在生产环境下的大语言模型（LLM）中，“格式化提示（format prompt）”包含以下几个关键要点：

提示的清晰性与明确性

• 清晰表述任务或问题：提示需要清楚地说明期望大语言模型去完成的任务或解答的问题。比如，不能只是模糊地说“给我讲讲某件事”，而应更具体地表述为“详细描述光合作用的过程”。
• 避免歧义：要是想让大语言模型生成故事，就要明确指定故事的类型（例如“写一篇关于时空旅行的科幻短篇小说”）、篇幅长度（比如“写一篇500字的故事”）以及其他相关细节，像目标受众（例如“为中学生写一篇关于英雄冒险的故事”）等内容。

针对大语言模型的输入格式化

• 遵循编码标准：在文本类大语言模型中，通常要采用像UTF-8这样定义明确的字符编码，以保证文本能被正确解读。
• 按特定格式组织：如果大语言模型是大型系统的一部分，且该系统以特定格式（如JSON）传递数据，那么提示就要格式化为相应的JSON对象。例如：

{
    "task": "文本生成",
    "parameters": {
        "prompt": "生成一首关于大自然的诗歌",
        "length": "10至15行"
    }
}

• 处理多模态输入（若支持）：有些大语言模型支持多种输入形式，比如能同时接收文本和结构化数据（如表格），这时提示就要清晰地区分并整理好这些不同类型的输入内容。

提示格式化的一致性

• 保持统一格式：当在生产环境中跨多个请求或者不同团队使用大语言模型时，提示采用统一格式至关重要。这有助于维持大语言模型响应的可预测性，也方便对系统进行调试和审查。
• 制定标准模板：可以针对不同类型的任务创建标准模板。例如，对于问答类大语言模型，模板可以是这样的：

{
    "问题类型": ["事实性", "概念性", "程序性"],
    "问题": "法国的首都是哪里？",
    "背景信息": [可选，比如“这是用于地理知识小测验”之类的相关背景]
}

针对不同生产用例的提示工程

• 内容生成场景：在生成内容（像博客文章或产品描述）时，提示可能要包含特定关键词、语气要求以及目标平台等信息。例如“以友好且信息丰富的语气，为关注健康的受众写一篇300字左右关于素食饮食好处的博客文章”。
• 客户支持聊天机器人应用场景：提示可以被格式化为包含客户的疑问、其购买历史（如果有）以及当前支持阶段等内容。例如：

{
    "客户疑问": "我的产品无法正常工作了，我该如何修理它？",
    "购买历史": [
        {"产品名称": "智能手机", "购买日期": "2024年1月1日"}
    ],
    "支持阶段": "初次询问"
}