提升大语言模型性能的自动角色提示系统：优化输出相关性与领域适应性

本综述系统探讨了自动角色提示系统（Automatic Role Prompting System）如何通过角色化提示（role-based prompting）与自然语言推理（NLI）模型结合，显著提升大语言模型（LLM）输出的相关性、准确性和任务对齐性。研究提出了一种基于零样本文本分类（0SHOT-TC）的创新框架，在多个数据集上验证其有效性，为缺乏领域知识的用户提供了高效、灵活的LLM交互方案。

　　

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Literature Review

自然语言处理（NLP）与人工智能（AI）研究社区中，提示工程（Prompt Engineering）的重要性日益凸显，尤其是随着大语言模型（LLM）在现实应用中的广泛部署。本节将回顾相关文献，涵盖提示工程的基本概念、角色提示技术的起源，以及对基于规则方法的批判性分析。

Research Objectives

尽管大语言模型（LLM）已在多个领域普及，但现有系统仍难以生成高质量、上下文相关且准确的响应，主要因其提示设计不足。本研究旨在通过自动角色提示系统解决这一局限，提升LLM的实用性与响应质量。

Theoretical and Practical Implications

本研究结果显著推动了自然语言处理（NLP）的理论发展，并在实际人工智能（AI）应用中拓展了大语言模型（LLM）的可用性与性能。自动角色提示系统的实施不仅深化了提示工程领域，还提升了多领域下LLM的效能。

Methodology

大语言模型（LLM）如ChatGPT，虽能生成类人文本，但仍需清晰、结构化的提示以产生有用输出。输出质量高度依赖输入提示的明确性与上下文相关性，直接影响用户满意度。

Experiments

本节深入分析了所提出方法的性能与有效性，通过三个数据集比较不同提示质量的结果，评估其在生成高质量LLM提示方面的优势，尤其针对现有提示工程技术（如规则与模板方法）的局限性。

Results

本节进一步探讨了所提出方法的性能与有效性，展示在三个数据集上不同提示质量的比较结果，核心目标是评估该方法在生成高质量LLM提示中的影响与益处，应对现有提示工程技术的不足。

Results

我们在Hugging Face Hub上构建的交互界面采用Gradio，为用户提供友好方式与NLP模型互动。系统界面设计如下：

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  布局：采用清晰线性流程，直观引导用户从输入到输出，包含三个主要组件：用户提示输入字段、原始提示的AI响应输出字段，以及处理后的提示输出字段。

Conclusion

本研究提出了一种创新方法，通过结合提示工程与零样本分类器模型，定位角色与领域，显著提升提示质量与上下文相关性。通过通用提示工程模式，我们评估了提示的完整性、清晰度等多个质量维度，验证了自动角色提示系统在增强LLM效率与用户协作方面的潜力。