正如我们在6.2 节中探讨的那样，提示词通常由多个组件组成。在我们的第一个示例中，
提示词包含了指令、数据和输出指示器。如前所述，提示词并不限于这三个组件，你可以
根据需要构建任意复杂的提示词。
这些高级组件可以很快让提示词变得相当复杂。一些常见的组件如下。
角色定位
描述LLM 应该扮演什么角色。例如，如果你想问一个关于天体物理学的问题，可以使
用“你是一位天体物理学专家”。
指令
任务本身。指令应该尽可能具体，避免留下太大的解释空间。
上下文
描述问题或任务背景的附加信息。它回答了“为什么提出这个指令”这样的问题。
注 1： Nelson F. Liu et al.“ Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts.” arXiv preprint arXiv:
2307.03172 (2023).
图灵社区会员 starberry(13795898237)
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150 ｜ 第6 章
格式
LLM 输出生成文本的格式。如果不指定格式，LLM 会自行决定格式，这在自动化系统
中会造成麻烦。
受众
生成文本的目标对象。这也描述了输出的水平。在教育目的下，使用ELI5（Explain
like I’m 5，“向5 岁的孩子解释”）通常很有帮助。
语