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除了以上几种提示技术外，在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调（有监督训练）或访问结构化的知识库，在其实验结果中证明，这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。

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除了以上几种提示技术外，在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调（有监督训练）或访问结构化的知识库，在其实验结果中证明，这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1287 看过 前情提要： Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 Prompt 技巧宝典（三）：自我一致性 Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 在开始学习TOT（Tree of

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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1286 看过 前情提要： Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 Prompt 技巧宝典（三）：自我一致性 Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 在开始学习TOT（Tree of

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提高模型响应精确度的最佳方法之一是改进提示词的格式。 如前所述，提示词可以通过指令、上下文、输入和输出指示以改进响应结果。 虽然这些要素不是必需的，但如果您的指示越明确，响应的结果就会越好。 这个示例很好的说明了结构化提示词的重要性。 四、文本分类 目前，我们已经会使用简单的指令来执行任务。 作为提示工程师，您需要提供更好的指令。

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例如： 在零提示或少量提示情况下，大多数场景LLM是能够正确推理的，因此如果实际的场景中，能够零样本提示完成，那么久不应该考虑链式思维提示，总之我们应该简单化，避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示，发现LLM的局限性后，我们可以考虑使用链式思考的提示。如下： 这个案例中，我们发现文心一言的一些局限性或者不稳定性，并调整多次提示词，但是文心回答的结果错误率非常高。

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例如： 在零提示或少量提示情况下，大多数场景LLM是能够正确推理的，因此如果实际的场景中，能够零样本提示完成，那么久不应该考虑链式思维提示，总之我们应该简单化，避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示，发现LLM的局限性后，我们可以考虑使用链式思考的提示。如下： 这个案例中，我们发现文心一言的一些局限性或者不稳定性，并调整多次提示词，但是文心回答的结果错误率非常高。

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下面是一个示例,展示了如何将指令提示、角色提示和种子词提示技术结合使用: 任务：为新智能手机生成产品描述 指令：描述应该是有信息量的,具有说服力,并突出智能手机的独特功能 角色：市场代表 种子词: “创新的 提示公式:：“作为市场代表,生成一个有信息量的、有说服力的产品描述,突出新智能手机的创新功能。

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