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 LLM 生成指令(如输入需求描述,让 GPT 输出优化后的 Prompt);
检索增强合成:从指令库或案例库中检索相似需求的高质指令,再进行改写融合;
多策略融合:结合模板、规则、检索与生成模型,提高覆盖率与质量。
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 LLM 生成指令(如输入需求描述,让 GPT 输出优化后的 Prompt);
检索增强合成:从指令库或案例库中检索相似需求的高质指令,再进行改写融合;
多策略融合:结合模板、规则、检索与生成模型,提高覆盖率与质量。
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