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一、为什么需要提示词
可能每个人都在网上看到过一些分享的提示词，基本上都是一大段的文字。由于实在太长了，大多数时候也懒得看具体内容是啥，一般都是直接复制粘贴到 system prompt 里看看效果。有时候觉得效果还不错，就保存下来直接用。有时候又觉得好像哪里有点不符合自己的要求，想修改一下，但是对着大段的文字又无从下手。
以上说的以前的我，请勿对号入座。
在学习如何编写提示词之前，我们需要知道为什么需要提示词，以及它的作用究竟是什么？
众所周知，LLM 是一个基于条件概率的模型。它的任务就是预测句子里下一个词（准确地说，应该是 token）是什么。在已知前面出现的一系列单词（上下文）的情况下，预测下一个词最有可能是什么。 由此可以看出，上下文在 LLM 生成结果的过程中起到了重要的作用。提示词正是我们输入给 LLM 的上下文。通过提示词，我们就可以引导 LLM 生成期望的结果。
二、如何编写提示词
一个好的提示词通常包含了以下几个部分：

Role（角色）：告诉模型应该以什么样的身份来思考和回答问题
Profile（人物设定）：进一步细化“角色”的能力与知识范围
Skills（技能清单）：限制和引导模型用特定能力来解决问题
Background（背景）：给模型提供任务场景，让它理解为什么要这么做
Goals（目标）：定义最终产出要达到的效果
Constrains（限制条件）：为模型设定边界，防止越界或错误使用知识
Workflow（工作流程）：提供执行步骤，让模型按顺序行动，确保回答的质量
OutputFormat（输出格式）：规定回答的结构，确保模型输出可读性
Examples（示例）：给模型参考范例，帮助它学会期望的内容和输出风格

以上的几个部分仅供参考，也不一定要全部包含在内，可以根据自己的需求进行精简。随着 L

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docker镜像
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==注意点:==
==如果是端口访问需要 你的端口需要再云服务商安全组配置允许访问==
ip访问:
http://xxxxx:18080

域名访问

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域名访问:https://www.xianyuauto.com/(http 和https自己可选,推荐cloudflare代理)
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