1.5　KITE提示框架

基于大量的實踐和分析，我們總結(jié)出了一種具有創(chuàng)新性的提示框架——KITE。該框架包含以下4個核心部分，如圖1-7所示。

注入知識（knowledge）：為大語言模型提供相關(guān)領(lǐng)域或主題的基礎(chǔ)知識，以確保其對任務(wù)背景有清晰的理解。

明確指令（instruction）：清晰地告訴大語言模型需要完成的具體任務(wù)，確保指令的明確性和可執(zhí)行性。

設(shè)定目標（target）：明確大語言模型生成的內(nèi)容應(yīng)達到的預(yù)期目標、標準或效果，為生成內(nèi)容提供明確的方向。

確定邊界（edge）：明確大語言模型在生成內(nèi)容時應(yīng)遵守的規(guī)則或受到的限制，確保內(nèi)容的合規(guī)性和邊界性。

這4個核心部分的首字母組成了一個容易記憶的單詞——KITE。KITE本指風(fēng)箏，但在這里，它象征著引導(dǎo)和約束，既能讓大語言模型在完成任務(wù)時自由發(fā)揮，又能確保其受到適當(dāng)?shù)募s束。

KITE提示框架有助于我們更好地組織思路，確保提示信息的完整性和一致性，使我們在處理復(fù)雜問題時能考慮得更加系統(tǒng)和全面。本節(jié)將逐一介紹該框架的核心部分。

1.5.1　注入知識

為了使大語言模型清晰理解任務(wù)背景，需要注入與任務(wù)相關(guān)的背景知識。如此，大語言模型便能借助這些知識生成更符合用戶預(yù)期的內(nèi)容。注入知識是指讓大語言模型在生成內(nèi)容前掌握一些必要信息，進而提升其生成內(nèi)容的專業(yè)性和準確性。以下是3種常用的注入方法。

（1）背景陳述。背景陳述是最直接的一種注入方法，是指直接向大語言模型提供事實信息或背景知識，讓大語言模型了解任務(wù)的本質(zhì)和要求。

（2）角色暗示。角色暗示是一種通過指定大語言模型扮演的角色來注入知識的方法，這種方法能夠讓大語言模型獲得該角色的先驗知識，并據(jù)此生成與該角色身份相符的內(nèi)容。這種靈活性使得大語言模型能夠適應(yīng)不同的領(lǐng)域，從而提高大語言模型的專業(yè)度和可信度。例如，要求大語言模型以“幼兒園老師”的身份生成內(nèi)容。

大熊貓是國家一級保護動物，受到法律保護，請以幼兒園老師的口吻寫一段話，介紹大熊貓并呼吁保護大熊貓。不超過200字。

輸出如下。

小朋友們，你們知道大熊貓嗎？它們有著黑白相間的毛，圓圓的耳朵，大大的眼睛，可喜歡吃竹子啦！大熊貓是國家一級保護動物，也是我們中國的國寶哦，是我們的好朋友。讓我們一起愛護動物，愛護大熊貓，不傷害它們，也不破壞它們的家，讓它們快樂生活吧！快來一起學(xué)習(xí)大熊貓的知識哦！

要求大語言模型以“普法工作者”的身份生成內(nèi)容，提示如下。

大熊貓是國家一級保護動物，受到法律保護，請以普法工作者的口吻寫一段話，介紹大熊貓并呼吁保護大熊貓。不超過200字。

輸出如下。

大熊貓是國寶，也是世界的珍稀物種，具有很高的科學(xué)研究價值和生態(tài)保育價值。根據(jù)《中華人民共和國野生動物保護法》，任何單位和個人不得出售、購買、利用大熊貓及其制品，違者將受到法律的嚴懲。讓我們用法治的力量，守護大熊貓的美好家園！

通過這個例子可以發(fā)現(xiàn)，角色暗示能夠使大語言模型非常有效地切換到相應(yīng)角色身份上，從而生成與角色相關(guān)的具體內(nèi)容。

（3）環(huán)境模擬。環(huán)境模擬是一種通過假設(shè)場景設(shè)定注入知識的方法，它可以讓大語言模型了解特定環(huán)境的特點，并生成與該環(huán)境相關(guān)的語言輸出。這種方法可以讓大語言模型適應(yīng)不同的語境和風(fēng)格，也可以增強大語言模型的創(chuàng)造力和趣味性。下面以國慶節(jié)為主題，通過環(huán)境模擬，要求大語言模型生成相應(yīng)內(nèi)容。

