llm prompt

时间: 2025-01-17 14:01:43 浏览: 43
### 大型语言模型提示示例与最佳实践 #### 提示设计原则 为了获得理想的输出效果，构建清晰具体的提示至关重要。当结果未能提供预期输出时，分析原因并改进提示语句有助于提升准确性[^3]。 #### 示例一：基础查询优化 假设目标是从一段文本中提取特定信息： - **低效版本** ```plaintext 给我这段话的关键点。 ``` - **高效版本** ```plaintext 阅读下面的文章摘要，并总结其中提到的主要观点和结论。 文章内容如下： ... ``` 此方法通过增加上下文描述使意图更加明确，从而引导更精确的回答。 #### 示例二：指令跟随调整 对于需要遵循多步操作的任务，可以采用逐步指导的方式给出指示： ```plaintext 按照以下步骤完成任务： 1. 解析输入字符串中的日期部分； 2. 将解析后的日期转换为标准格式 YYYY-MM-DD； 3. 返回处理过的日期作为最终结果。 ``` 这种方式不仅明确了每一步骤的具体要求，还减少了因模糊表达而产生的误解可能性[^2]。 #### 示例三：逻辑推理链应用 针对涉及复杂思维过程的问题解答场景，则可运用链条式提问法来激发深层次思考能力： ```plaintext 考虑这样一个情景——某公司计划推出新产品线，请基于给定背景资料预测可能面临的挑战以及应对策略；请分阶段阐述理由。 ``` 这种方法鼓励模型展示其内在的知识结构及推理论证技巧。
相关问题

LLM prompt

LLM的prompt是通过模板定义的，该模板包含用于描述和表示任务输入和输出的占位符。通过prompt，我们可以控制LLM在不同任务上的应用。一个常见的prompt是使用问答形式的提示链，其中包括一个question()提示符用于将输入转换为问题，以及一个answer()提示符用于回答生成的问题。不同的提示链可以导致对输入的不同预测。因此，prompt的设计对于LLM的性能至关重要。 ASK ME ANYTHING PROMPTING (AMA)方法提出了一种简单而有效的方法来设计高质量的prompt。该方法通过产生多个有效的但不完美的prompt，然后将它们聚合起来，最终生成高质量的prompt。 这种方法可以减少开源LLM的参数数量，并取得比GPT3-175B更好的Few-Shot性能。 由于prompt的微小变化可能导致LLM性能的较大变化，因此prompt设计的重要性不容忽视。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [最新 | Ask Me Anything 一种提示(Prompt)语言模型的简单策略（斯坦福大学 & 含源码）](https://blog.csdn.net/yinizhilianlove/article/details/127215208)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

llm prompt数据

### 关于大型语言模型Prompt的相关数据集或示例 在研究和开发过程中，为了更好地理解和优化大型语言模型（LLM），研究人员通常会利用各种公开的数据集来测试和改进Prompt的设计。以下是几个常见且具有代表性的数据集以及一些具体的Prompt示例。 #### 数据集介绍 1. **AdvertiseGen**: 这是一个专门用于广告文案生成的任务型数据集[^1]。它包含了大量针对不同产品的描述性文本及其对应的广告语句，适合用来训练和评估LLM在创意写作方面的表现。 2. **WebText**: OpenAI发布的WebText系列数据集是从互联网抓取的大规模自然语言文本集合。虽然其主要目的是预训练通用的语言理解能力，但它也可以作为设计特定领域Prompts的基础素材之一。 3. **P3 (People's Prompt Project)**: P3是由阿里巴巴达摩院推出的一个大规模中文Prompt数据集，涵盖了广泛的场景应用案例，比如问答、翻译、摘要生成等任务类型。 #### 示例代码展示 下面提供了一个简单的Python脚本片段，演示如何通过`promptwright`库加载并调用某个指定名称的模型完成一次交互： ```python import os from promptwright import Prompts def main(): model_name = "llama2" # 安装必要依赖项 os.system(f"pip install promptwright") os.system(f"ollama serve &> /dev/null") # 启动服务端进程 os.system(f"ollama pull {model_name}") # 下载目标模型 prompts = Prompts(model=model_name) user_input = input("请输入您的问题:") response = prompts.prompt(user_input).text.strip() print(response) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述程序首先确保环境配置正确无误之后，再向用户提供实时查询接口功能[^3]。 #### 设计高质量Prompt的关键要素 值得注意的是，在实际操作当中还需要遵循一定的工程准则才能让最终效果达到预期水平。例如给予足够的上下文线索以便于机器能够充分展开逻辑链条；同时也要注意控制好每一步骤之间的过渡衔接流畅度等问题[^2]。 ---
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p = threading.Thread(target=self.llm_job, args=(text, prompt_text, llm_prompt_speech_token, llm_embedding, this_uuid))

