面向开发者的LLM入门课程-处理输入：内心独白

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“面向开发者的LLM入门课程-处理输入：内心独白”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-处理输入：内心独白：

内心独白

在某些应用场景下，完整呈现语言模型的推理过程可能会泄露关键信息或答案，这并不可取。例如在教学应用中，我们希望学生通过自己的思考获得结论，而不是直接被告知答案。

针对这一问题。“内心独白”技巧可以在一定程度上隐藏语言模型的推理链。具体做法是，在 Prompt 中指示语言模型以结构化格式存储需要隐藏的中间推理，例如存储为变量。然后在返回结果时，仅呈现对用户有价值的输出，不展示完整的推理过程。这种提示策略只向用户呈现关键信息，避免透露答案。同时语言模型的推理能力也得以保留。适当使用“内心独白”可以在保护敏感信息的同时，发挥语言模型的推理特长。

总之，适度隐藏中间推理是Prompt工程中重要的技巧之一。开发者需要为不同用户制定不同的信息呈现策略。以发挥语言模型最大价值。

try:
if delimiter in response:
final_response = response.split(delimiter)[-1].strip()
else:
final_response = response.split(“:”)[-1].strip()
except Exception as e:
final_response = “对不起，我现在有点问题，请尝试问另外一个问题”
print(final_response)

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在复杂任务中，我们往往需要语言模型进行多轮交互、逐步推理，才能完成整个流程。如果想在一个Prompt中完成全部任务，对语言模型的能力要求会过高，成功率较低。

因此，下一章将介绍一种更可靠的策略：将复杂任务分解为多个子任务，通过提示链(Prompt Chaining)step-by-step引导语言模型完成。具体来说，我们可以分析任务的不同阶段，为每个阶段设计一个简单明确的 Prompt 。我们将通过实例展示提示链的运用，以及如何科学拆分Prompt来引导语言模型递进完成多步骤任务。这是提示工程中非常重要的技能之一。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-处理输入：内心独白”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！