企业官网建设流程全解析

网站建设的最终目标,天河区门户网站招生考试,山东济南网站制作优化,我花钱买了一个函授本科智慧城市场景Prompt设计实战#xff1a;提示工程架构师的7种核心模式总结 一、引言#xff1a;智慧城市场景下的Prompt设计痛点 你是否遇到过这样的情况#xff1f; 用AI处理智慧城管的“违规占道经营”识别#xff0c;模型要么漏判要么误判#xff0c;因为Prompt没说清“…智慧城市场景Prompt设计实战提示工程架构师的7种核心模式总结一、引言智慧城市场景下的Prompt设计痛点你是否遇到过这样的情况用AI处理智慧城管的“违规占道经营”识别模型要么漏判要么误判因为Prompt没说清“违规”的具体标准让AI生成智慧交通的“拥堵处置建议”输出要么太笼统“请疏导交通”要么偏离实际建议封闭主干道导致更堵用AI处理智慧政务的“企业诉求分类”模型把“税务咨询”归到“市场监管”因为Prompt没明确分类规则。智慧城市场景的核心是“多源数据融合复杂业务逻辑实时决策需求”AI应用落地的关键往往不是模型本身而是Prompt设计是否匹配场景需求。很多时候不是模型不行而是我们没“教会”模型如何处理智慧城市的复杂问题。作为一名提示工程架构师我在过去1年里参与了12个智慧城市场景的AI应用落地总结了7种针对智慧城市场景的Prompt设计模式。本文将结合“智慧城管”“智慧交通”“智慧政务”的真实案例手把手教你如何设计有效的Prompt让AI真正解决智慧城市的实际问题。二、读者收益读完这篇你能得到什么掌握场景化Prompt设计方法论不再凭感觉写Prompt而是根据智慧城市场景的特点多源数据、复杂规则、实时性选择合适的模式获得可复用的Prompt模板每个模式都有真实案例和可直接复制的Prompt示例覆盖智慧城管、交通、政务等核心场景提升AI应用落地效率避免反复调试Prompt减少模型输出的不确定性让AI结果更符合业务需求。三、准备工作开始前你需要知道这些1. 目标读者从事智慧城管、智慧交通、智慧政务的产品经理、AI算法工程师、提示工程师想将AI应用到智慧城市的开发者或创业者有一定提示工程基础了解指令、上下文、输出格式但对智慧城市场景不熟悉的从业者。2. 技术与工具准备AI模型熟悉至少一种大模型如GPT-4、文心一言、通义千问的API调用场景知识了解智慧城市场景的核心业务如城管的“721工作法”、交通的“拥堵指数计算”工具Prompt调试工具如PromptLayer、ChatGPT Plus、数据处理工具如Python、SQL、API测试工具如Postman。四、核心内容智慧城市场景Prompt设计的7种模式模式1结构化指令模式——解决“需求不明确”问题1.1 适用场景业务流程固定、需求明确的场景如智慧城管的“违规占道经营识别”、智慧政务的“企业诉求分类”需要模型按照明确步骤处理数据的场景。1.2 设计逻辑结构化指令模式的核心是“把模糊的需求变成可执行的步骤”通过“指令上下文输出格式”的三元结构让模型清楚“做什么、怎么做、输出什么”。1.3 实战案例智慧城管“违规占道经营识别”需求从监控视频帧中识别违规占道经营行为输出违规类型如“流动摊贩”“店外经营”、位置经纬度、处置建议如“通知辖区队员前往”。Prompt设计结构化指令# 任务说明 你需要处理智慧城管的“违规占道经营识别”任务从给定的监控视频帧已转换为文本描述包含场景、物体、人物动作中提取关键信息并生成符合要求的输出。 # 上下文信息 1. 违规占道经营定义来自《城市管理行政执法条例》 - 流动摊贩未取得经营许可在城市道路、广场等公共场所摆摊设点 - 店外经营取得经营许可但超出店铺门窗、外墙从事经营活动。 2. 处置规则 - 流动摊贩通知辖区城管队员前往劝离记录摊贩信息 - 店外经营拍照留存证据开具《责令改正通知书》要求30分钟内整改。 # 输入示例 监控视频帧描述“在XX路与XX街交叉口东侧100米处有3个流动摊贩在卖水果摊位占据了半条人行道过往行人需要绕行。” # 输出要求JSON格式 { violation_type: 流动摊贩, // 必选只能是“流动摊贩”或“店外经营” location: XX路与XX街交叉口东侧100米, // 必选精确到100米内 longitude: 123.456, // 必选经纬度来自视频帧的GPS信息 latitude: 78.901, // 必选经纬度来自视频帧的GPS信息 disposal_suggestion: 通知辖区城管队员前往劝离记录摊贩信息, // 必选根据处置规则生成 confidence: 0.9 // 必选模型对结果的置信度0-1之间 } # 现在需要处理的监控视频帧描述 “在XX区XX路步行街中段一家名为‘XX小吃店’的商铺将桌椅摆放在店门外的人行道上占据了约2米宽的空间过往行人需要侧身通过。”输出结果符合预期{violation_type:店外经营,location:XX区XX路步行街中段,longitude:123.456,latitude:78.901,disposal_suggestion:拍照留存证据开具《责令改正通知书》要求30分钟内整改,confidence:0.95}1.4 关键技巧指令要具体避免“帮我识别违规行为”而是“从监控视频帧描述中提取违规类型、位置、处置建议”上下文要权威引入法规、规则等权威信息减少模型的主观判断输出格式要严格使用JSON、XML等结构化格式方便后续系统集成。模式2上下文增强模式——解决“数据多源”问题2.1 适用场景需要融合多源数据如监控视频、地理位置、历史记录、法规的场景模型需要“背景知识”才能做出准确判断的场景如智慧交通的“拥堵成因分析”。2.2 设计逻辑上下文增强模式的核心是“把分散的数据变成模型的‘记忆’”通过在Prompt中注入相关上下文信息让模型能综合多源数据做出决策。2.3 实战案例智慧交通“拥堵成因分析”需求根据实时交通数据拥堵指数、车流量、历史数据过去7天的拥堵情况、天气数据暴雨分析XX路段拥堵的成因并生成解决方案。Prompt设计上下文增强# 任务说明 你需要分析XX路段的拥堵成因并生成解决方案。请结合以下多源数据进行判断。 # 上下文信息多源数据 1. 实时交通数据2024-05-20 08:30 - 拥堵指数9.2满分为10属于严重拥堵 - 车流量1200辆/小时平时同期为800辆/小时 - 事故信息无交通事故记录。 2. 历史数据过去7天同一时段 - 拥堵指数平均7.5 - 车流量平均900辆/小时。 3. 天气数据 - 实时天气暴雨降雨量50mm/小时 - 能见度50米。 4. 道路信息 - XX路段为双向4车道中间有隔离带 - 路段内有3个红绿灯间隔100米。 # 输出要求 1. 拥堵成因列出1-3个主要原因如“暴雨导致车流量增加”“红绿灯配时不合理” 2. 解决方案针对每个成因提出具体措施如“调整红绿灯配时增加绿灯时长”“提醒驾驶员减速慢行” 3. 优先级按影响程度排序1为最高。 # 请开始分析。输出结果符合预期### 拥堵成因按影响程度排序 1. 暴雨天气导致车流量增加实时车流量比平时同期高400辆/小时 2. 暴雨导致驾驶员减速慢行降低了道路通行效率 3. 红绿灯配时未调整历史数据显示暴雨天该路段的红绿灯配时需要增加绿灯时长10秒。 ### 解决方案 1. 优先调整红绿灯配时将XX路段的绿灯时长从30秒增加到40秒针对成因1、2 2. 发布实时交通提醒通过交通广播、APP通知驾驶员XX路段严重拥堵建议绕行针对成因1 3. 增加现场疏导力量安排2名交警在XX路段的红绿灯路口疏导交通针对成因2。2.4 关键技巧上下文要相关只注入与当前任务有关的数据如分析拥堵成因时不需要注入“该路段的历史事故数量”上下文要结构化用列表、标题等方式组织上下文方便模型提取关键信息上下文要更新对于实时场景如交通拥堵需要定期更新上下文数据如每10分钟更新一次实时交通数据。模式3多轮交互模式——解决“需求复杂”问题3.1 适用场景需求不明确、需要逐步澄清的场景如智慧政务的“企业诉求处理”需要模型“主动提问”获取更多信息的场景如智慧城管的“不明物体识别”。3.2 设计逻辑多轮交互模式的核心是“通过对话逐步明确需求”让模型从“被动接受指令”变成“主动参与决策”。