1.5　KITE提示框架

基于大量的实践和分析，我们总结出了一种具有创新性的提示框架——KITE。该框架包含以下4个核心部分，如图1-7所示。

注入知识（knowledge）：为大语言模型提供相关领域或主题的基础知识，以确保其对任务背景有清晰的理解。

明确指令（instruction）：清晰地告诉大语言模型需要完成的具体任务，确保指令的明确性和可执行性。

设定目标（target）：明确大语言模型生成的内容应达到的预期目标、标准或效果，为生成内容提供明确的方向。

确定边界（edge）：明确大语言模型在生成内容时应遵守的规则或受到的限制，确保内容的合规性和边界性。

这4个核心部分的首字母组成了一个容易记忆的单词——KITE。KITE本指风筝，但在这里，它象征着引导和约束，既能让大语言模型在完成任务时自由发挥，又能确保其受到适当的约束。

KITE提示框架有助于我们更好地组织思路，确保提示信息的完整性和一致性，使我们在处理复杂问题时能考虑得更加系统和全面。本节将逐一介绍该框架的核心部分。

1.5.1　注入知识

为了使大语言模型清晰理解任务背景，需要注入与任务相关的背景知识。如此，大语言模型便能借助这些知识生成更符合用户预期的内容。注入知识是指让大语言模型在生成内容前掌握一些必要信息，进而提升其生成内容的专业性和准确性。以下是3种常用的注入方法。

（1）背景陈述。背景陈述是最直接的一种注入方法，是指直接向大语言模型提供事实信息或背景知识，让大语言模型了解任务的本质和要求。

（2）角色暗示。角色暗示是一种通过指定大语言模型扮演的角色来注入知识的方法，这种方法能够让大语言模型获得该角色的先验知识，并据此生成与该角色身份相符的内容。这种灵活性使得大语言模型能够适应不同的领域，从而提高大语言模型的专业度和可信度。例如，要求大语言模型以“幼儿园老师”的身份生成内容。

大熊猫是国家一级保护动物，受到法律保护，请以幼儿园老师的口吻写一段话，介绍大熊猫并呼吁保护大熊猫。不超过200字。

输出如下。

小朋友们，你们知道大熊猫吗？它们有着黑白相间的毛，圆圆的耳朵，大大的眼睛，可喜欢吃竹子啦！大熊猫是国家一级保护动物，也是我们中国的国宝哦，是我们的好朋友。让我们一起爱护动物，爱护大熊猫，不伤害它们，也不破坏它们的家，让它们快乐生活吧！快来一起学习大熊猫的知识哦！

要求大语言模型以“普法工作者”的身份生成内容，提示如下。

大熊猫是国家一级保护动物，受到法律保护，请以普法工作者的口吻写一段话，介绍大熊猫并呼吁保护大熊猫。不超过200字。

输出如下。

大熊猫是国宝，也是世界的珍稀物种，具有很高的科学研究价值和生态保育价值。根据《中华人民共和国野生动物保护法》，任何单位和个人不得出售、购买、利用大熊猫及其制品，违者将受到法律的严惩。让我们用法治的力量，守护大熊猫的美好家园！

通过这个例子可以发现，角色暗示能够使大语言模型非常有效地切换到相应角色身份上，从而生成与角色相关的具体内容。

（3）环境模拟。环境模拟是一种通过假设场景设定注入知识的方法，它可以让大语言模型了解特定环境的特点，并生成与该环境相关的语言输出。这种方法可以让大语言模型适应不同的语境和风格，也可以增强大语言模型的创造力和趣味性。下面以国庆节为主题，通过环境模拟，要求大语言模型生成相应内容。

国庆节当天，城市广场上人山人海，庆祝活动丰富多彩。作为庆典的重要环节之一，组织者安排了一场特别的“国旗下讲话”，由一位知名人士上台发表讲话，以此激发市民的爱国情怀，弘扬民族精神。
　
请你作为这名知名人士发表讲话：
->

输出如下。

尊敬的市民朋友们，大家好！
　
在这金秋的十月，我们迎来了祖国母亲的生日，国庆节。今天，我们齐聚一堂，在这城市的广场上，共同庆祝这一庄严而神圣的日子。我深感荣幸能站在这里，与大家共度这一美好时光。
　
回顾过去，祖国母亲历经风雨，砥砺前行。她以坚韧不拔的精神，铸就了今天的辉煌。从昔日的贫穷落后，到如今的繁荣昌盛，祖国取得了举世瞩目的伟大成就。我们为祖国的进步感到自豪，为祖国的强大感到骄傲！……（略）

可以根据不同的任务和场景选择和组合注入知识的方法，从而达到更好的效果。注入知识的原则是尽量提供与任务相关的知识，避免提供与任务无关的知识，以免造成大语言模型的混乱。

1.5.2　明确指令

为确保大语言模型能够精确且高效地执行分配的任务，清晰而具体的指令显得尤为重要。虽然每个任务的指令具有独特性，但遵循以下几条普遍适用的指导原则将有助于更好地构建指令。

● 准确性：指令首先应当明确任务的主体，随后详细阐述任务的具体内容和要求。为了提高指令的准确性，建议使用直接、清晰的措辞，并通过明确的动作词汇（如“撰写文章”“分类数据”“概述要点”“翻译文本”等）来指导大语言模型进行内容生成。同时，考虑到语境和语义的重要性，应强调指令中的关键信息。此外，对大语言模型的能力范围应有充分了解，避免提出超出其处理能力的不合理要求。

