anythingllm prompt

### 创建 AnythingLLM 提示的最佳实践 #### 理解 Prompt 基本概念为了有效地构建针对AnythingLLM的提示，理解Prompt的基本概念至关重要。Prompt是指向模型发出的具体指令或问题，旨在引导其生成特定类型的响应[^1]。 #### 构建有效的Few-Shot Prompting 采用少量示范（few-shot prompting）策略能够显著提升模型的表现。这涉及到提供几个成功的任务完成实例给模型作为参考，随后请求模型执行相似的任务。这种方法有助于模型更好地理解和遵循预期的行为模式[^2]。 #### 使用模板化提示词提示词可以通过定义好的模板来构造，这些模板类似于函数，可接收一个或多个输入变量。当需要具体化的提示时，只需将相应的参数值填入即可形成完整的提示语句[^5]。 #### 细调与强化学习的应用对于经过微调并利用人类反馈进行增强训练的语言模型而言，在初始的大规模文本数据集上预训练之后，进一步通过专门设计的输入输出对来进行精细化调整是非常重要的。这种做法使得系统更擅长处理复杂的指令，并能更加精准地满足用户的实际需求[^4]。 ```python def create_anythingllm_prompt(task_description, example_inputs_outputs=None): """ Creates an effective prompt for anythingllm based on best practices. Args: task_description (str): Description of what you want the model to do. example_inputs_outputs (list[tuple], optional): List of tuples containing input-output pairs demonstrating how the task should be performed. Returns: str: Formatted prompt string ready to use with anythingllm. """ # Start with clear description of desired outcome formatted_task_desc = f"Please complete this {task_description}." if example_inputs_outputs: few_shot_examples = "\n".join([f"- Input: \"{inp}\", Output: \"{outp}\"" for inp, outp in example_inputs_outputs]) full_prompt = ( "Here are some examples:\n" f"{few_shot_examples}\n\n" f"Now please try performing the following task as described above.\n{formatted_task_desc}" ) else: full_prompt = formatted_task_desc return full_prompt ```

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