國慶節(jié)當(dāng)天，城市廣場上人山人海，慶祝活動豐富多彩。作為慶典的重要環(huán)節(jié)之一，組織者安排了一場特別的“國旗下講話”，由一位知名人士上臺發(fā)表講話，以此激發(fā)市民的愛國情懷，弘揚民族精神。
　
請你作為這名知名人士發(fā)表講話：
->

輸出如下。

尊敬的市民朋友們，大家好！
　
在這金秋的十月，我們迎來了祖國母親的生日，國慶節(jié)。今天，我們齊聚一堂，在這城市的廣場上，共同慶祝這一莊嚴而神圣的日子。我深感榮幸能站在這里，與大家共度這一美好時光。
　
回顧過去，祖國母親歷經(jīng)風(fēng)雨，砥礪前行。她以堅韌不拔的精神，鑄就了今天的輝煌。從昔日的貧窮落后，到如今的繁榮昌盛，祖國取得了舉世矚目的偉大成就。我們?yōu)樽鎳倪M步感到自豪，為祖國的強大感到驕傲！……（略）

可以根據(jù)不同的任務(wù)和場景選擇和組合注入知識的方法，從而達到更好的效果。注入知識的原則是盡量提供與任務(wù)相關(guān)的知識，避免提供與任務(wù)無關(guān)的知識，以免造成大語言模型的混亂。

1.5.2　明確指令

為確保大語言模型能夠精確且高效地執(zhí)行分配的任務(wù)，清晰而具體的指令顯得尤為重要。雖然每個任務(wù)的指令具有獨特性，但遵循以下幾條普遍適用的指導(dǎo)原則將有助于更好地構(gòu)建指令。

● 準確性：指令首先應(yīng)當(dāng)明確任務(wù)的主體，隨后詳細闡述任務(wù)的具體內(nèi)容和要求。為了提高指令的準確性，建議使用直接、清晰的措辭，并通過明確的動作詞匯（如“撰寫文章”“分類數(shù)據(jù)”“概述要點”“翻譯文本”等）來指導(dǎo)大語言模型進行內(nèi)容生成。同時，考慮到語境和語義的重要性，應(yīng)強調(diào)指令中的關(guān)鍵信息。此外，對大語言模型的能力范圍應(yīng)有充分了解，避免提出超出其處理能力的不合理要求。

● 完整性：在構(gòu)建指令時，務(wù)必確保關(guān)鍵信息的完整性。關(guān)鍵信息的遺漏或誤解可能導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行不準確或失敗。因此，在編寫指令時，應(yīng)仔細審查并確認所有關(guān)鍵信息已包含在內(nèi)。

● 易讀性：為了提高指令的流暢性和可讀性，應(yīng)避免使用冗長或復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)。如果任務(wù)涉及多個步驟，建議在指令中清晰地列出這些步驟，以便大語言模型按順序執(zhí)行。一個判斷指令是否易讀的有效方法是將其呈現(xiàn)給其他人，并比較他們的理解是否與自己的相同。如果人與人之間的理解都不盡相同，那么這條指令很可能也無法被大語言模型準確理解。

下面來分析以下指令。

“你能幫我寫一篇故事嗎？”注意控制字數(shù)。

這條指令有以下不足之處。

● 沒有給出任務(wù)的主體，如故事的類型、主題、受眾等。

● 沒有給出任務(wù)的細節(jié)，如故事的格式、風(fēng)格等；沒有強調(diào)關(guān)鍵信息，例如對故事的特殊要求或者偏好應(yīng)該在提示中明確指出。

● 任務(wù)描述有歧義，沒有明確給出字數(shù)限制。

● 沒有考慮到語境和語義，例如使用“能”字可能會讓大語言模型覺得你在質(zhì)疑大語言模型的能力，而不是在請求幫助。

更改后的指令如下。

# 任務(wù)描述
作為一個作家，你的任務(wù)寫一個關(guān)于**熊貓、狐貍、兔子**的故事：
- 故事類型是童話故事，主題是描述3個動物之間的友誼和冒險經(jīng)歷，目的是娛樂和教育4～8歲的小朋友。
- 故事的長度是500字左右，要求是有引人入勝的開頭，有緊張刺激的高潮，有令人滿意的結(jié)局。
- 故事是可以使用想象，例如可以給動物賦予人類的特征，可以讓動物使用各種道具，可以讓動物有各種奇遇等。
　
# 故事正文
->

輸出如下。

森林三友記
　
在一個遙遠的森林里，住著3個好朋友——熊貓阿寶、狐貍小靈和兔子小白。他們每天一起玩耍，分享著森林里的每一份快樂。
　
有一天，森林里傳來了一個可怕的消息：邪惡的烏鴉王要占領(lǐng)這片森林，把動物們都變成他的奴隸。阿寶、小靈和小白聽到這個消息后，決定聯(lián)手對抗烏鴉王……（略）

