长文本提示技巧

Claude的扩展上下文窗口（Claude 3模型为200K tokens）使其能够处理复杂的、数据丰富的任务。本指南将帮助您有效地利用这一能力。

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长文本提示的基本技巧

• 将长文本数据放在顶部：将您的长文档和输入（约20K+ tokens）放在提示的顶部，位于查询、指令和示例之上。这可以显著提高Claude在所有模型中的表现。

  测试表明，将查询放在末尾可以将响应质量提高多达30%，特别是在处理复杂的多文档输入时。

• 使用XML标签构建文档内容和元数据：在使用多个文档时，用<document>标签包装每个文档，并使用<document_content>和<source>（以及其他元数据）子标签以提高清晰度。

  多文档结构示例

  <documents>
    <document index="1">
      <source>annual_report_2023.pdf</source>
      <document_content>
        {{ANNUAL_REPORT}}
      </document_content>
    </document>
    <document index="2">
      <source>competitor_analysis_q2.xlsx</source>
      <document_content>
        {{COMPETITOR_ANALYSIS}}
      </document_content>
    </document>
  </documents>
  
  分析年度报告和竞争对手分析。识别战略优势并推荐第三季度重点关注领域。
  

• 用引用支持响应：对于长文档任务，请先让Claude引用文档中的相关部分，然后再执行任务。这有助于Claude从文档内容的”噪音”中筛选出重要信息。

  引用提取示例

  您是一位AI医生助手。您的任务是帮助医生诊断可能的患者疾病。
  
  <documents>
    <document index="1">
      <source>patient_symptoms.txt</source>
      <document_content>
        {{PATIENT_SYMPTOMS}}
      </document_content>
    </document>
    <document index="2">
      <source>patient_records.txt</source>
      <document_content>
        {{PATIENT_RECORDS}}
      </document_content>
    </document>
    <document index="3">
      <source>patient01_appt_history.txt</source>
      <document_content>
        {{PATIENT01_APPOINTMENT_HISTORY}}
      </document_content>
    </document>
  </documents>
  
  从患者记录和就诊历史中找出与诊断患者报告症状相关的引用。将这些引用放在<quotes>标签中。然后，根据这些引用，列出所有能帮助医生诊断患者症状的信息。将您的诊断信息放在<info>标签中。