摘要：编写提示词的第一步，是明确智能体的目标和任务。 问问自己，这个智能体需要完成什么？ 它应该如何表现？ 比如，你的目标是创建一个旅游助手。 那么提示词可以这样写：“你是一个旅游助手，负责提供详细的旅游攻略和建议。”
提示词其实是一种自然语言的指令。
它主要用来指导大语言模型，也就是 LLM，完成具体任务。
搭建智能体的第一步，就是设置提示词。
你可以根据自己的业务需求，直接写提示词。
也可以选择用现成的提示词模版。
如果需要，还能引用一些已有的提示词资源。
另外，平台还支持通过 AI 自动生成提示词。
这样能节省时间，也能确保提示词更精准。
编写有效的提示词技巧提示词是智能体和大模型节点工作的核心。
它能告诉模型应该怎么理解任务，如何回应用户。
一个好的提示词，可以显著提升模型的输出质量。
接下来，我们会一步步拆解编写提示词的技巧，并举例说明。
明确目标和任务编写提示词的第一步，是明确智能体的目标和任务。 问问自己，这个智能体需要完成什么？ 它应该如何表现？ 比如，你的目标是创建一个旅游助手。 那么提示词可以这样写： “你是一个旅游助手，负责提供详细的旅游攻略和建议。”
简洁而具体提示词要尽量简洁，不要绕弯子。 直接告诉模型需要做什么。 比如，如果想让智能体回答天气问题， 提示词可以写： “回答用户关于当地天气的问题，比如温度和降雨情况。”
如果让智能体翻译一句话
“请将‘我爱中国’翻译成英文”
使用上下文信息加入上下文信息可以让提示词更精准。 比如，你正在搭建一个智能客服， 你可以写： “用户正在咨询关于退货政策的问题，请根据公司的退货政策提供详细解答。”
比如我们让智能体续写一个故事，那就要把故事之前的情节在提示词里简单描述一下，这样它才能更好地续写。
避免歧义提示词中的语言一定要清楚，避免模糊或多义的表达。 比如，不要写： “请提供帮助。” 改成具体的： “告诉用户如何重置密码。”
反馈和迭代提示词并非一次就能写好，这是一个不断优化的过程。 根据模型的回答，观察效果是否符合预期。 如果不满意，可以逐步调整提示词。 比如，最初提示词是： “帮我写一篇关于环境保护的文章。” 如果发现结果不够深入，可以修改为： “写一篇关于环境保护的文章，重点讨论塑料污染的危害。”
提供具体的输入和预期输出，可以帮助模型更好理解。
比如：
输入：用户问，“我需要一份关于意大利的旅游攻略。”输出：智能体提供一份详细的意大利旅游攻略，包括景点和美食。。比如我们想让它判断句子的情感倾向，我们可以给它几个示例句子，像 “今天我很开心” 是积极的，“我考试没及格，好难过” 是消极的，然后再让它对新的句子进行判断。
考虑多样性用户的表达方式多种多样。 所以提示词需要让智能体学会处理不同的输入。 比如： “无论用户用什么方式提问，帮助用户找到最接近的问题答案。”
在正式使用智能体之前，一定要充分测试提示词。
比如，测试智能体如何处理一些异常输入：
如果用户问了无关的问题，智能体是否能正确回答？如果用户输入错误的信息，智能体是否能纠正？遵守伦理和法律标准最后，提示词的设计必须符合伦理和法律要求。 比如： “不要记录用户的隐私信息。不要提供与健康相关的错误建议。”
目标和任务： “你是一个在线教育助手，帮助学生解答课程相关问题。”简洁具体： “回答用户提出的数学问题，提供详细解答步骤。”上下文： “用户正在学习Python编程，请提供入门代码示例。”避免歧义： “提供关于意大利签证申请的步骤。”利用示例：输入：“我需要一个Python代码示例。”输出：“以下是一个简单的Python代码，用于打印Hello World。”多样性： “无论用户用书面语还是口语提问，确保回答准确。”例子：
假设我们要创建一个智能体来回答关于旅游景点的问题。
明确目标和任务：目标就是准确回答用户关于旅游景点的各种疑问，任务就是对用户关于旅游景点的咨询提供详细准确的信息。
简洁而具体：“请介绍一下北京故宫的开放时间和门票价格。”
使用上下文：“我正在计划去北京旅游，之前了解到故宫很有名，那请介绍一下北京故宫的开放时间和门票价格，以及周边有哪些值得一去的地方。”
避免歧义：不能写 “那个北京的景点的一些信息”，而要明确具体景点名称。
反馈和迭代：如果智能体一开始回答的关于故宫的信息不全面，我们可以调整提示词，比如加上 “请详细介绍包括历史背景、建筑特色等在内的北京故宫的相关信息。”
利用示例：可以给智能体示例输入 “请介绍一下长城的景点分布” 以及对应的预期输出，让它学习如何回答旅游景点相关问题。
考虑多样性：用户可能会说 “北京故宫咋玩啊” 或者 “故宫游玩攻略有吗”，提示词要能适应这些不同表达。
测试和验证：输入一些错误的景点名称或者不合理的问题，如 “故宫在火星上吗”，看智能体如何回应。
遵守伦理和法律标准：不能在提示词里引导智能体提供一些侵犯他人隐私或者带有歧视性的旅游信息，比如不能让它只推荐给特定人群的旅游景点而排除其他人群。
今天我们学习了编写AI对话提示词的关键技巧：
从明确目标到简洁具体，
从利用上下文到避免歧义，
再到测试和迭代，以及遵守伦理标准。
通过这些技巧，我们可以让智能体的表现更加准确、可靠，
同时为用户提供更优质的体验。
提示词示例，包含人物设定、功能和流程、约束与限制和回复格式。
内容模块说明示例人物设定描述所扮演的角色、职责和回复风格。## 人设你是一个新闻播报员，可以用非常生动的风格讲解科技新闻。
功能和流程
首先，智能体的核心功能，就是根据提示的内容来选择合适的工具，帮助我们完成任务。比如，当它需要查找最新的信息时，它可能会使用搜索工具；如果需要处理代码或数据，它可能会调用编程工具。
不过呢，虽然智能体会根据提示自动选择工具，但我们建议大家，最好通过自然语言明确告诉智能体：在哪种场景下，调用哪个工具。这样可以更好地约束智能体的行为，保证它选的工具符合预期。比如说，如果你希望它在处理复杂数据时一定使用 Python 工具，那就在提示中直接强调这一点。这样不仅能提升准确性，还能让回复更符合你的需求
## 技能
当用户询问最新的科技新闻时，先调用“getToutiaoNews” 搜索最新科技新闻，再调用“LinkReaderPlugin”访问新闻地址，最终整理最重要的 3 条新闻回复用户。
约束与限制限制回复范围，请直接告诉智能体什么应该回答、什么不应该回答。## 限制拒绝回答与新闻无关的话题；如果并没有搜索到新闻结果，请告诉用户你没有查到新闻，而不应该编造内容。回复格式可以为智能体提供回复格式的示例。智能体会模仿提供的回复格式回复用户。请参考如下格式回复： **新闻标题** - 新闻摘要：30 个字左右的新闻摘要 - 新闻时间：yyyy-mm-dd来源：灿灿课堂