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用Prompt装饰器改善 AI 响应

Prompt 装饰器是一种简单而强大的方法，通过结构化的前缀来增强 AI 响应。通过使用标准化指令引导 AI，Prompt 装饰器有助于确保答案清晰、逻辑性强且组织良好。

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用Prompt装饰器改善 AI 响应

人工智能是一个非常强大的工具，但其响应的质量通常取决于我们与它沟通的有效性。如果你曾经难以从 AI 模型中获得精确且结构良好的答案，你并不孤单。许多用户面临不一致、模糊的回答或过多的尝试和错误来制定提示。如果有一种方法可以轻松地标准化和改进 AI 输出，那该多好？

进入 Prompt 装饰器——这是一种简单而强大的方法，通过结构化的前缀来增强 AI 响应。通过使用标准化指令引导 AI，Prompt 装饰器有助于确保答案清晰、逻辑性强且组织良好。无论你是研究人员、开发人员、营销人员还是普通用户，这种技术都能节省你的时间和挫败感，同时释放 AI 的全部潜力。让我们探索它是如何工作的以及为什么它很重要。

1、引言：AI 提示的挑战

AI 模型已经革新了我们与技术互动的方式，使自动化内容生成、研究辅助和问题解决成为可能。然而，AI 生成响应的效果在很大程度上取决于提示是如何构建的。许多用户在与 AI 交互时遇到常见挑战：

  • 模糊的提示导致不可预测的回答。 AI 模型基于统计模式而不是深入理解生成答案。一个模糊的提示如“解释机器学习”可能会导致一系列不同的回答，从初学者友好的定义到高级的技术讨论。
  • 过于详细的提示繁琐且不一致。 用户经常试图通过编写过度详细的提示来补偿 AI 的不可预测性，但这并不总是能导致结构一致的回答。
  • 有效的提示工程不是直观的。 精确地撰写提示需要经验，措辞的微小变化可能会显著影响 AI 的回答。没有标准化的方法，用户很难有效地获得所需输出。

为了解决这些问题，我提出了一种简单但强大的解决方案：Prompt 装饰器——一种通过结构化的前缀来改进 AI 输出的方法。

2、Prompt 装饰器

受 Python 装饰器启发，Prompt 装饰器允许用户通过在提示开头添加简单的前缀来修改 AI 行为。它们提供了一种标准化的方式来结构化 AI 响应，而无需冗长的说明。

2.1 什么是 Python 装饰器？

在 Python 中，装饰器以结构化的方式修改函数的行为。例如：

import time  
  
def timer_decorator(func):  
    def wrapper(*args, **kwargs):  
        start_time = time.time()  
        result = func(*args, **kwargs)  
        end_time = time.time()  
        print(f"执行时间: {end_time - start_time} 秒")  
        return result  
    return wrapper  
  
@timer_decorator  
def example_function():  
    time.sleep(2)  
    print("函数已执行")  
  
example_function()

这里，@timer_decorator 修改了函数 example_function() 以测量执行时间。受此概念的启发，Prompt 装饰器以结构化和可重用的方式修改 AI 响应。

2.2 为什么选择 +++ 而不是 @？

在 Python 中，@ 符号用于将装饰器应用于函数和类。另一方面，许多在线平台和工具也使用 @ 来标记用户和代理，这使得它不适合用于 AI 提示。为了避免冲突并确保清晰度，我选择了 +++ 作为 Prompt 装饰器的独特且直观的前缀。

2.3 Prompt 装饰器的实际应用示例

没有 Prompt 装饰器

在一个标准提示中，AI 直接响应请求，而不一定解释其推理过程。

建议一个专注于 AI/ML 视频教程的 AI YouTube 频道名称。

响应很可能是没有解释其思考过程的简单列表。

使用 +++Reasoning 装饰器

通过在提示开头添加 +++Reasoning，AI 需要在生成建议之前先解释其方法。

+++Reasoning    
建议一个专注于 AI/ML 视频教程的 AI YouTube 频道名称。

这迫使 AI 在建议名称之前提供一个结构化的解释，考虑诸如清晰度、相关性和受众吸引力等因素。

  • 推理提供了关于 AI 回答背后的逻辑的额外信息，使其更加透明和有见地。
  • 它还帮助 AI 生成更好的结果，因为它遵循它刚刚概述的逻辑步骤。这模拟了一个推理模型的工作方式，有效地帮助一个常规模型在回答之前“思考”。

