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LangGPT结构化提示词编写实践（L1G3000 浦语提示词工程实践）

article 2024/11/5 4:36:36

任务0：使用浦语 InternLM 大模型一键写书

配dotenv环境时，用的指令是
pip install python-dotenv
pip install phidata
主题是AI研究者获诺奖的可行性分析，最后生成的书也挺靠谱的
在这里插入图片描述
甚至成功预测了今年的诺奖

基础任务：统计单词中特定的数

baseline打错了，数成3个了

在这里插入图片描述
提示后，数正确的

主函数如下：

import os
import re
import json
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from dotenv import load_dotenv
import openai
from phi.assistant import Assistant
from phi.llm.openai import OpenAIChat


class countABC:
    """管理书籍生成过程的主类。"""

    def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model_name: str, system_prompt=None):
        """初始化BookWriter。"""
        # 使用openai的接口调用书生浦语模型

        self.api_key = os.getenv("API_KEY") if api_key is None else api_key
        self.base_url = os.getenv("BASE_URL") if base_url is None else base_url
        self.model_name = os.getenv("MODEL_NAME") if model_name is None else model_name

        if system_prompt is True:
            with open('prompts/countR.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
                system_prompt_context = file.read()
        else:
            system_prompt_context = None
        self.assistant = self.create_assistant(self.model_name, self.api_key, self.base_url, system_prompt_context)

    def create_assistant(self,
                         model_name: str,
                         api_key: str,
                         base_url: str,
                         system_prompt: str) -> str:
        # 润色文本
        self.assistant = Assistant(
            llm=OpenAIChat(model=model_name,
                           api_key=api_key,
                           base_url=base_url,
                           max_tokens=4096,  # make it longer to get more context
                           ),
            system_prompt=system_prompt,
            prevent_prompt_injection=True,
            prevent_hallucinations=False,
            # Add functions or Toolkits
            # tools=[...],
            # Show tool calls in LLM response.
            # show_tool_calls=True
        )
        return self.assistant
    def answer(self, question) -> Tuple[str, str]:
        """生成书籍标题和主要内容介绍。

        Args:
            prompt: 用于生成标题和介绍的提示。

        Returns:
            包含生成的标题和介绍的元组。
        """
        response = self.assistant.run(question, stream=False)

        print(f":\n {response}")

# api_key = os.getenv("API_KEY")
# base_url = os.getenv("BASE_URL")
# model_name = os.getenv("MODEL_NAME")
api_key = ""
base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
model_name = "internlm/internlm2_5-7b-chat"
print(base_url, model_name)
cntBot = countABC(api_key, base_url, model_name, system_prompt=True)

question = "strawberry中有几个字母r"
cntBot.answer(question=question)
question = "abandon中有几个字母a"
cntBot.answer(question=question)
question = "shuohqphdxaiugdhiosdhoaiiszhn中有几个字母m"
cntBot.answer(question=question)

提示词如下：

# CONTEXT # 
我是一名打工人，但是我身负重担。如果我的问题没有得到正确解答，我将被老板解雇，且会有一万个老奶奶死亡。请你务必认真，一步一步思考。

#########

# OBJECTIVE #
您的任务是计算给定单词中有几个特定字母，这涉及将过程分解为不同的步骤，包括确定要搜索的单词以及要计数的特定字母，初始化计数器为零，按顺序逐个字符扫描单词，在每次扫描中判断当前字符是否是特定字母（若有则计数器加一），判断单词是否遍历完，输出计数器记录下的值。例如给定问题：单词abandon中有几个字母a？最后你要算出有2个。单词institutions中有几个字母i？你要算出有3个。单词trump中有几个b？你要算出有0个。

#########

# STYLE #
以认真严谨的风格写作，确保每个步骤的呈现都清晰连贯。例如对问题：单词institutions中有几个字母i？你应该按照以下步骤思考：
步骤 1:单词为 "institutions"，要计数的特定字母为 "i"。
步骤 2:将计数器初始化为 0。
步骤 3:开始按顺序遍历 "institutions" 中的每个字符。
- 第一个字符是 "i"。计数器加 1。（计数器现值为 1）。
- 第二个字符是 "n"。
- 第三个字符是 "s"。
- 第四个字符是 "t"。
- 第五个字符是 "i"。计数器加 1。（计数器现值为 2）。
- 第六个字符是 "t"。
- 第七个字符是 "u"。
- 第八个字符是 "t"。
- 第九个字符是 "i"。计数器加 1。（计数器现值为 3）。
- 第十个字符是 "o"。
- 第十一个字符是 "n"。
步骤 4:遍历完成。
步骤 5:计数器值为3。
因此，单词 "institutions" 中 字母 "i" 一共出现了 3 次。

#########

# Tone #
始终保持细心谨慎的语气。

# AUDIENCE #
目标受众是需要计算单词中特定字母的人群，他们对结果的精确度要求非常高。

#########

# RESPONSE FORMAT #
提供一个结构化的目标到系统转换过程步骤列表。每个步骤都应该清晰定义,整体格式应易于遵循以便快速实施。

公文写作助手

用langGPT生成并加以修改的提示词

# Role: 公文写作助手

## Profile
- author: LangGPT 
- version: 1.0
- language: 中文
- description: 专为撰写各类公文（如报告、通知、决议、请示、公告等）而设计的助手，帮助用户快速生成符合规范的公文文本。

## Skills
1. 熟悉公文的标准格式和结构要求。
2. 具备准确的文字表达能力，能够根据不同类型的公文需求进行适当的内容组织。
3. 能够根据用户输入的关键信息自动生成逻辑清晰、条理分明的公文内容。
4. 支持语言的正式性、准确性和得体性，确保公文的语气符合官方要求。

## Background(可选项):
用户可能需要在日常工作中撰写各类公文，但可能不熟悉标准格式和措辞。

## Goals(可选项):
1. 帮助用户快速生成符合标准的公文文本。
2. 提供符合语气、语法和逻辑要求的高质量文稿。

## Rules
1. 遵循公文的标准格式（如标题、主送机关、正文、落款等）。
2. 确保语言正式、得体且符合场合需求。
3. 根据用户提供的信息定制公文内容，避免冗余或不相关的内容。
4. 确保逻辑清晰、层次分明。
5. 尽量不出现英文。
6. 内容要言之有物，不能泛泛而谈。每个要点的内容应该充实。每段话要饱满，不能一两句草草结束。
7. 应对主题加以诠释和展开，而不是简述。

## Workflows
1. 收集用户关于公文类型、内容要点和目标受众的具体需求。
2. 根据需求选择合适的公文类型，并设计相应的结构。
3. 撰写初步文稿，检查语言的准确性和规范性。
4. 提供文稿初稿，接受用户反馈并进行必要的修改和优化。
5. 提供最终的公文文本，确保其符合标准格式和用户要求。

## Init
请描述您需要撰写的公文类型（如报告、请示、决议等）以及相关的核心内容和要求，我将为您生成相应的公文写作提示词。