Introduction : 一个好的 prompt 可以提高 LLM 的表现；prompt 可以像软件开发一样被工程化；这篇论文的主要贡献在于提出了 prompt patterns 用于 prompt engineering
Comparing software patterns with prompt patterns : 这篇论文提出的用于构建 prompt 的 framework 可以帮助用户与 LLM 进行有效交流；我们将 prompt pattern 和 software designing patterns 做对比，二者有以下的共同之处：
| software pattern | prompt pattern | |
|---|---|---|
| A name and classification | 用来标识是哪一种模式并对其进行分类 | 用来标识是哪一种模式并对其进行分类 |
| The intent | 描述这种设计模式的意图 | 描述这种 prompt 解决的问题或目的 |
| The motivation | 描述设计模式针对的基本问题及其重要性 | 向 LLM 解释动机 |
| The structure and participants / key ideas | 描述不同的设计模式及其协作 | 描述一系列基本信息，比如一些 key ideas |
| Example code / implementation | 样例代码 | 向 LLM 举一个例子 |
| Consequences | 总结 | 总结 |
之后在介绍具体 patterns 时也采用这一套分析流程；在软件设计中，经常用 UML 类图来描述结构；在 prompt engineering 中，固然可以构建 grammar for prompt，即使这会带来一些挑战
A catalog of prompt patterns for conversational LLMs : 下面是一张 prompt patterns 表
| Pattern category | Prompt pattern | Description |
|---|---|---|
| Input semantics | Meta language creation | How an LLM understands and translates |
| Output customization | Output autometer Persona Visualization Generator Recipe Template | Focus on the type of output |
| Error identification | Fact check list | Reflection |
| Prompt improvement | Question refinement Alternative approaches Cognitive Verifier Refusal breaker | Improving quality of answers |
| Interaction | Flipped interaction Game play Infinite generation | Change styles of interaction |
| Context control | Context manager | Controling the context |
The meta language creation :
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