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提问框架
我们先从“道”的层面为大家介绍一个好的提问（prompt）应该包含哪些部分。
基本提问框架
基本提问框架认为一个 Prompt 里需包含以下几个元素：
- Instruction（必须）：指令，即你希望模型执行的具体任务。
- Context（选填）：背景信息，或者说是上下文信息，这可以引导模型做出更好的反应。
- Input Data（选填）：输入数据，告知模型需要处理的数据。
- Output Indicator（选填）：输出提示，告知模型我们要输出的类型或格式。
只要你按照这个框架写 prompt，模型返回的结果都不会差。
当然，你在写 prompt 的时候，并不一定要包含所有 4 个元素，而是可以根据自己的需求排列组合。比如拿前面的几个场景作为例子：
- 推理：Instruction + Context + Input Data
- 信息提取：Instruction + Context + Input Data + Output Indicator
CRISPE 提问框架
CRISPE 框架更加复杂，但完备性会比较高，比较适合用于编写 Prompt 模板。CRISPE 分别代表以下含义：
- CR：Capacity and Role（能力与角色）。你希望 ChatGPT 扮演怎样的角色。
- I：Insight（洞察力），背景信息和上下文（坦率说来我觉得用 Context 更好）。
- S：Statement（指令），你希望 ChatGPT 做什么。
- P：Personality（个性），你希望 ChatGPT 以什么风格或方式回答你。
- E：Experiment（尝试），要求 ChatGPT 为你提供多个答案。
| 步骤 | 示例 |
|---|---|
| Capacity and Role | 你是一个机器学习框架方面的软件开发专家，以及专业博客作者 |
| Insight | 请向对机器学习最新进展感兴趣的非专业人士 |
| Statement | 提供最流行的机器学习框架的全面概述，包括它们的优点和缺点，以及现实生活中的例子和研究案例，以说明这些框架如何在各个行业中成功地被使用 |
| Personality | 请混合使用 Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard 和 Yann LeCun 的写作风格 |
| Experiment | 生成 2 篇 1000 字左右的文章 |
将所有的元素都组合在一起，就变成了这样的 Prompt：
你是一个机器学习框架方面的软件开发专家，以及专业博客作者。请向对机器学习最新进展感兴趣的非专业人士，提供最流行的机器学习框架的全面概述，包括它们的优点和缺点，以及现实生活中的例子和研究案例，以说明这些框架如何在各个行业中成功地被使用。请混合使用 Andrej Karpathy、Francois Chollet、Jeremy Howard 和 Yann LeCun 的写作风格，生成 2 篇 1000 字左右的文章。
对比基础 Prompt 生成的结果会非常不一样，各位可以尝试一下。
正文完
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