高级策略

掌握基础优化技巧后，可以通过高级策略进一步提升提示词的效果和输出质量，处理更复杂的任务或多任务场景。本章节将介绍思维链提示、Few-shot 示例、角色扮演、多任务提示以及结果验证等方法。

Chain-of-Thought（思维链）提示

思维链提示是指通过引导模型逐步推理来生成结果，而不是直接给出答案。这种方法可以提高逻辑性和准确性，尤其适用于复杂问题或计算任务。

示例

问题: 小明有3个苹果，给了小红2个，他还剩几个苹果？请逐步推理。

输出：

1. 小明原来有3个苹果。
2. 他给了小红2个苹果。
3. 剩下的苹果 = 3 - 2 = 1 答案：1个苹果

通过逐步推理，模型更容易给出正确答案。

Few-shot / One-shot / Zero-shot 示例

• Zero-shot：模型直接根据提示生成结果，无需示例。

  • 示例：请将下面文本翻译成英文

• One-shot：提供一个输入输出示例，帮助模型理解任务格式。

• Few-shot：提供多个示例，让模型更准确地学习任务模式，适用于复杂任务。

示例（Few-shot）

示例 1：文章: "天气很好" → 总结: "晴天"  
示例 2：文章: "今天下雨了" → 总结: "雨天"  
任务: 文章: "明天天气如何？" → 总结:

使用系统指令与角色扮演

通过指定角色或系统行为，可以控制输出风格和内容：

• 角色扮演：你是一个市场分析师，请写一份报告
• 系统指令：限制模型只提供客观数据或格式化输出

这可以帮助在特定场景下生成专业或一致风格的文本。

多任务提示与组合提示

• 多任务提示：在一个提示中同时要求模型完成多个子任务，例如生成摘要并提供关键点。
• 组合提示：将多个子任务的提示合并，形成复合指令，提高效率。

示例

请对以下文章：
1. 提供3点主要观点。  
2. 生成对应的表格总结。  
3. 用专业风格撰写结论。

结果验证与自动化评分

• 规则检查：通过正则、格式约束或程序校验生成结果是否符合规范。
• 人工评价：人工对输出进行质量评估，迭代优化提示。
• 自动化评分：结合模型或算法对生成结果打分，提高提示迭代效率。

通过使用高级策略，可以在复杂任务下获得更准确、逻辑清晰且风格一致的生成结果。