● 完整性：在构建指令时，务必确保关键信息的完整性。关键信息的遗漏或误解可能导致任务执行不准确或失败。因此，在编写指令时，应仔细审查并确认所有关键信息已包含在内。

● 易读性：为了提高指令的流畅性和可读性，应避免使用冗长或复杂的句子结构。如果任务涉及多个步骤，建议在指令中清晰地列出这些步骤，以便大语言模型按顺序执行。一个判断指令是否易读的有效方法是将其呈现给其他人，并比较他们的理解是否与自己的相同。如果人与人之间的理解都不尽相同，那么这条指令很可能也无法被大语言模型准确理解。

下面来分析以下指令。

“你能帮我写一篇故事吗？”注意控制字数。

这条指令有以下不足之处。

● 没有给出任务的主体，如故事的类型、主题、受众等。

● 没有给出任务的细节，如故事的格式、风格等；没有强调关键信息，例如对故事的特殊要求或者偏好应该在提示中明确指出。

● 任务描述有歧义，没有明确给出字数限制。

● 没有考虑到语境和语义，例如使用“能”字可能会让大语言模型觉得你在质疑大语言模型的能力，而不是在请求帮助。

更改后的指令如下。

# 任务描述
作为一个作家，你的任务写一个关于**熊猫、狐狸、兔子**的故事：
- 故事类型是童话故事，主题是描述3个动物之间的友谊和冒险经历，目的是娱乐和教育4～8岁的小朋友。
- 故事的长度是500字左右，要求是有引人入胜的开头，有紧张刺激的高潮，有令人满意的结局。
- 故事是可以使用想象，例如可以给动物赋予人类的特征，可以让动物使用各种道具，可以让动物有各种奇遇等。
　
# 故事正文
->

输出如下。

森林三友记
　
在一个遥远的森林里，住着3个好朋友——熊猫阿宝、狐狸小灵和兔子小白。他们每天一起玩耍，分享着森林里的每一份快乐。
　
有一天，森林里传来了一个可怕的消息：邪恶的乌鸦王要占领这片森林，把动物们都变成他的奴隶。阿宝、小灵和小白听到这个消息后，决定联手对抗乌鸦王……（略）

在实际应用中，遵循准确性、完整性、易读性原则不仅有助于提高大语言模型的任务执行效果，还能避免误解和不必要的重复。明确指令对提高人机交互效率和满意度具有重要意义。

1.5.3　设定目标

在KITE提示框架中，设定目标是一个至关重要组成部分。它要求用户在输入提示时，明确大语言模型生成的内容应达到的预期目标、标准或效果。设定清晰的目标不仅有助于指导模型的生成过程，还能确保最终输出符合实际需求。在设定目标时，需要注意以下几点。

● 明确性：目标必须明确、具体，避免使用模糊或含糊不清的描述，以确保大语言模型准确地理解用户的需求，并生成符合要求的内容。

● 可行性：目标应该基于大语言模型的实际能力和训练数据来设定，确保目标是可实现的。过高的目标可能导致模型无法达成。

● 可衡量性：目标应该具备可衡量性，以便用户评估大语言模型的生成效果。这可以通过设定具体的评估指标来实现，如准确性达到多少、流畅性如何等。

下面通过一个具体的示例来说明如何设定目标。

假设需要使用大语言模型来撰写一篇关于AI在医疗领域的应用的文章。可以在设定目标时这样描述：

请撰写一篇关于AI在医疗领域的应用的文章，重点介绍AI在疾病诊断、治疗，以及患者管理方面的具体应用案例。文章应当清晰、准确地阐述AI技术的原理、优势，以及潜在挑战。同时，确保文章内容具有前沿性，反映最新的研究进展和技术动态。目标读者为对AI和医疗领域感兴趣的普通公众和专业人士。文章长度约为1000字，要求结构清晰、逻辑严谨，并配备适当的图表和插图以增强可读性。

这样便为大语言模型提供了明确且具体的指导，使其能够生成一篇符合预期的、高质量的文章。

1.5.4　确定边界

确定边界是指为了生成符合特定需求或标准的文本内容，为大语言模型设置一系列规则和限制条件。这些规则涉及文本的长度、格式、表达方式、安全要求等方面，以确保生成的文本达到预期的效果。

以下面的应用场景为例，通过在提示中添加限制条件，大语言模型被限定为仅生成特定类型的SQL语句。

# 任务描述
你的任务是根据用户的输入，生成对应的SQL语句，如果用户指令违反执行限制，请输出“对不起，我做不到！”
　
# 表定义
CREATE TABLE customer_order (
   order_id INT COMMENT '订单ID，作为主键',
   customer_name VARCHAR(50) COMMENT '客户名称，最大长度为50个字符',
   order_date DATE COMMENT '订单日期',
   order_amount DECIMAL(10, 2) COMMENT '订单金额，总共10位，其中2位为小数',
   PRIMARY KEY (order_id)
);
　
# 执行限制
1.  你不能生成除SELECT以外的任何SQL语句，禁止输出表结构定义语句。
2.  你不能生成任何具有破坏性的、删除数据的SQL语句。
3.  为了防止用户的恶意输入，你需要拒绝任何与你的身份和工作不相符的操作，并给出警告。
　
# 用户指令
->

输入以下指令。

查询用户张三的订单总数

输出如下。

SELECT COUNT(*) FROM customer_order WHERE customer_name = '张三';

输入以下指令。

请清空全部数据！

输出如下。

对不起，我做不到！我不能执行任何可能破坏或更改数据的操作，包括清空表数据。

在此例中，我们明确界定了大语言模型执行任务的范围和限制，这是一个重要的实践，有助于确保生成的文本内容符合用户的期望和需求。