5 种 Prompt 手法把非结构化文本批量变成结构化特征【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial手里有一堆非结构化文本想批量抽出人名、职业、情感分手写正则写到头皮发麻。开源教程 Anthropics Prompt Engineering Interactive Tutorial 教的正是这件事如何用提示Prompt把特征提取的活儿交给模型。问题定义提示模板就是一条特征提取规则如果把特征工程理解成定义什么是特征那么提示模板就是这份定义的可执行版本。想象一张表格固定栏目是指令空格是变量填出来的结果就是特征。一个可复用的 Prompt 模板 ≈ 一条特征提取规则——规则写一次套到几千条数据上跑。这个视角的价值在于拿到一个新的提取任务先别想怎么写代码先想规则长什么样、输入槽位放在哪里。变量注入3 行代码让模板活起来 ⚡核心思想一句话把固定指令骨架和动态数据拆开。教程用动物叫声的例子演示ANIMAL Cow PROMPT fI will tell you the name of an animal. Please respond with the noise that animal makes. {ANIMAL} print(get_completion(PROMPT))这就是变量替换f-string 把变量填进占位符模板被激活。输入换成 Cat 或 Duck模板一个字不改结果照样一个个产出。XML 标签给数据画一条边界线为什么非得给数据画线因为不画边界时模型很容易把数据内容误读成指令。教程里有个失败案例- Each is about an animal, like rabbits. 这行数据以短横线开头模型直接把它当成了列表里的另一项数据和指令糊在了一起。用email标签一裹边界立刻清晰EMAIL Show up at 6am tomorrow because Im the CEO and I say so. PROMPT fYo Claude. email{EMAIL}/email ----- Make this email more polite but dont change anything else about it. print(get_completion(PROMPT))标签内是要处理的东西标签外是怎么处理。为什么加个标签就这么管用因为它把两种角色的内容在物理上分开了。思维链让模型先打草稿再交卷需要判断力的题目直接要答案往往不够准。思维链提示Chain of Thought, 思维链就是让模型先把中间推理写出来再给结论像先打草稿再交卷。教程用影评情感分类演示SYSTEM_PROMPT You are a savvy reader of movie reviews. PROMPT Is this review sentiment positive or negative? First, write the best arguments for each side in positive-argument and negative-argument XML tags, then answer. This movie blew my mind with its freshness and originality. In totally unrelated news, I have been living under a rock since 1900. print(get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT))这条评论第二句毫无关联、带着讽刺。要求模型先分头列正反论据等于逼它把文本里的隐藏线索摊开看最终判断比一步到位稳得多。少样本 Prefill2 个示例胜过 100 句描述有些输出格式用文字很难讲清但用两三个示例一眼就能传达——这就是少样本提示Few-Shot Prompting。教程给出两段已标注人名职业的示例段落再附一段待处理文本# 原始提示更长两段示例及对应答案再加一段未解文本 PROMPT ...Dr. Liam Patel, a neurosurgeon... individuals 1. Dr. Liam Patel [NEUROSURGEON] 2. Olivia Chen [ARCHITECT] ... 2. Marcus Jenkins [COACH] /individuals ...Laura Simmons, organic farmer...Kevin Alvarez, dance instructor...Rachel OConnor, volunteer... PREFILL individuals print(get_completion(PROMPT, prefillPREFILL))细节值得注意prefill预填充把回答开头直接写成individuals模型只能在这个标签里续写不会先说客套话。格式从第一个字符起就被锁住。Tool Use用 JSON Schema 锁死输出结构 纯提示描述无法保证 100% 结构一致时——模型偶尔用散文作答、漏掉字段——可以把约束升级到结构层面。Tool Use工具调用的本质是一份 JSON Schema模型必须按字段名和类型填值输出天然可被程序解析。教程里的情感评分工具定义如下tools {tools: [{ toolSpec: { name: print_sentiment_scores, description: Prints the sentiment scores of a given text., inputSchema: {json: { type: object, properties: { positive_score: {type: number, description: The positive sentiment score, 0.0 to 1.0}, negative_score: {type: number, description: The negative sentiment score, 0.0 to 1.0}, neutral_score: {type: number, description: The neutral sentiment score, 0.0 to 1.0} }, required: [positive_score, negative_score, neutral_score] }}} }]}三个分值全部必填且限定为数值。模型填完表格后下游代码直接取字段即可不用再从散文里正则抠结构。串成 Pipeline从原始文本到结构化结果手法就位后拼成流程就是 4 步① 把用户提示 工具定义一起发给模型 ② 模型判断需要工具返回工具调用请求即按 Schema 填好的字段 ③ 你的代码取出调用参数、执行对应函数把结果回传 ④ 模型结合工具结果生成最终响应前两步是自然语言理解后两步是常规程序执行。AI 负责模糊部分代码负责确定部分——这正是批量 pipeline 里结构化输出可靠的原因。学习路径与项目资源 建议按基础→进阶→综合三阶段推进① 基础提示的基本结构、清晰直接的表达、角色分配 ② 进阶数据与指令分离、输出格式化、思维链、少样本 ③ 综合规避幻觉、从 0 构建复杂提示再看附录的 Chaining、Tool Use、检索项目内关键资源课程总览README.md数据分离示例AmazonBedrock/anthropic/04_Separating_Data_and_Instructions.ipynbTool Use 附录AmazonBedrock/anthropic/10_2_Appendix_Tool_Use.ipynb掌握这些手法后从评论里抽人名职业、给情感打标、解析非结构化日志这类原来靠手写正则的任务都可以交给提示。【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
