提示词示例
常见场景下的提示词写法参考
文本概括
文本概括是最常见的任务之一。你可以通过简单的指令让模型概括一段文本：
请将以下文本概括为一句话：
龙井茶是中国十大名茶之一，产于浙江杭州西湖一带，已有千年历史。龙井茶以"色翠、香郁、味甘、形美"四绝著称，其制作工艺被列入国家级非物质文化遗产名录。每年清明前采摘的"明前龙井"最为珍贵，因芽叶细嫩、产量稀少而价格不菲。
你也可以指定概括的长度或格式：
请用不超过 30 个字概括以下文本的核心内容：
[文本内容]
信息提取
可以让模型从文本中提取特定信息：
从以下文本中提取所有菜名：
老王去成都出差，第一天吃了火锅和担担面，第二天中午尝了钟水饺，晚上又去吃了麻婆豆腐和回锅肉，临走前还打包了一份龙抄手。
问答
问答是最常见的提示词应用场景之一。你可以直接向模型提出问题：
问：为什么故宫叫"紫禁城"？
答：
通过提供上下文，可以让模型基于特定信息回答问题：
根据以下文章回答问题：
[文章内容]
问：这篇文章的主要观点是什么？
答：
文本分类
可以让模型对文本进行分类：
将以下新闻归类到对应的类别（科技、体育、财经、娱乐）：
新闻：华为发布了新一代麒麟芯片，AI 算力提升 50%
类别：
代码生成
大语言模型也可以用于代码生成任务：
写一个 Python 函数，输入一个中文日期字符串（如"2024年3月15日"），返回对应的星期几。
角色扮演
通过设定角色，可以让模型以特定身份和风格回答问题：
你是一位在成都生活了 30 年的美食达人，对川菜了如指掌。请给一位第一次来成都旅游的北方朋友推荐 3 家必吃的馆子，并说明每家的招牌菜和推荐理由。