通过使用 +++Reasoning，用户可以获得更结构化、更有理据和深思熟虑的回答。

3、关键 Prompt 装饰器及其好处

Prompt 装饰器是专门的标记，指导 AI 以更结构化、逻辑性和有用的方式生成响应。通过使用这些装饰器，用户可以控制 AI 如何处理和呈现信息，从而产生高质量的响应。

3.1 推理装饰器

这个装饰器（+++Reasoning）确保 AI 在回答之前提供逻辑解释。而不是直接给出回答，AI 首先概述其在得出结论之前考虑的因素。

示例用例：

+++Reasoning  
最好的文本生成 AI 模型是什么？

好处：

  • 帮助用户理解答案背后的逻辑。
  • 确保更周到和有根据的回答。
  • 模拟推理，使 AI 在回答之前“思考”。

3.2 逐步装饰器

这个装饰器（+++StepByStep）指示 AI 将复杂任务分解成清晰的、按顺序的步骤。这对于需要系统执行的过程特别有用。

示例用例：

+++StepByStep  
如何微调一个转换器模型？

好处：

  • 通过呈现结构化的步骤来提高清晰度。
  • 使技术解释更容易理解。
  • 确保完整性，涵盖所有必要步骤。

3.3 辩论装饰器

这个装饰器（+++Debate）促使 AI 生成给定主题的多个视角。而不是提供单方面的答案，AI 会展示正反两面的观点，促进平衡讨论。

示例用例：

+++Debate  
加密货币是一种好的投资吗？

好处：

  • 通过展示不同的观点鼓励批判性思维。
  • 帮助用户基于多样化的意见做出明智决策。

3.4 批评装饰器

这个装饰器（+++Critique）指示 AI 在提出改进建议之前分析一个想法的优点和缺点。它对于评估概念、产品或论点很有用。

示例用例：

+++Critique  
评估在线教育的优缺点。

好处：

  • 提供全面的评估。
  • 通过识别改进领域增强解决问题的能力。

3.5 精炼装饰器

这个装饰器（+++Refine(iterations=N)）指示 AI 经过多轮精炼，在每一步都改进输出。迭代次数（N）指定 AI 应该精炼其回答多少次。

示例用例：

+++Refine(iterations=3)  
为一个 AI 支持的写作助手建议一个标语。

好处：

  • 产生更精致和高质量的结果。
  • 帮助精炼创意内容，如品牌或信息传递。

3.6 引用装饰器

这个装饰器（+++CiteSources）确保 AI 包含其主张的参考或引用。它特别适用于学术、基于研究或依赖事实的主题。

示例用例：

+++CiteSources  
谁发明了印刷机？

好处：

  • 通过提供可验证的来源增加可信度。
  • 减少误导信息的风险。

3.7 事实检查装饰器

这个装饰器（+++FactCheck）优先验证事实准确性后再生成回答。对于精度至关重要的主题来说这是必不可少的。

示例用例：

+++FactCheck  
咖啡有哪些健康益处？

好处：

  • 确保可靠和准确的信息。
  • 帮助用户避免误导或错误的数据。

3.8 输出格式装饰器

这个装饰器（+++OutputFormat(format=FORMAT)）将响应结构化为特定格式，如 JSON、XML、Markdown 或纯文本。它对编程、数据分析和报告任务很有用。

示例用例：

+++OutputFormat(format=JSON)  
列出 2024 年的三大 AI 进展。

好处：

  • 确保与技术要求兼容。
  • 通过自动生成结构化输出节省时间。

3.9 语气控制装饰器

这个装饰器（+++Tone(style=STYLE)）允许用户控制回答的语气，无论是正式、随意、技术性还是说服性。它特别适用于内容创作和专业交流。

示例用例：

+++Tone(style=Formal)  
写一封邮件给教授，请求延长作业期限。

好处：

  • 根据不同的受众和上下文调整回答。
  • 增强沟通的可读性和专业性。

3.10 为什么要使用 Prompt 装饰器？

每个装饰器都有其独特功能，但总体而言，它们提供了显著的优势：

  • 增强清晰度： 确保结构化和表达清晰的回答。
  • 提高准确性： 帮助验证事实和引用来源。
  • 模拟思维过程： 鼓励 AI 在回答之前进行批判性思考。
  • 定制回答： 允许用户控制语气、格式和详细程度。

通过将这些装饰器纳入提示中，用户可以显著提高 AI 生成答案的深度、可靠性和相关性。

4、Prompt 装饰器的定义

Prompt 装饰器 是添加到提示中的特殊指令，以修改 AI 生成响应的方式。这些装饰器有助于强制结构化、逻辑性和组织良好的答案，使用户能够控制 AI 行为的各个方面，如推理深度、响应格式、语气和事实准确性。