3.3 实战案例智慧政务“企业诉求处理”需求处理企业的“税务咨询”诉求需要明确企业的具体问题如“增值税申报”“企业所得税优惠”、企业类型如“小规模纳税人”“一般纳税人”、经营情况如“季度销售额”才能给出准确解答。Prompt设计多轮交互第一轮用户输入“我们公司是小规模纳税人季度销售额为50万元想知道是否可以享受增值税减免政策。”第二轮模型提问获取更多信息“为了更准确地解答你的问题需要了解以下信息贵公司的季度销售额是否包含免税销售额贵公司是否属于制造业、批发零售业等困难行业根据2024年最新政策困难行业的小规模纳税人可以享受额外的增值税减免”第三轮用户补充信息“我们公司的季度销售额50万元不包含免税销售额属于批发零售业困难行业。”第四轮模型输出结果根据你提供的信息贵公司作为小规模纳税人批发零售业困难行业季度销售额50万元不包含免税销售额可以享受以下增值税减免政策 1. 免征增值税根据《财政部 税务总局关于明确增值税小规模纳税人减免增值税政策的公告》2024年第1号小规模纳税人季度销售额不超过60万元的免征增值税 2. 额外减免根据《财政部 税务总局关于支持困难行业中小企业纾困发展的通知》2024年第5号批发零售业的小规模纳税人季度销售额超过60万元的减按1%征收增值税原税率为3%。 **结论**贵公司季度销售额50万元符合免征增值税的条件。3.4 关键技巧提问要聚焦模型的问题要围绕“解决用户需求”展开如“贵公司的季度销售额是否包含免税销售额”直接关系到增值税减免政策的适用提问要有限避免一次性问太多问题最多3个防止用户信息过载反馈要及时模型要根据用户的补充信息及时调整输出结果如第四轮中模型根据用户的补充信息明确了“免征增值税”的结论。模式4输出格式化模式——解决“系统集成”问题4.1 适用场景需要将模型输出对接后续系统的场景如智慧城管的“违规记录自动录入系统”、智慧政务的“诉求自动分类系统”需要模型输出结构化数据如JSON、XML的场景。4.2 设计逻辑输出格式化模式的核心是“让模型按照系统要求的格式输出”通过在Prompt中明确输出格式如JSON schema减少后续数据处理的工作量。4.3 实战案例智慧城管“违规记录自动录入系统”需求将模型识别的违规信息违规类型、位置、处置建议自动录入城管系统系统要求输出JSON格式包含以下字段violation_id违规记录ID由模型生成格式为“CG-YYYYMMDD-HHMMSS-随机6位数字”violation_type违规类型如“流动摊贩”“店外经营”location位置如“XX路与XX街交叉口东侧100米”disposal_suggestion处置建议如“通知辖区队员前往劝离”create_time记录创建时间格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”。Prompt设计输出格式化# 任务说明 你需要处理智慧城管的“违规记录自动录入”任务将给定的违规信息转换为符合系统要求的JSON格式。 # 输出格式要求JSON schema { violation_id: string, // 格式CG-YYYYMMDD-HHMMSS-随机6位数字如CG-20240520-083000-123456 violation_type: string, // 只能是“流动摊贩”或“店外经营” location: string, // 精确到100米内 disposal_suggestion: string, // 根据违规类型生成参考上下文 create_time: string // 格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS如2024-05-20 08:30:00 } # 上下文信息处置规则 - 流动摊贩处置建议为“通知辖区队员前往劝离记录摊贩信息” - 店外经营处置建议为“拍照留存证据开具《责令改正通知书》要求30分钟内整改”。 # 输入信息 违规类型店外经营 位置XX区XX路步行街中段 当前时间2024-05-20 08:30:00。 # 请生成符合要求的JSON输出。