def __init__(self, text, prompt_text, llm_prompt_speech_token, llm_embedding, this_uuid): super().__init__() self.text = text self.prompt_text = prompt_text self.llm_prompt_speech_token = llm_...

from langchain_ollama.llms import OllamaLLM from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain, ConversationChain from langchain.chains.router.multi_prompt_prompt import MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE from langchain.chains.router.llm_router import RouterOutputParser from langchain.chains.router import LLMRouterChain, MultiPromptChain # 专家模型（提示词），链 llm = OllamaLLM(model="qwen2:7b") # 数 math_template = """ 你是一位伟大的数学家，知道所有的数学问题，你超越了高斯和莱布尼茨，我向你提问，问题如下： {input} """ math_prompt = PromptTemplate.format_prompt(math_template) math_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=math_prompt,output_key="text") # 理 physics_template = """ 你是一位伟大的物理学家，知道所有的物理问题，你得过诺贝尔物理学奖，我向你提问，问题如下： {input} """ physics_prompt = PromptTemplate.format_prompt(physics_template) physics_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=physics_prompt,output_key="text") # 化 chemistry_template = """ 你是一位伟大的化学家，知道所有的化学问题，你得过诺贝尔化学奖，我向你提问，问题如下： {input} """ chemistry_prompt = PromptTemplate.format_prompt(chemistry_template) chemistry_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=chemistry_prompt,output_key="text") # 输入问题分析清楚有哪些可能和目的，目的链 destination_chain = {"math":math_chain,"physics":physics_chain,"chemistry":chemistry_chain} # 默认链 default_chain = ConversationChain(llm=llm, output_key="text") default_template = """ math:擅长回答数学问题 physics:擅长回答物理问题 chemistry:擅长回答化学问题 """ # 路由构建 router_template = MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE.format( destinations=default_template ) router_promt = PromptTemplate( template=router_template, input_variables=["input"], output_parser=RouterOutputParser() ) # 路由链 router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm=llm,prompt=router_promt) # 最终选择（链) multi_prompt_chain = MultiPromptChain( router_chain=router_chain, default_chain=default_chain, destination_chains=destination_chain, verbose=False ) res = multi_prompt_chain.invoke({"input":"介绍一下高斯"}) print(res) 上面是源代码 KeyError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16272

default_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=default_prompt) 4. **增强路由可靠性** 在路由函数中添加异常捕获和日志记录： python def route_query(info): try: if "方程" in info["query"]: ...

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typedef void(LLMResultCallback)(RKLLMResult result, void* userdata, LLMCallState state); /** @brief Creates a default RKLLMParam structure with preset values. @return A default RKLLMParam structure. */ RKLLMParam rkllm_createDefaultParam(); /** @brief Initializes the LLM with the given parameters. @param handle Pointer to the LLM handle. @param param Configuration parameters for the LLM. @param callback Callback function to handle LLM results. @return Status code (0 for success, non-zero for failure). / int rkllm_init(LLMHandle handle, RKLLMParam* param, LLMResultCallback callback); /** @brief Loads a Lora adapter into the LLM. @param handle LLM handle. @param lora_adapter Pointer to the Lora adapter structure. @return Status code (0 for success, non-zero for failure). / int rkllm_load_lora(LLMHandle handle, RKLLMLoraAdapter lora_adapter); /** @brief Loads a prompt cache from a file. @param handle LLM handle. @param prompt_cache_path Path to the prompt cache file. @return Status code (0 for success, non-zero for failure). / int rkllm_load_prompt_cache(LLMHandle handle, const char prompt_cache_path); /** @brief Releases the prompt cache from memory. @param handle LLM handle. @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_release_prompt_cache(LLMHandle handle); /** @brief Destroys the LLM instance and releases resources. @param handle LLM handle. @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_destroy(LLMHandle handle); /** @brief Runs an LLM inference task synchronously. @param handle LLM handle. @param rkllm_input Input data for the LLM. @param rkllm_infer_params Parameters for the inference task. @param userdata Pointer to user data for the callback. @return Status code (0 for success, non-zero for failure). / int rkllm_run(LLMHandle handle, RKLLMInput rkllm_input, RKLLMInferParam* rkllm_infer_params, void* userdata);转换为nodeffi代码

新增的函数如rkllm_load_lora、rkllm_load_prompt_cache、rkllm_release_prompt_cache、rkllm_destroy、rkllm_run等，每个函数的参数和返回类型都需要一一对应。例如，rkllm_load_prompt_cache的参数是LLMHandle和一...