以下是一些官方定义的 Prompt 装饰器：

  • +++Reasoning
  • +++StepByStep
  • +++Socratic
  • +++Debate
  • +++Critique
  • +++Refine(iterations=N)
  • +++CiteSources
  • +++FactCheck
  • +++OutputFormat(format=FORMAT)
  • +++Tone(style=STYLE)

为了高效地使用这些装饰器，我个人已经指示 ChatGPT 记住它们。得益于 ChatGPT 的个性化功能，这些装饰器现在被存储并可以在我的对话中自动应用。这使我能够获得更结构化且符合预期的回答。

然而，在其他环境中，定义和使用 Prompt 装饰器并不那么简单。一些用户可能需要依靠系统提示在 AI 交互开始时注入这些定义。其他人可能会使用代码、插件或自动化脚本来自动在每个提示前加上装饰器定义。

为了让这些装饰器更加易于访问，我在 GitHub 存储库中分享了它们的定义。你可以下载、使用、扩展或根据需要分享它们。如果你有任何建议或改进，请随时贡献。

🔗 Prompt 装饰器 GitHub 存储库 [+]

为了简化 Prompt 装饰器在个性化 AI 设置之外的应用，定义文件包含：

  1. Prompt 装饰器的概念定义 ——这确保任何 AI 系统都能理解这些装饰器的含义。
  2. 各种 Prompt 装饰器的声明 ——这允许 AI 模型正确地解释和应用这些装饰器，当响应提示时。

通过在 AI 系统中包含这些定义，用户可以确保更一致、结构化和高质量的响应，符合他们的需求。

需要注意的是，这并不是理想的实现方式，其他人可能会找到更好的定义和使用这些 Prompt 装饰器的方法。当前的方法只是这一想法的实现——一种让用户定义结构化指令并在日常 AI 交互中高效重用它们的方法。

特别是由于 ChatGPT 的记忆和个性化功能，这种方法大大减少了重新解释指令的需求。它节省了时间，并允许用户使用更短但结构化的提示实现更多目标。

5、实际应用

5.1 营销与内容创作

营销人员和内容创作者经常细化他们的信息，以确保清晰度、参与度和品牌一致性。这个过程通常涉及多轮头脑风暴和编辑。+++Refine(iterations=3) 装饰器通过基于给定提示生成逐步改进的文本版本来自动化这一细化过程。

示例用例：
一家公司需要一个吸引人的标语来推广其 AI 支持的生产力工具。他们不需要手动迭代不同版本，而是使用：

+++Refine(iterations=3)  
为一个 AI 支持的生产力工具建议一组标语。

AI 将生成初始标语，并在三次迭代中逐步改进，提高其清晰度、影响力和吸引力。

好处：

  • 通过自动化内容细化节省时间。
  • 通过探索多种变体增强创造力。
  • 确保营销活动中的精美且引人注目的信息。

你可以结合 +++Refine 和 +++Reasoning 以获得更好的结果：

+++Refine(iterations=3)  
+++Reasoning  
为一个 AI 支持的生产力工具建议一组标语。

5.2 开发者数据提取

开发人员经常需要结构化的数据进行自动化、API 集成和数据处理。手动格式化 AI 生成的响应既耗时又容易出错。+++OutputFormat(format=JSON) 装饰器确保响应自动以所需的格式结构化，消除了手动数据转换的需要。

