之前给大家分享了文心一言的使用，有不少小伙伴反馈想进一步学习如何更好的向大模型提问。今天，教程来了，为大家提供了 3 种 常用的提示词编写框架，助力你写好提示词。
一、ICIO 框架
「ICIO」框架由 Elavis Saravia 提出，该框架主要包括四个部分：
Instruction（指令）
Context （背景知识）
Input Data （输入数据）
Output Indicator （输出引导）
指令
ICIO 提示词框架的核心部分，它明确地描述了 AI 模型需要执行的任务。指令应该简洁、明确，确保 AI 模型能够理解任务的目标和要求。
背景知识
提供给 AI 模型的上下文信息，可以帮助模型更好地理解任务和生成响应。背景信息可以包括任务的背景、目的、相关知识和其他相关信息。
输入数据
提供给 AI 模型处理的数据，可以是文本、图像、音频或其他形式的数据。在该框架里，输入数据是可选的，也可以省略。
输出引导
用于指示 AI 模型输出的类型或格式。它告诉模型如何组织和呈现响应结果。输出指示器应该与任务的需求相匹配，确保模型能够提供正确、有用的结果。
注意：ICIO 提示词框架的结构是非常灵活的，可以根据具体任务的需求进行调整和扩展。在实际应用中，可以根据任务类型和需求来定制提示词框架的各个部分，以确保 AI 模型能够更好地理解和执行任务。
下面是一个使用 ICIO 框架的提示词示例：
二、CRISPE 框架
「CRISPE」 框架 是由 Matt Nigh 提出并发布的提示词书写框架，共有五部分构成：
Capacity and Role （能力与角色）
Insight （洞察）
Personality（个性）
Experiment（实验）
能力与角色
赋予 AI 模型 角色扮演的能力，也就是在当前提问中你希望 AI 模型以何种身份帮你解答这个问题。例如，你在向文心一言询问感冒药的使用时，更应该让文心一言扮演一位医生，而不是一位修理工。
洞察
提供背景信息和充分的上下文。当我们给 AI 模型提问时，充足的上下文和背景知识可以让 AI 模型更好的了解你想询问的问题。要知道，AI 模型只能够通过你的输入信息去获得有效信息。
这部分主要提供你的诉求或者问题，明确告诉 AI 模型，你希望得到什么样的答案或者解释。
个性
这部分主要是提供你希望 AI 模型以何种方式进行输出答案，比如用 json 结构输出，或者用轻松幽默的语言进行回答。
实验
如果这是一个宽泛性的问题，你可以让 AI 模型提供多个答案或者建议，以供我们选择。
下面是一个使用 CRISPE 框架的提示词示例：
三、BROKE 框架
「BROKE」 框架由陈财猫提出并发布到小红书上，该框架主要包含 5 个部分：
Background（背景）
Role （角色）
Objectives （目标）
Key Result （关键结果）
Evolove （实验改进）
背景
给 AI 模型提供当前你提出的问题的上下文信息和背景知识。比如，当你想学习编程语言的时候，可以向 AI 模型表明自己初学者的身份，这样 AI 模型的输出就更容易让人看懂。
角色
让 AI 模型扮演某种角色，比如产品经理或者 AI 模型工程师，以便唤醒 AI 模型 在该领域的知识，便于 AI 模型更好的和用户交流。
目标
定义我们希望 AI 模型达到的目标，也就是我们希望最终得到什么结果。
关键结果
关键结果是用于衡量目标是否完成的重要内容，如果 AI 模型可以很好的生成这些关键结果，那么就可以认为 AI 模型完成了我们定义的目标。这些关键结果应该是具体的、可以衡量的结果
实验改进
在我们和 AI 模型交互的时候，有的时候模型的输出不能很好的完成我们的任务，这个时候，就需要我们对提示词进行调整，以便 AI 模型更好的相应我们的输入。
下面是一个使用 BROKE 框架的提示词示例：
通往 AGI 之路专栏简介
AGI 也就是通用人工智能，是我们的愿景，虽然实现它有很长的一段路要走。我们只希望让你在行走的时候不要走弯路，能真正体验的 AI 的强大。
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