--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16272\1938137514.py in <module> 13 {input} 14 """ ---> 15 math_prompt = PromptTemplate.format_prompt(math_template) 16 math_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=math_prompt,output_key="text") 17 # 理 c:\Users\Admin\anaconda3\lib\site-packages\langchain_core\prompts\string.py in format_prompt(self, **kwargs) 283 A formatted string. 284 """ --> 285 return StringPromptValue(text=self.format(**kwargs)) 286 287 async def aformat_prompt(self, **kwargs: Any) -> PromptValue: KeyError: 'input'

当用户调用format_prompt时，必须提供input参数，如prompt.format_prompt(input="用户的问题")。如果用户漏掉了这个参数，或者使用了不同的参数名，就会导致KeyError。 解决方案方面，首先检查模板中的变量名是否与...

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** * @typedef LLMResultCallback * @brief Callback function to handle LLM results. * @param result Pointer to the LLM result. * @param userdata Pointer to user data for the callback. * @param state State of the LLM call (e.g., finished, error). */ typedef void(*LLMResultCallback)(RKLLMResult* result, void* userdata, LLMCallState state); /** * @brief Creates a default RKLLMParam structure with preset values. * @return A default RKLLMParam structure. */ RKLLMParam rkllm_createDefaultParam(); /** * @brief Initializes the LLM with the given parameters. * @param handle Pointer to the LLM handle. * @param param Configuration parameters for the LLM. * @param callback Callback function to handle LLM results. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_init(LLMHandle* handle, RKLLMParam* param, LLMResultCallback callback); /** * @brief Loads a Lora adapter into the LLM. * @param handle LLM handle. * @param lora_adapter Pointer to the Lora adapter structure. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_load_lora(LLMHandle handle, RKLLMLoraAdapter* lora_adapter); /** * @brief Loads a prompt cache from a file. * @param handle LLM handle. * @param prompt_cache_path Path to the prompt cache file. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_load_prompt_cache(LLMHandle handle, const char* prompt_cache_path); /** * @brief Releases the prompt cache from memory. * @param handle LLM handle. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_release_prompt_cache(LLMHandle handle); /** * @brief Destroys the LLM instance and releases resources. * @param handle LLM handle. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_destroy(LLMHandle handle); /** * @brief Runs an LLM inference task synchronously. * @param handle LLM handle. * @param rkllm_input Input data for the LLM. * @param rkllm_infer_params Parameters for the inference task. * @param userdata Pointer to user data for the callback. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_run(LLMHandle handle, RKLLMInput* rkllm_input, RKLLMInferParam* rkllm_infer_params, void* userdata); /** * @brief Runs an LLM inference task asynchronously. * @param handle LLM handle. * @param rkllm_input Input data for the LLM. * @param rkllm_infer_params Parameters for the inference task. * @param userdata Pointer to user data for the callback. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_run_async(LLMHandle handle, RKLLMInput* rkllm_input, RKLLMInferParam* rkllm_infer_params, void* userdata); /** * @brief Aborts an ongoing LLM task. * @param handle LLM handle. * @return Status code (0 for success, non-zero for failure). */ int rkllm_abort(LLMHandle handle); /** * @brief Checks if an LLM task is currently running. * @param handle LLM handle. * @return Status code (0 if a task is running, non-zero for otherwise). */ int rkllm_is_running(LLMHandle handle);

首先，用户展示的代码看起来像是一个C/C++的API，可能用于与某种大型语言模型（LLM）交互，比如Rockchip的RKLLM库。用户希望我作为JavaScript专家，解释如何用JavaScript调用这些函数，或者可能的问题解决方法。 ...
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电脑垃圾清理专家：提升系统运行效率

