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在当今人工智能技术飞速发展的时代，如何有效利用大型语言模型（LLM）如ChatGPT，成为从业者的重要课题。我将在本文详细介绍一种常用且高效的提示设计框架——CO-STAR框架，并结合实际应用实例，提供结构化的提示设计策略，以提高LLM的响应质量和适用性。
CO-STAR 提示词框架结构简介 CO-STAR 框架由新加坡政府科技局的数据科学与人工智能团队创意提出，是一个优化提示设计的实用工具。通过结构化的提示设计，CO-STAR框架综合考虑了影响LLM响应质量的关键因素，确保输出结果的准确性和相关性。
CO-STAR 框架的六个部分 
C（Context, 背景）：提供任务的背景信息
O（Objective, 目标）：明确希望LLM执行的任务
S（Style, 风格）：指定希望LLM使用的写作风格
T（Tone, 语气）：设定回应的态度
A（Audience, 受众）：确定回应的对象
R（Response, 回复）：提供回复格式
通过详细解释每个部分，我们可以更好地理解CO-STAR框架在提示设计中的应用。
1.背景（Context）
背景信息帮助LLM理解任务的具体场景，确保其回应的相关性。例如，当你需要ChatGPT撰写一篇关于环保的文章时，提供背景信息如“这篇文章将用于学校的环保宣传活动”可以帮助模型生成更适合的内容。
2.目标（Objective）
明确的目标有助于LLM集中精力实现特定任务。举例来说，若希望LLM帮助生成产品宣传文案，需明确说明“撰写一段吸引顾客购买新产品的宣传文案”。
3.风格（Style）
写作风格的指定使LLM的输出符合预期。不同场景需要不同的写作风格，如商业分析报告、新闻稿或社交媒体帖子。通过明确风格要求，模型能更好地适应不同需求。
4.语气（Tone）
语气的设定确保LLM的回应与预期情绪或情感背景一致。例如，正式、幽默或富有同理心的语气可以大大提升回应的适用性和接受度。
5.受众（Audience）
根据受众特征定制LLM的回应，确保其在特定背景下的适当性和易于理解性。例如，为专业人士撰写技术报告与为小学生解释科学概念，所需的语言复杂度和专业术语使用会有很大不同。
6.回复（Response）
指定回复格式可以确保LLM的输出符合后续任务处理的需要。常见格式包括列表、JSON、专业报告等。在编程应用中，JSON格式输出是理想选择，因为其结构化数据便于进一步处理。
CO-STAR 框架的实际应用
为了更好地让大家理解CO-STAR框架的实际应用，以下将我将通过一个实例进行说明。假设你是一名社交产品经理，需要找一份工作。你看中了一家公司，这家公司的面试官是一名40岁左右的女士，她要求你写一封求职信。
无CO-STAR 框架的提示示例
提示：请你帮我写一封求职信，以便我找到一份产品经理的工作。
此提示得到的回复如下图所示：
我们使用CO-STAR 框架的提示词，来试一下。提示如下：
#背景#
我是一名有两年工作经验的社交产品经理，擅长做用户增长，想入职一家公司。我的面试官，一位40岁左右的大姐让我写一封求职信。
#目标#
我希望你帮助我写这封求职信。
#风格#
这封求职信需要感情充沛，表达真挚。能够打动面试官。
#语气#
请用有同理心的语气，充满亲切感和真挚感。
#受众#
我的面试官，一位中年女性。也有可能抄送其他领导。
#回复#
希望你使用中文回复，字数在800字左右。
我们使用这个提示得到的回复如下图所示：
通过对比，我们可以看出使用CO-STAR 框架提示，得到回复的求职信对比第一封更具优势，因为它通过亲切和真挚的语气，更加详细地描述了求职者在用户增长方面的具体工作经历和成就，同时突出了对产品经理角色的责任感和用户中心理念。它不仅展示了求职者的专业能力，还强调了学习能力和团队协作的重要性，使求职动机更为强烈和真诚，容易引起面试官的情感共鸣，从而更有可能打动面试官。 | 
