大模型LLM-Prompt-CRISPE

1 CRISPE

"CRISPE"是一个用于构建有效提示词(Prompt)的框架,特别适用于需要AI扮演特定角色或在特定背景下完成任务的场景。以下是"CRISPE"框架的组成部分:

  1. Capacity and Role(能力和角色):定义AI应扮演的角色或其应具备的能力。

  1. Insight(洞察):提供关于请求的深入见解、背景和上下文。

  1. Statement(陈述):明确你要求AI完成的具体任务或陈述。

  1. Personality(个性):指定AI回应时采用的风格、个性或方式。

  1. Experiment(实验):如果需要,请求AI提供多个示例或进行不同方式的尝试。

2 CRISPE 优势和劣势

  • 优势

  1. 角色扮演:通过"Capacity and Role",CRISPE框架让AI能够更好地模拟特定角色,提供针对性的回应。

  1. 深入背景:"Insight"部分鼓励提供详细的背景信息,帮助AI更全面地理解任务情境。

  1. 明确任务:"Statement"部分确保了任务的明确性,AI可以准确把握需要完成的具体内容。

  1. 个性化风格:"Personality"部分允许定制AI的回应风格,使结果更符合用户的个性化需求。

  1. 创新实验:"Experiment"部分鼓励尝试多种解决方案,促进创造性思维和多样化输出。

  1. 适应性强:适用于多种场景,特别是在需要AI模拟特定角色或提供专业建议时。

  1. 互动性:通过角色扮演和个性化回应,CRISPE框架增强了用户与AI之间的互动性。


  • 劣势

  1. 复杂性:对于简单查询,CRISPE的五个步骤可能显得过于复杂,增加了使用难度。

  1. 时间消耗:详细阐述每个部分可能需要更多时间,这可能不利于快速获取信息。

  1. 资源需求:在"Insight"和"Experiment"部分,可能需要额外的资源来提供背景信息和实验性内容。

  1. 过度规范化:严格的框架可能限制了AI的自由发挥,有时可能需要更灵活的交互方式。

  1. 用户熟悉度:用户需要对CRISPE框架有足够的了解,才能有效地应用它来构建提示词。

  1. 技术限制:AI的技术能力和设计可能影响CRISPE框架效果的发挥,特别是在需要复杂推理或创造性任务时。

  1. 反馈循环:虽然"Experiment"鼓励尝试,但可能缺乏即时反馈机制来评估不同尝试的效果。

3 CRISPE 示例

  • 示例1:旅游博客文章撰写

假设您是一位旅游博主,想要撰写一篇关于北京秋天旅游的文章。

  • Capacity and Role(能力和角色):我希望你扮演一位经验丰富的旅游作家,对中国的文化和旅游景点有深入的了解。

  • Insight(洞察):北京的秋天是一个特别迷人的季节,有金黄的银杏叶、宜人的气候和丰富的文化活动。

  • Statement(陈述):请撰写一篇吸引游客探索北京秋天美景和文化的文章。

  • Personality(个性):文章应该具有亲和力和感染力,语言风格要生动活泼,能够激发读者的旅行欲望。

  • Experiment(实验):尝试创作几种不同的文章开头,以吸引不同读者的兴趣,并提供几种不同的行程建议。

  • 示例2:法律咨询服务

假设您是一位需要法律咨询的企业家,面对一个商业合同的问题。

  • Capacity and Role(能力和角色):我希望你扮演一位专业的商业法律顾问,对合同法有深入的知识和实践经验。

  • Insight(洞察):在北京,商业合同常常涉及复杂的法律条款,需要专业知识来解读和提供咨询。

  • Statement(陈述):请提供关于即将签署的商业合同的法律风险评估和建议。

  • Personality(个性):回答应该专业、权威,同时清晰易懂,避免过度使用法律术语。

  • Experiment(实验):如果可能,提供几种不同的合同修订建议,并简述每种方案的潜在影响。

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