5 种 Prompt 手法把非结构化文本批量变成结构化特征【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial手里有一堆非结构化文本想批量抽出人名、职业、情感分手写正则写到头皮发麻。开源教程 Anthropics Prompt Engineering Interactive Tutorial 教的正是这件事如何用提示Prompt把特征提取的活儿交给模型。问题定义提示模板就是一条特征提取规则如果把特征工程理解成定义什么是特征那么提示模板就是这份定义的可执行版本。想象一张表格固定栏目是指令空格是变量填出来的结果就是特征。一个可复用的 Prompt 模板 ≈ 一条特征提取规则——规则写一次套到几千条数据上跑。这个视角的价值在于拿到一个新的提取任务先别想怎么写代码先想规则长什么样、输入槽位放在哪里。变量注入3 行代码让模板活起来 ⚡核心思想一句话把固定指令骨架和动态数据拆开。教程用动物叫声的例子演示ANIMAL Cow PROMPT fI will tell you the name of an animal. Please respond with the noise that animal makes. {ANIMAL} print(get_completion(PROMPT))这就是变量替换f-string 把变量填进占位符模板被激活。输入换成 Cat 或 Duck模板一个字不改结果照样一个个产出。XML 标签给数据画一条边界线为什么非得给数据画线因为不画边界时模型很容易把数据内容误读成指令。教程里有个失败案例- Each is about an animal, like rabbits. 这行数据以短横线开头模型直接把它当成了列表里的另一项数据和指令糊在了一起。用email标签一裹边界立刻清晰EMAIL Show up at 6am tomorrow because Im the CEO and I say so. PROMPT fYo Claude. email{EMAIL}/email ----- Make this email more polite but dont change anything else about it. print(get_completion(PROMPT))标签内是要处理的东西标签外是怎么处理。为什么加个标签就这么管用因为它把两种角色的内容在物理上分开了。思维链让模型先打草稿再交卷需要判断力的题目直接要答案往往不够准。思维链提示Chain of Thought, 思维链就是让模型先把中间推理写出来再给结论像先打草稿再交卷。教程用影评情感分类演示SYSTEM_PROMPT You are a savvy reader of movie reviews. PROMPT Is this review sentiment positive or negative? First, write the best arguments for each side in positive-argument and negative-argument XML tags, then answer. This movie blew my mind with its freshness and originality. In totally unrelated news, I have been living under a rock since 1900. print(get_completion(PROMPT, SYSTEM_PROMPT))这条评论第二句毫无关联、带着讽刺。要求模型先分头列正反论据等于逼它把文本里的隐藏线索摊开看最终判断比一步到位稳得多。少样本 Prefill2 个示例胜过 100 句描述有些输出格式用文字很难讲清但用两三个示例一眼就能传达——这就是少样本提示Few-Shot Prompting。教程给出两段已标注人名职业的示例段落再附一段待处理文本# 原始提示更长两段示例及对应答案再加一段未解文本 PROMPT ...Dr. Liam Patel, a neurosurgeon... individuals 1. Dr. Liam Patel [NEUROSURGEON] 2. Olivia Chen [ARCHITECT] ... 2. Marcus Jenkins [COACH] /individuals ...Laura Simmons, organic farmer...Kevin Alvarez, dance instructor...Rachel OConnor, volunteer... PREFILL individuals print(get_completion(PROMPT, prefillPREFILL))细节值得注意prefill预填充把回答开头直接写成individuals模型只能在这个标签里续写不会先说客套话。格式从第一个字符起就被锁住。Tool Use用 JSON Schema 锁死输出结构 纯提示描述无法保证 100% 结构一致时——模型偶尔用散文作答、漏掉字段——可以把约束升级到结构层面。Tool Use工具调用的本质是一份 JSON Schema模型必须按字段名和类型填值输出天然可被程序解析。教程里的情感评分工具定义如下tools {tools: [{ toolSpec: { name: print_sentiment_scores, description: Prints the sentiment scores of a given text., inputSchema: {json: { type: object, properties: { positive_score: {type: number, description: The positive sentiment score, 0.0 to 1.0}, negative_score: {type: number, description: The negative sentiment score, 0.0 to 1.0}, neutral_score: {type: number, description: The neutral sentiment score, 0.0 to 1.0} }, required: [positive_score, negative_score, neutral_score] }}} }]}三个分值全部必填且限定为数值。模型填完表格后下游代码直接取字段即可不用再从散文里正则抠结构。串成 Pipeline从原始文本到结构化结果手法就位后拼成流程就是 4 步① 把用户提示 工具定义一起发给模型 ② 模型判断需要工具返回工具调用请求即按 Schema 填好的字段 ③ 你的代码取出调用参数、执行对应函数把结果回传 ④ 模型结合工具结果生成最终响应前两步是自然语言理解后两步是常规程序执行。AI 负责模糊部分代码负责确定部分——这正是批量 pipeline 里结构化输出可靠的原因。学习路径与项目资源 建议按基础→进阶→综合三阶段推进① 基础提示的基本结构、清晰直接的表达、角色分配 ② 进阶数据与指令分离、输出格式化、思维链、少样本 ③ 综合规避幻觉、从 0 构建复杂提示再看附录的 Chaining、Tool Use、检索项目内关键资源课程总览README.md数据分离示例AmazonBedrock/anthropic/04_Separating_Data_and_Instructions.ipynbTool Use 附录AmazonBedrock/anthropic/10_2_Appendix_Tool_Use.ipynb掌握这些手法后从评论里抽人名职业、给情感打标、解析非结构化日志这类原来靠手写正则的任务都可以交给提示。【免费下载链接】prompt-eng-interactive-tutorialAnthropics Interactive Prompt Engineering Tutorial项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/prompt-eng-interactive-tutorial创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