示例用例：
一位开发者正在构建一个财务分析仪表板，并需要结构化的 AI 生成见解：

+++OutputFormat(format=JSON)  
列出三个主要的 AI 趋势。

AI 将返回一个结构良好的 JSON 响应，便于集成到系统中，无需额外的格式化。

好处：

  • 消除手动数据解析和格式化。
  • 确保与 API 和自动化工作流的兼容性。
  • 通过强制一致的输出结构减少错误。

5.3 商业与政策决策

高管、政策制定者和商业领袖在做出知情决策之前必须评估不同的观点。+++Debate 装饰器确保 AI 生成的回答呈现平衡的观点，考虑优点、缺点、风险和替代观点。

示例用例：
一位 CEO 正在考虑是否将其公司转变为永久远程工作模式，并希望 AI 生成对此话题的辩论：

+++Debate  
公司应该转向永久远程工作吗？

AI 将生成一个结构化的回答，概述优势（如灵活性增加、成本节约）和挑战（如潜在的合作问题、对公司文化的影响）。

好处：

  • 通过展示多个观点鼓励批判性思维。
  • 帮助领导者做出全面、知情的决策。
  • 通过确保考虑多样化观点减少偏见。

5.4 研究与学术写作

研究人员、学生和学者经常需要可信的来源来支持他们的论点和发现。+++CiteSources 装饰器确保 AI 生成的回答包括来自可信来源的参考或引用。

示例用例：
一名学生正在撰写一篇关于气候变化的研究论文，并希望 AI 生成带有引用的见解：

+++CiteSources  
气候变化的主要原因是什么？

AI 将提供一个由可信的科学研究、学术论文或政府报告支持的答案。

好处：

  • 通过包括可验证的来源提高可信度。
  • 减少研究中的误导信息传播。
  • 通过自动引用关键研究和来源节省时间。

6、Prompt 装饰器的未来

Prompt 装饰器有可能革新用户与 AI 交互的方式，演变成一个广泛认可的系统，用于控制和改进 AI 响应。随着 AI 模型变得越来越先进和广泛应用，几个关键发展可能会塑造 Prompt 装饰器的未来。

6.1 在 AI API 中集成

最显著的进步之一可能是行业领导者如 OpenAI、Google 和 Microsoft 提供的 AI API 本机支持 Prompt 装饰器。开发人员不再需要手动附加装饰器到提示，而是可以在 API 请求中将其作为结构化参数指定。

示例用例：

一位使用 AI 驱动聊天机器人 API 的开发人员可以发送如下请求：

{  
  "prompt": "总结这篇研究论文。",  
  "decorators": ["+++CiteSources", "+++FactCheck"]  
}

这将允许 AI 模型自动应用结构化推理、引用和准确性检查，而无需依赖手动格式化。这种做法将使 AI 集成更加可靠、可定制和可扩展到各种应用程序。

6.2 作为开放标准的采用

就像 Markdown 提供了通用的文本格式语法一样，Prompt 装饰器（+++）可以成为跨平台和 AI 模型指导 AI 响应的标准方法。

如果广泛采用，搜索引擎、写作助手、编码工具和虚拟助手等平台可以原生识别和处理装饰器，确保不同系统的 AI 行为更加一致。

潜在影响：

  • 用户可以在多个 AI 应用程序中无缝应用装饰器，减少响应的一致性问题。
  • AI 模型可以训练识别和解释装饰器，提高输出质量，而无需大量的提示工程。
  • Prompt 装饰器的标准化可以鼓励 AI 开发人员将结构化响应格式作为默认功能实现。

6.3 行业专用装饰器

随着 AI 采用的扩大，可以为特定行业开发行业专用的 Prompt 装饰器。这将允许法律、医学、金融和学术等领域内的专业人士根据行业标准和合规要求定制 AI 响应。

行业专用装饰器示例：

  • +++LegalCheck – 确保 AI 生成的法律回应符合相关法律法规。
  • +++ScientificAccuracy – 优先考虑经过验证的研究和同行评审的来源，用于学术和科学内容。
  • +++FinancialRiskAnalysis – 确保 AI 生成的金融见解包括风险评估和免责声明。
  • +++MedicalGuidance – 确保 AI 回应符合医疗最佳实践，并引用权威健康来源。

这些面向行业的装饰器可以提高在专业领域使用 AI 时的信任度、准确性和安全性，其中误导性信息或错误可能导致严重后果。

7、结束语

AI 已经成为现代工作流程的重要组成部分，但确保结构化、准确和上下文感知的响应仍然是一个挑战。Prompt 装饰器提供了一种简单而有效的方法来弥合这一差距，允许用户引导 AI 生成一致、可验证和结构良好的输出。

通过将 Prompt 装饰器整合到 AI 交互中，我们可以解锁几个关键优势：

  • 一致且结构化的响应 ——减少不可预测性并提高清晰度。
  • 多次迭代的精炼内容 ——允许逐步改进生成的回答。
  • 决策的平衡观点 ——确保回答探索多个观点。
  • 提高事实准确性 ——鼓励 AI 在呈现答案之前验证其主张。
  • 机器可读的输出，便于自动化 ——增强与 API 和数据驱动工作流的兼容性。

Prompt 装饰器的潜力不仅限于个人用户——它们有可能重新定义 AI 模型如何在更大范围内解释和响应查询。想象一个 AI 生态系统，其中结构化和标准化的指令指导跨平台、应用程序和行业的交互。

原文链接：Prompt Decorators: A Simple Way to Improve AI Responses

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