输出结果符合系统要求{violation_id:CG-20240520-083000-123456,violation_type:店外经营,location:XX区XX路步行街中段,disposal_suggestion:拍照留存证据开具《责令改正通知书》要求30分钟内整改,create_time:2024-05-20 08:30:00}4.4 关键技巧输出格式要明确使用JSON schema、XML DTD等形式明确字段的类型、格式、取值范围输出格式要可验证通过工具如JSON Schema Validator验证模型输出是否符合要求输出格式要稳定避免频繁修改输出格式防止后续系统集成出现问题。模式5领域知识注入模式——解决“专业性不足”问题5.1 适用场景需要专业领域知识的场景如智慧城管的“垃圾分类识别”、智慧政务的“企业资质审核”模型输出需要符合行业标准的场景如《城市生活垃圾管理条例》《企业所得税法》。5.2 设计逻辑领域知识注入模式的核心是“把行业知识变成模型的‘常识’”通过在Prompt中注入领域知识如法规、标准、术语提升模型输出的专业性。5.3 实战案例智慧城管“垃圾分类识别”需求根据居民投放的垃圾照片转换为文本描述识别垃圾类型如“可回收物”“有害垃圾”“厨余垃圾”“其他垃圾”并符合《城市生活垃圾管理条例》的分类标准。Prompt设计领域知识注入# 任务说明 你需要处理智慧城管的“垃圾分类识别”任务根据垃圾的文本描述识别其类型并符合《城市生活垃圾管理条例》的分类标准。 # 领域知识《城市生活垃圾管理条例》分类标准 1. 可回收物指适宜回收利用的生活垃圾包括纸类、塑料、金属、玻璃、织物等 2. 有害垃圾指对人体健康或者自然环境造成直接或者潜在危害的生活垃圾包括电池、灯管、药品、油漆及其容器等 3. 厨余垃圾指易腐烂的、含有机质的生活垃圾包括家庭厨余垃圾、餐饮垃圾、其他厨余垃圾等 4. 其他垃圾指除可回收物、有害垃圾、厨余垃圾以外的生活垃圾。 # 输入示例 垃圾描述“一个用过的矿泉水瓶” 输出“可回收物”理由矿泉水瓶属于塑料符合可回收物的定义。 # 现在需要处理的垃圾描述 “一个过期的布洛芬胶囊未拆封”。输出结果符合行业标准垃圾类型有害垃圾 理由过期的布洛芬胶囊属于药品根据《城市生活垃圾管理条例》的分类标准药品属于有害垃圾。5.4 关键技巧领域知识要权威注入的知识要来自行业法规、标准或权威机构如《城市生活垃圾管理条例》来自住房和城乡建设部领域知识要简洁避免注入过多无关的知识如“垃圾分类识别”任务中不需要注入“垃圾处理流程”领域知识要更新定期更新领域知识如法规修订后及时调整Prompt中的知识。模式6容错与兜底模式——解决“数据模糊”问题6.1 适用场景输入数据模糊或不完整的场景如智慧城管的“监控视频模糊”、智慧政务的“企业诉求描述不清”需要模型“承认不确定性”的场景如“无法确定垃圾类型”“无法判断违规行为”。6.2 设计逻辑容错与兜底模式的核心是“让模型在数据模糊时做出合理的兜底响应”通过在Prompt中明确容错规则如“无法确定时输出‘未知’”避免模型输出错误信息。6.3 实战案例智慧城管“监控视频模糊”需求从模糊的监控视频帧中识别违规行为若无法确定则输出“未知”并建议“调阅更清晰的视频”。Prompt设计容错与兜底# 任务说明 你需要处理智慧城管的“违规行为识别”任务从模糊的监控视频帧描述中识别违规行为。若无法确定请输出“未知”并建议“调阅更清晰的视频”。 # 容错规则 1. 若监控视频帧描述中没有明确的违规行为特征如“流动摊贩”的“摆摊设点”、“店外经营”的“超出店铺门窗”则输出“未知” 2. 若监控视频帧描述中存在多个可能的违规行为如“既像流动摊贩又像店外经营”则输出“未知” 3. 若输出“未知”必须在“处置建议”中加入“调阅更清晰的视频”。 # 输入示例 监控视频帧描述模糊“在XX路与XX街交叉口有几个人在路边摆放物品看不清楚是什么。” 输出“未知”理由没有明确的违规行为特征 处置建议“调阅更清晰的视频进一步识别违规行为”。 # 现在需要处理的监控视频帧描述模糊 “在XX区XX路步行街一家商铺的门口有一些物品可能是桌椅但看不清楚是否超出了店铺门窗。”输出结果符合容错规则违规行为识别结果未知 理由监控视频帧描述模糊无法确定物品是否超出了店铺门窗店外经营的核心特征 处置建议调阅更清晰的视频进一步识别违规行为。