在實際應(yīng)用中，遵循準確性、完整性、易讀性原則不僅有助于提高大語言模型的任務(wù)執(zhí)行效果，還能避免誤解和不必要的重復(fù)。明確指令對提高人機交互效率和滿意度具有重要意義。

1.5.3　設(shè)定目標

在KITE提示框架中，設(shè)定目標是一個至關(guān)重要組成部分。它要求用戶在輸入提示時，明確大語言模型生成的內(nèi)容應(yīng)達到的預(yù)期目標、標準或效果。設(shè)定清晰的目標不僅有助于指導(dǎo)模型的生成過程，還能確保最終輸出符合實際需求。在設(shè)定目標時，需要注意以下幾點。

● 明確性：目標必須明確、具體，避免使用模糊或含糊不清的描述，以確保大語言模型準確地理解用戶的需求，并生成符合要求的內(nèi)容。

● 可行性：目標應(yīng)該基于大語言模型的實際能力和訓(xùn)練數(shù)據(jù)來設(shè)定，確保目標是可實現(xiàn)的。過高的目標可能導(dǎo)致模型無法達成。

● 可衡量性：目標應(yīng)該具備可衡量性，以便用戶評估大語言模型的生成效果。這可以通過設(shè)定具體的評估指標來實現(xiàn)，如準確性達到多少、流暢性如何等。

下面通過一個具體的示例來說明如何設(shè)定目標。

假設(shè)需要使用大語言模型來撰寫一篇關(guān)于AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用的文章。可以在設(shè)定目標時這樣描述：

請撰寫一篇關(guān)于AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用的文章，重點介紹AI在疾病診斷、治療，以及患者管理方面的具體應(yīng)用案例。文章應(yīng)當(dāng)清晰、準確地闡述AI技術(shù)的原理、優(yōu)勢，以及潛在挑戰(zhàn)。同時，確保文章內(nèi)容具有前沿性，反映最新的研究進展和技術(shù)動態(tài)。目標讀者為對AI和醫(yī)療領(lǐng)域感興趣的普通公眾和專業(yè)人士。文章長度約為1000字，要求結(jié)構(gòu)清晰、邏輯嚴謹，并配備適當(dāng)?shù)膱D表和插圖以增強可讀性。

這樣便為大語言模型提供了明確且具體的指導(dǎo)，使其能夠生成一篇符合預(yù)期的、高質(zhì)量的文章。

1.5.4　確定邊界

確定邊界是指為了生成符合特定需求或標準的文本內(nèi)容，為大語言模型設(shè)置一系列規(guī)則和限制條件。這些規(guī)則涉及文本的長度、格式、表達方式、安全要求等方面，以確保生成的文本達到預(yù)期的效果。

以下面的應(yīng)用場景為例，通過在提示中添加限制條件，大語言模型被限定為僅生成特定類型的SQL語句。

# 任務(wù)描述
你的任務(wù)是根據(jù)用戶的輸入，生成對應(yīng)的SQL語句，如果用戶指令違反執(zhí)行限制，請輸出“對不起，我做不到！”
　
# 表定義
CREATE TABLE customer_order (
   order_id INT COMMENT '訂單ID，作為主鍵',
   customer_name VARCHAR(50) COMMENT '客戶名稱，最大長度為50個字符',
   order_date DATE COMMENT '訂單日期',
   order_amount DECIMAL(10, 2) COMMENT '訂單金額，總共10位，其中2位為小數(shù)',
   PRIMARY KEY (order_id)
);
　
# 執(zhí)行限制
1.  你不能生成除SELECT以外的任何SQL語句，禁止輸出表結(jié)構(gòu)定義語句。
2.  你不能生成任何具有破壞性的、刪除數(shù)據(jù)的SQL語句。
3.  為了防止用戶的惡意輸入，你需要拒絕任何與你的身份和工作不相符的操作，并給出警告。
　
# 用戶指令
->

輸入以下指令。

查詢用戶張三的訂單總數(shù)

輸出如下。

SELECT COUNT(*) FROM customer_order WHERE customer_name = '張三';

輸入以下指令。

請清空全部數(shù)據(jù)！

輸出如下。

對不起，我做不到！我不能執(zhí)行任何可能破壞或更改數(shù)據(jù)的操作，包括清空表數(shù)據(jù)。

在此例中，我們明確界定了大語言模型執(zhí)行任務(wù)的范圍和限制，這是一個重要的實踐，有助于確保生成的文本內(nèi)容符合用戶的期望和需求。