最近在硅谷超火的prompt的代码方式

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标题:Prompt 设计模式及其在 LLM 开发中的应用

引言

随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。Prompt 工程(Prompt Engineering)成为了一种重要的技术手段,用于优化和定制 LLM 的输出。本文将详细介绍 Prompt 设计模式的概念、应用以及在实际项目中的实现步骤,包括代码工程、环境变量管理(dotenv)和 Prompt 模板的设计。

什么是 Prompt 设计模式

Prompt 设计模式是指通过精心设计的输入(Prompt)来引导大型语言模型生成预期的输出。这种模式的核心在于如何构造输入文本,使其能够有效地传达任务要求和上下文信息,从而使模型能够产生高质量的响应。

Prompt 设计模式的应用

Prompt 设计模式在多种场景中都有广泛的应用,包括但不限于:

  1. 文本生成:生成文章、故事、诗歌等。
  2. 问答系统:回答用户的问题,提供信息查询服务。
  3. 代码生成:生成代码片段、算法实现等。
  4. 情感分析:分析文本的情感倾向,如正面、负面或中立。
  5. 翻译:将文本从一种语言翻译成另一种语言。
  6. 对话系统:构建聊天机器人,进行人机对话。

LLM 开发模版

在实际项目中,开发 LLM 应用通常需要遵循一定的工程化流程。以下是一个典型的 LLM 开发模版,包括代码工程的初始化和环境变量管理。

1. 初始化项目

首先,我们需要初始化一个新的 Node.js 项目。这可以通过 npm init 命令来完成。

npm init -y

这将生成一个 package.json 文件,其中包含了项目的初始配置。

2. 安装依赖

接下来,我们需要安装项目所需的依赖。假设我们已经有一个 dependencies 部分,可以直接将其复制到 package.json 文件中,然后运行 npm install 命令来安装所有依赖。

{
  "dependencies": {
    "express": "^4.17.1",
    "dotenv": "^10.0.0",
    "axios": "^0.21.1"
  }
}
npm install
3. 使用 dotenv 管理环境变量

为了保护敏感信息,如 API 密钥,我们使用 dotenv 包来管理环境变量。dotenv 会读取项目根目录下的 .env 文件,并将其内容加载到 process.env 对象中。

安装 dotenv
npm install dotenv
创建 .env 文件

在项目的根目录下创建一个 .env 文件,包含敏感信息,如 API 密钥。

API_KEY=your_api_key_here
加载环境变量

在项目入口文件(如 index.js)中,使用 dotenv.config() 方法来加载环境变量。

require('dotenv').config();

const apiKey = process.env.API_KEY;
console.log(apiKey); // your_api_key_here
忽略 .env 文件

为了防止敏感信息泄露,需要将 .env 文件添加到 .gitignore 文件中,确保其不会被提交到版本控制系统。

.env

了解 Prompt 设计模式

1. Prompt 的基本结构

一个有效的 Prompt 通常包含以下几个部分:

  • 指令:明确告诉模型需要完成的任务。
  • 输入:提供任务所需的输入数据或上下文信息。
  • 输出格式:指定期望的输出格式,以便模型生成符合要求的结果。
2. Prompt 设计原则
  • 清晰明确:指令应简洁明了,避免歧义。
  • 提供上下文:输入数据应包含足够的上下文信息,帮助模型理解任务背景。
  • 指定格式:明确输出格式,使模型生成的结果更符合预期。
  • 逐步引导:对于复杂的任务,可以逐步引导模型,逐步生成最终结果。
3. 示例 Prompt 模板

以下是一些常见的 Prompt 模板示例,涵盖了不同的应用场景。

文本生成

指令:生成一篇关于人工智能的文章。

输入:人工智能是当今科技领域的热门话题,涉及机器学习、深度学习等多个子领域。

输出格式:请生成一篇不少于500字的文章。

Prompt

生成一篇关于人工智能的文章。输入:人工智能是当今科技领域的热门话题,涉及机器学习、深度学习等多个子领域。输出格式:请生成一篇不少于500字的文章。
问答系统

指令:回答用户的问题。

输入:用户问:什么是人工智能?

输出格式:请用不超过100字回答。

Prompt

回答用户的问题。输入:用户问:什么是人工智能?输出格式:请用不超过100字回答。
代码生成

指令:生成一段实现斐波那契数列的代码。

输入:无

输出格式:请生成一段 JavaScript 代码。

Prompt

生成一段实现斐波那契数列的代码。输入:无。输出格式:请生成一段 JavaScript 代码。
情感分析

指令:分析文本的情感倾向。

输入:这部电影太棒了,我非常喜欢!

输出格式:请返回情感倾向(正面、负面或中立)。

Prompt

分析文本的情感倾向。输入:这部电影太棒了,我非常喜欢!输出格式:请返回情感倾向(正面、负面或中立)。
翻译

指令:将文本从英语翻译成中文。

输入:Hello, how are you?

输出格式:请返回中文翻译。

Prompt

将文本从英语翻译成中文。输入:Hello, how are you? 输出格式:请返回中文翻译。
对话系统

指令:与用户进行对话。

输入:用户说:你好,今天天气怎么样?

输出格式:请返回合适的回复。

Prompt

与用户进行对话。输入:用户说:你好,今天天气怎么样?输出格式:请返回合适的回复。

实际项目中的应用

假设我们要开发一个简单的问答系统,用户可以通过 API 提交问题,系统将调用 LLM 生成答案并返回给用户。以下是一个完整的项目示例。

1. 项目结构
project-root/
├── .env
├── .gitignore
├── package.json
├── index.js
└── routes.js
2. 初始化项目
npm init -y
npm install express dotenv axios
3. 创建 .env 文件
API_KEY=your_api_key_here
4. 创建 .gitignore 文件
.env
node_modules
5. 创建 index.js 文件
require('dotenv').config();
const express = require('express');
const axios = require('axios');

const app = express();
const port = 3000;

app.use(express.json());

app.post('/ask', async (req, res) => {
    const { question } = req.body;
    const apiKey = process.env.API_KEY;

    if (!question) {
        return res.status(400).send({ error: 'Question is required' });
    }

    try {
        const response = await axios.post('https://api.example.com/llm', {
            prompt: `回答用户的问题。输入:用户问:${question}。输出格式:请用不超过100字回答。`,
            apiKey
        });

        res.send({ answer: response.data.answer });
    } catch (error) {
        res.status(500).send({ error: 'Internal Server Error' });
    }
});

app.listen(port, () => {
    console.log(`Server running at http://localhost:${port}`);
});
6. 创建 routes.js 文件
const express = require('express');
const router = express.Router();

router.post('/ask', (req, res) => {
    // 处理提问逻辑
});

module.exports = router;
7. 启动项目
node index.js

总结

Prompt 设计模式是优化和定制 LLM 输出的重要技术手段。通过精心设计的输入(Prompt),我们可以引导模型生成高质量的响应。本文介绍了 Prompt 设计模式的基本概念、应用以及在实际项目中的实现步骤,包括代码工程的初始化、环境变量管理(dotenv)和 Prompt 模板的设计。希望本文能帮助你更好地理解和应用 Prompt 设计模式,为你的 AI 应用开发提供有力的支持。

通过上述步骤和示例,你可以构建一个简单的问答系统,进一步扩展和优化 Prompt 模板,以满足更多复杂的应用需求。希望本文对你有所帮助,祝你在 AI 开发的道路上取得更大的成就。