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趋势包括：自适应合成：根据任务上下文和用户反馈实时调整合成策略，实现“千人千面”的指令生成；多模态指令合成：支持文本、图像、语音、视频等多种输入源联合生成复合指令；低代码/无代码合成平台：业务人员...
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可以且常见。合成阶段可嵌入检索模块，从知识库、案例库或历史优质 Prompt 中拉取相关信息，确保生成的指令包含必要的领域知识、格式范例与约束条件。这样合成出的指令在执行阶段配合 RAG 使用时，可实...
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指令合成是 Prompt Engineering 的自动化延伸。传统 Prompt Engineering 侧重人工设计优化 Prompt，而指令合成通过系统化方法批量、动态生成 Prompt，可视为...
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可采用以下方法：分阶段校验：合成后先进行语法与逻辑检查，再在小样本上试运行验证输出；引入反馈回路：根据模型实际输出效果反向优化合成规则或模板；多版本生成与择优：一次合成多个候选指令，通过评分模型挑选最...
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主要难点包括：需求歧义消解：原始需求往往不完整或含糊，合成前需先做意图识别与补全；多约束融合：任务目标、格式、风格、伦理约束等可能冲突，需要优先级排序与平衡；领域适配：不同领域的术语与逻辑差异大，合成...
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典型场景有：客服自动化：根据客户问题类型与历史案例合成针对性应答指令；批量内容生成：如电商商品描述、新闻摘要、多语言翻译任务的指令批量生成；多模态任务：针对不同媒体（文本、图、音）组合生成跨模态指令；...
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优势包括：降本增效：减少人工编写与调试 Prompt 的时间；规模化：支持同时为成百上千个任务生成指令；质量稳定：通过统一规则或模型约束，降低不同人写的指令质量差异；动态优化：可根据反馈自动调整合成策...
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常见方法包括：模板填充法：预设指令模板，将变量（如任务类型、领域、输出格式）填入占位符；规则驱动合成：基于语法/逻辑规则拼接任务要素（如“任务+上下文+约束+示例”）；基于模型的合成：用专门的小模型或...
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区别主要在四个方面：生成方式：手动编写依赖人的经验与试错，合成则由程序/模型自动组合；效率与规模：合成可批量生成大量指令，适合多任务或多场景；一致性与标准化：合成可嵌入统一规则，避免不同人写法差异导致...