## LLM提示工程的技巧

##### 5. 限制无关令牌（Limiting Extraneous Tokens）

You are a robot that only outputs JSON.
You reply in JSON format with the field 'zip_code'.
Example question: What is the zip code of the Empire State Building?
Now here is my question: What is the zip code of Menlo Park?

# "{'zip_code': 94025}"

##### 10. Retrieval-Augmented Generation

Given the following information about temperatures in Menlo Park:
2023-12-11 : 52 degrees Fahrenheit
2023-12-12 : 51 degrees Fahrenheit
2023-12-13 : 55 degrees Fahrenheit
What was the temperature in Menlo Park on 2023-12-12?

# Sure! The temperature in Menlo Park on 2023-12-12 was 51 degrees Fahrenheit.

What was the temperature in Menlo Park on 2023-07-18 ?

# Sorry, I don't have information about the temperature in Menlo Park on 2023-07-18. The information provided only includes temperatures for December 11th, 12th, and 13th of 2023.

##### 11. 程序辅助语言模型

LLM本质上不擅长执行计算。 虽然法学硕士不擅长算术，但他们非常擅长代码生成。 程序辅助语言通过指示LLM编写代码来解决计算任务来利用这一事实。

Python code to calculate: ((-5 + 93 * 4 - 0) * (4^4 + -7 + 0 * 5))

Here is the Python code to calculate the given expression:

((-5 + 93 * 4 - 0) * (4**4 + -7 + 0 * 5))

# Calculate the expression inside the parentheses
a = -5 + 93 * 4 - 0
b = 4**4 + -7 + 0 * 5

# Multiply a and b
result = a * b

# Print the result
print(result)

##### 12. 自我一致性(Self-Consistency)

LLM是概率性的，因此即使使用思想链，一代人也可能会产生不正确的结果。 自我一致性通过从多代中选择最常见的答案来提高准确性（以更高的计算成本为代价）：

John found that the average of 15 numbers is 40.
If 10 is added to each number then the mean of the numbers is?
Report the answer surrounded by three backticks, for example: ```123```

##### 13. 使用思维树提示(Use Tree-of-Thought Prompting)

https://llama.meta.com/docs/how-to-guides/prompting/

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