Prompt Engineering 简明教程

Understanding Text Classification − 文本分类涉及将文本数据归类为预定义的类别或分类。它用于情感分析、垃圾邮件检测、主题分类等。

Prompt Design for Text Classification − 设计明确指定任务、预期类别以及准确分类所需的任何上下文的提示。

Understanding Language Translation − 语言翻译是将文本从一种语言转换为另一种语言的任务。这是多语言交流中至关重要的应用。

Prompt Design for Language Translation − 设计明确指定源语言、目标语言和翻译任务上下文的提示。

Understanding Named Entity Recognition − NER 涉及识别和分类文本中的命名实体（例如人名、组织、位置）。

Prompt Design for Named Entity Recognition − 设计指示模型识别特定类型的实体或提及应识别实体的上下文的提示。

Understanding Question Answering − 问答涉及回答以自然语言提出的问题。

Prompt Design for Question Answering − 设计明确指定问题类型和应从中获取答案的上下文的提示。

Understanding Text Generation − 文本生成涉及基于给定的输入或提示创建连贯且与上下文相关的文本。

Prompt Design for Text Generation − 设计指示模型生成特定类型文本的提示，例如故事、诗歌或对用户查询的响应。

Understanding Sentiment Analysis − 情感分析涉及确定一段文本中表达的情感或情绪。

Prompt Design for Sentiment Analysis − 设计指定情感分析的上下文或主题的提示，并指示模型识别积极、消极或中立的情感。

Understanding Text Summarization − 文本摘要涉及将较长一段文本浓缩成更短、连贯的摘要。

Prompt Design for Text Summarization − 设计提示指示模型在考虑所需详细程度的情况下对特定文档或文章进行总结。

Search Engine Optimization (SEO) − 利用关键词提取和文本生成等自然语言处理任务来改进搜索引擎优化策略和内容优化。

Content Creation and Curation − 使用自然语言处理任务来自动化内容创建、整理和主题分类，从而提升内容管理工作流。

Clear and Specific Prompts − 确保提示定义明确、清晰、具体，以引发准确且相关的回应。

Contextual Information − 将上下文信息纳入提示中，以指导语言模型并提供相关详细信息。