标题“电脑垃圾清理专家（精）”所指的知识点，是对一款以清理电脑垃圾文件为专项功能的软件的描述。在IT领域中，电脑垃圾清理是维护计算机系统性能和安全性的常规操作。这类软件通常被称作系统清理工具或优化工具。 1. **电脑垃圾的定义**：在计算机系统中，垃圾文件通常指那些无用的、过时的、临时的或损坏的文件。这些文件可能包括系统缓存、日志文件、临时文件、无用的程序安装文件、重复文件等。它们会占用磁盘空间，影响系统性能，并可能对系统安全构成潜在威胁。 2. **清理垃圾文件的目的**：清理这些垃圾文件有多重目的。首先，它可以释放被占用的磁盘空间，提升电脑运行速度；其次，它可以帮助系统更高效地运行，避免因为垃圾文件过多导致的系统卡顿和错误；最后，它还有助于维护数据安全，因为一些过时的临时文件可能会包含敏感信息。 3. **电脑垃圾清理方法**：电脑垃圾清理可以手动进行，也可以使用第三方的清理软件来自动执行。手动清理需要用户打开文件资源管理器，检查特定目录（如Windows临时文件夹、回收站、下载文件夹等），并手动删除不需要的文件。这通常较为繁琐，且容易出错。 4. **第三方清理软件的特点**：相较于手动清理，第三方电脑垃圾清理软件可以提供更为方便快捷的清理体验。这类软件通常具备用户友好的界面，能够自动扫描、识别并清除系统垃圾文件，有时还能对注册表、浏览器历史记录等进行清理。此外，一些高级的清理工具还可以提供系统优化、启动项管理、软件卸载和隐私保护等功能。 5. **清理软件的潜在风险**：虽然清理软件能够带来便利，但也存在潜在风险。不当的清理可能会误删重要文件，导致系统不稳定或某些应用程序无法正常工作。因此，使用这类软件需要用户具有一定的计算机知识，能够辨别哪些文件是安全可删除的。 6. **专业清理工具的优势**：标题中的“专家”二字暗示该软件可能具备一些高级功能。专业级的清理工具往往具备更复杂的算法和更广泛的清理范围，它们可以深入分析系统文件，甚至进行深度扫描，找到隐藏较深的无效文件和系统垃圾。它们还可能具备诸如智能判断、快速扫描、安全删除等功能，确保在高效清理的同时不会影响系统的正常运作。 从描述内容来看，该文件只重复了“电脑垃圾清理专家”这一关键词，没有提供其他具体信息。这可能是为了强调软件的功能定位或品牌口号。而从标签“电脑，垃圾，清理，专家”可以提炼出与电脑垃圾清理相关的关键点，如电脑维护、系统性能提升、安全隐私保护等。 在【压缩包子文件的文件名称列表】中，只有一个文件“电脑垃圾清理专家.exe”，这表明了该压缩文件包中仅包含一个可执行文件，即用户下载后可以直接运行的清理工具程序。 总结而言，电脑垃圾清理专家是帮助用户管理和清除电脑系统垃圾，提升电脑性能和安全性的实用软件。专业的清理工具通常能够提供更为全面和安全的清理服务，但用户在使用过程中需要小心谨慎，避免误删除重要文件。
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模式识别期末复习必备：掌握87个知识点的速成秘籍

# 1. 模式识别基础概念 模式识别是计算机科学、人工智能和机器学习领域的一个重要分支，它的基本任务是识别数据模式。模式可以是任何事物，例如文字、图像、声音、基因序列等等。模式识别的主要应用包括：图像识别、语音识别、文本分类、数据挖掘等。 模式识别的基本步骤包括：数据预处理、特征提取、分类或回归、结果评估。在这个过程中，我们需要使用一些数学模型和算法来进行数据分析和决策。模式识别的关键在于找到正确的特征和合适的模型，这对
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redis集群模式配置

<think>我们正在配置Redis集群模式。根据引用内容，配置Redis集群需要以下步骤： 1. **修改配置文件**：在每个Redis节点的配置文件中启用集群模式，并设置相关参数。 - `cluster-enabled yes`：启用集群模式。 - `cluster-config-file nodes-xxxx.conf`：指定集群配置文件（xxxx通常用端口号区分）。 - `cluster-node-timeout 15000`：设置集群节点超时时间（毫秒）。 - `appendonly yes`：启用AOF持久化（可选，但推荐）。 例如，对于端口637