Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt
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原文中文，约17900字，阅读约需43分钟。
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内容提要
本文介绍了结构化Prompt的概念和优势，提供了模板，帮助提高模型对Prompt的理解和表达能力，提升语义认知和定向唤醒大模型深度才能。文章还讨论了结构化Prompt的开发流程和局限性，并提供了相关的文章和模板供参考。
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关键要点
- 结构化Prompt的概念是通过模板化的方式提高模型对Prompt的理解和表达能力。
- 结构化Prompt的写作方法类似于写文章，使用标题、子标题等结构化元素。
- CRISPE结构是一个示例，包含角色、洞察力、指令、个性和实验等要素。
- 结构化Prompt的优势包括层级结构清晰、提升语义认知和定向唤醒模型深层才能。
- 结构化Prompt的开发流程包括自动化生成初版、手动迭代调优等步骤。
- 结构化Prompt的局限性在于依赖于模型的基础能力，无法解决模型自身的问题。
- 不同模型对结构化Prompt的适用性不同，GPT-4表现最佳，GPT-3.5表现较差。
- 编写高质量结构化Prompt需要构建逻辑清晰的思维链，并保持上下文语义一致性。
- 结构化Prompt可以与其他Prompt技巧结合使用，以提高模型在复杂任务中的表现。
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