結(jié)構(gòu)化并不是萬能鑰匙
我想大家都有遇到這么個問題，就是在剛開始接觸GPT的時候，總是信息滿滿的許愿式的去問GPT，得到了大量的正確的廢話，但是接觸了結(jié)構(gòu)化提示詞后，就常常把結(jié)構(gòu)化的標(biāo)準(zhǔn)往任何的對話中套。
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結(jié)構(gòu)化提示詞有它明確的優(yōu)勢：
層級清晰，不論是對用戶還是對大模型，它的可讀性都更好一些
結(jié)構(gòu)可擴展性強，可以隨時根據(jù)自己整體 prompt 的需求擴展自己的特定結(jié)構(gòu)模塊
格式和語義的一致性，便于迭代 、復(fù)制和維護
但結(jié)構(gòu)化更重要的是它的思維鏈：
Role (角色) -> Profile（角色簡介）—> Profile 下的 skill (角色技能) -> Rules (角色要遵守的規(guī)則) -> Workflow (滿足上述條件的角色的工作流程) -> Initialization (進行正式開始工作的初始化準(zhǔn)備) -> 開始實際使用
在這個認知前提下，首先要明白每個模塊必須存在的意義，如果不需要增設(shè)新的模塊，就不必增設(shè)，更不提倡看到別人的框架中出現(xiàn)一個新的模塊名稱就強行加入自己的模板，為此硬湊語句進去。要知道結(jié)構(gòu)化框架的提出，最大的意義在于對 prompt 性能的提升作用，核心是清晰、簡明、有效、統(tǒng)一
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有時候Role+ skills + constrains 三個模塊但是運行非常穩(wěn)定，生成內(nèi)容準(zhǔn)確的 prompt
同樣具備：Role + Profile + Background + Goals + Skills + Constrains + Workflow + Definition + OutputFormat + Example + Suggestions + Initialization
然后運行起來和前面那個只有三個模塊效果相差無幾的 prompt……
就像蛋炒飯 有6元的街邊蛋炒飯，也有200的揚州蛋炒飯。如果說從填飽肚子的角度出發(fā)，6元的吃起來一樣能讓你飽腹感十足。
提示詞作為一種過渡工具”這一觀點源自于人機交互方式的轉(zhuǎn)變：從依賴機器指令（如編程語言）到更接近人類交流方式（理解語音、動作和自然語言）。但技術(shù)發(fā)展尚需時日，當(dāng)前大模型在理解人類語言上仍有不少難題。在這個過渡期，人們需要適應(yīng)機器的能力水平，學(xué)習(xí)使用提示詞技術(shù)來優(yōu)化大模型的性能。—— by 江樹
這一觀點隱含的是，將來你或許只需隨口一句“我真的氣死了”，AI就能準(zhǔn)確理解你的身體狀態(tài)和你的溝通意圖——是需要醫(yī)療急救、尋求安慰、表達不滿，還是期望它為你執(zhí)行某項任務(wù)。在這種情況下，用戶將無需復(fù)雜的提示詞，而可以自然地進行任何形式的表達。
提示詞在未來可能不再是每個用戶都需要掌握的技能，而是轉(zhuǎn)為產(chǎn)品內(nèi)部機制的一部分，由產(chǎn)品內(nèi)置的提示詞來判斷用戶意圖。例如，提示詞可能結(jié)合用戶的健康狀況、工作壓力、當(dāng)前任務(wù)、挑戰(zhàn)、生活習(xí)慣、通訊記錄、情感狀態(tài)甚至生理周期等信息，來為用戶生成所需內(nèi)容。在下一階段，可能只有專業(yè)的提示詞工程師需要深入學(xué)習(xí)這一技能，而普通用戶可以直接享受更簡化的對話服務(wù)。
從目前的技術(shù)發(fā)展來看，這種情況可能還需要較長時間才能實現(xiàn)。對比一下：“蠟燭是否是電燈的過渡產(chǎn)品？”或者“蒸汽機車是否是高速列車的過渡產(chǎn)品？”我們會發(fā)現(xiàn)，任何事物都可以被視為過渡產(chǎn)品，但如果過渡期超出了一個人的生命周期，那么對于個體來說，這種過渡就失去了其意義。
短期來看，隨著大模型性能的提升，提示詞的潛力也會增加。比如未來的GPT版本可能使我們目前不提倡的“許愿式”prompt寫法變?yōu)榭赡?。例如，你可能對AI說，“請分析當(dāng)前的市場趨勢”——這樣的請求在目前可能無效，但未來的AI可能會詢問具體的分析方向，或者根據(jù)你的背景知識提供更精準(zhǔn)的分析。
在這種情況下，提示詞的編寫者可以更自由地構(gòu)建復(fù)雜邏輯和多模態(tài)的人-AI交互。這意味著編寫者的技能上限將提高，進而加劇了能力差異。
參考來源：
https://dqor58oy3g3.feishu.cn/wiki/MKl1wvFB8iOAbEk3gNbcAKNNnAd