6.4 关键技巧容错规则要明确明确“什么情况下输出‘未知’”如“没有明确的违规行为特征”“存在多个可能的违规行为”兜底响应要合理兜底响应要符合业务逻辑如“调阅更清晰的视频”是解决监控模糊问题的合理措施兜底响应要可操作兜底响应要让用户知道“下一步该怎么做”如“调阅更清晰的视频”比“请重新提供信息”更可操作。模式7性能优化模式——解决“响应慢”问题7.1 适用场景需要快速响应的场景如智慧交通的“实时拥堵预警”、智慧城管的“紧急事件处置”模型输出延迟高的场景如“调用GPT-4 API需要5秒以上”。7.2 设计逻辑性能优化模式的核心是“通过精简Prompt提升模型响应速度”通过删除无关信息“使用少样本示例”“缩短上下文长度”等方式减少模型的处理时间。7.3 实战案例智慧交通“实时拥堵预警”需求根据实时交通数据拥堵指数、车流量快速生成拥堵预警信息如“XX路段严重拥堵建议绕行”要求响应时间不超过2秒。原始Prompt响应慢约3秒你需要处理智慧交通的“实时拥堵预警”任务根据以下实时交通数据生成拥堵预警信息。请详细分析拥堵成因并给出解决方案。实时交通数据XX路段的拥堵指数为9.2满分为10车流量为1200辆/小时平时同期为800辆/小时天气为暴雨。优化后Prompt响应快约1秒# 任务说明快速生成拥堵预警信息响应时间≤2秒。 # 输入XX路段拥堵指数9.2严重拥堵车流量1200辆/小时比平时高400辆暴雨。 # 输出要求1. 预警级别严重/中度/轻度2. 预警信息简洁不超过50字3. 建议简洁不超过30字。输出结果符合需求响应快1. 预警级别严重拥堵 2. 预警信息XX路段因暴雨严重拥堵拥堵指数9.2 3. 建议建议绕行XX路或XX街。7.4 关键技巧精简指令删除无关的要求如“详细分析拥堵成因”只保留核心任务如“生成拥堵预警信息”缩短上下文只保留必要的输入数据如“拥堵指数”“车流量”“天气”删除无关的信息如“历史拥堵数据”使用少样本示例如果需要示例只提供1个简单的示例如“输入XX路段拥堵指数7.5输出中度拥堵”选择合适的模型对于实时场景选择响应速度快的模型如GPT-3.5-turbo比GPT-4响应快。五、进阶探讨智慧城市场景Prompt设计的未来趋势5.1 混合模式应用未来智慧城市场景的Prompt设计将越来越多地采用混合模式如“结构化指令上下文增强输出格式化”以应对更复杂的场景需求。例如智慧交通的“拥堵成因分析”任务可以结合“上下文增强模式”注入多源数据、“结构化指令模式”明确分析步骤、“输出格式化模式”生成JSON格式的解决方案。5.2 自动化Prompt优化随着AI技术的发展自动化Prompt优化如通过强化学习自动调整Prompt将成为智慧城市场景Prompt设计的重要趋势。例如通过监控模型输出的准确率和响应时间自动调整Prompt中的指令、上下文或输出格式以提升模型性能。5.3 领域专用Prompt库针对智慧城市场景将出现领域专用Prompt库如“智慧城管Prompt库”“智慧交通Prompt库”包含各种场景的Prompt模板、领域知识、容错规则等方便开发者快速复用。六、总结智慧城市场景Prompt设计的核心逻辑通过以上7种模式的实战案例我们可以总结出智慧城市场景Prompt设计的核心逻辑以场景为中心根据智慧城市场景的特点多源数据、复杂业务、实时决策选择合适的Prompt模式以需求为导向明确用户需求如“识别违规行为”“分析拥堵成因”设计针对性的Prompt以数据为基础注入多源数据如监控视频、地理位置、历史记录提升模型输出的准确性以系统为目标设计符合系统要求的输出格式如JSON方便后续集成。七、行动号召让我们一起优化智慧城市场景Prompt实践选择一个智慧城市场景如智慧城管、智慧交通应用本文中的Prompt模式设计并调试Prompt分享将你的实践案例分享到评论区让我们一起讨论和优化学习关注提示工程和智慧城市场景的最新进展如大模型的更新、行业法规的修订不断优化你的Prompt设计。如果你在实践中遇到任何问题欢迎在评论区留言我会尽力解答让我们一起用Prompt设计让AI更好地服务于智慧城市建设