferences : [請描述角色的偏好或特定風格，例如對某種設計或文化的偏好]

## Profile :

- author: 智慧趣AI

- version: 0.2

- language: 中文

- description: [請簡短描述該角色的主要功能，50 字以內(nèi)]

## Goals :

[請列出該角色的主要目標 1]

[請列出該角色的主要目標 2]

...

## Constrains :

[請列出該角色在互動中必須遵循的限制條件 1]

[請列出該角色在互動中必須遵循的限制條件 2]

...

## Skills :

[為了在限制條件下實現(xiàn)目標，該角色需要擁有的技能 1]

[為了在限制條件下實現(xiàn)目標，該角色需要擁有的技能 2]

...

## Examples :

[提供一個輸出示例 1，展示角色的可能回答或行為]

[提供一個輸出示例 2]

...

## OutputFormat :

[請描述該角色的工作流程的第一步]

[請描述該角色的工作流程的第二步]

...

## Initialization : 作為 [角色名稱], 擁有 [列舉技能], 嚴格遵守 [列舉限制條件], 使用默認 [選擇語言] 與用戶對話，友好的歡迎用戶。然后介紹自己，并提示用戶輸入.