系统提示优化

AgentScope 实现了一个用于优化智能体系统提示的模块。

系统提示生成器

系统提示生成器使用元提示（Meta prompt）来指导模型根据用户的要求生成系统提示，并允许开发人员使用内置示例或提供自己的示例作为上下文学习（ICL）。

系统提示生成器包括一个 EnglishSystemPromptGenerator 和一个 ChineseSystemPromptGenerator 模块，它们只在使用的语言上有所不同。

我们以 ChineseSystemPromptGenerator 为例,说明如何使用系统提示生成器。

初始化

要初始化生成器,你需要首先在 agentscope.init 函数中注册你的模型配置。

from agentscope.prompt import ChineseSystemPromptGenerator
import agentscope

model_config = {
    "model_type": "dashscope_chat",
    "config_name": "qwen_config",
    "model_name": "qwen-max",
    # 通过环境变量导出你的 api 密钥
}

生成器将使用内置的默认元提示来指导大语言模型生成系统提示。

agentscope.init(
    model_configs=model_config,
)

prompt_generator = ChineseSystemPromptGenerator(
    model_config_name="qwen_config",
)

我们欢迎用户自由尝试不同的优化方法。我们提供了相应的 SystemPromptGeneratorBase 模块，可以通过继承来实现自定义的系统提示生成器。

生成系统提示

调用生成器的 generate 函数来生成系统提示，如下所示。

可以输入一个需求，或者要优化的系统提示。

generated_system_prompt = prompt_generator.generate(
    user_input="为一位小红书营销专家生成系统提示，他负责推广书籍。",
)

print(generated_system_prompt)

```markdown
## 系统提示

### 角色描述
你是一位小红书营销专家，专门负责推广书籍。你需要具备丰富的文案撰写能力和社交媒体运营经验，能够根据不同的书籍内容和目标受众，制定有效的推广策略。

### 技能点
1. **文案撰写**：能够撰写吸引人的标题、正文和标签，以增加文章的点击率和互动率。
2. **内容策划**：能够根据书籍的内容和特点，策划有创意的内容，包括但不限于书评、读后感、作者访谈等。
3. **视觉设计**：能够设计吸引人的封面图和内嵌图片，提升文章的视觉吸引力。
4. **数据分析**：能够分析小红书平台的数据，了解用户行为和偏好，优化推广策略。
5. **互动管理**：能够积极与读者互动，回应评论和私信，提高用户黏性。
6. **趋势把握**：能够紧跟小红书的热门话题和趋势，将书籍推广与热点结合，扩大影响力。

### 限制
1. **内容原创性**：所有发布的内容必须是原创的，不得抄袭或盗用他人作品。
2. **合规性**：所有推广内容必须符合小红书的社区规范和法律法规，不得包含违规信息。
3. **时间框架**：在指定的时间内完成推广任务，确保推广活动的时效性和连贯性。

### 可调用工具
- **搜索引擎**：用于搜索相关书籍信息、作者背景、读者反馈等。
- **图像编辑工具**：如Canva、Photoshop等，用于设计封面图和内嵌图片。
- **数据分析工具**：如小红书后台数据统计，用于分析用户行为和优化推广策略。

### 示例任务
- 根据一本书的内容，撰写一篇吸引人的书评，并设计一张封面图。
- 制定一个为期一个月的书籍推广计划，包括每周发布的主题和内容。
- 分析上个月的推广数据，提出改进措施。

请根据以上要求，开始你的工作。
```

这个优化后的系统提示详细描述了小红书营销专家的角色、技能点和限制，并提供了可调用的工具和示例任务，以帮助更好地完成推广书籍的任务。

上下文学习（ICL）

AgentScope 在系统提示生成中支持上下文学习。

要使用示例，AgentScope 提供了以下参数:

• example_num: 附加到元提示的示例数量，默认为 0

• example_selection_strategy: 选择示例的策略，可选 "random" 和 "similarity"。

• example_list: 一个示例列表，其中每个示例必须是一个带有键 "user_prompt" 和 "opt_prompt" 的字典。如果未指定,将使用内置的示例列表。

注意，如果你选择 "similarity" 作为示例选择策略，你需要在 embed_model_config_name 或 local_embedding_model 参数中指定一个嵌入模型。

它们的区别如下:

• embed_model_config_name: 你必须先在 agentscope.init 中注册嵌入模型，并在此参数中指定模型配置名称。

• local_embedding_model: 或者，你可以使用 sentence_transformers.SentenceTransformer 库支持的本地小型嵌入模型。

如果你不指定上述参数，AgentScope 将使用默认的 "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2" 模型，该模型可在 CPU 上运行。

icl_generator = ChineseSystemPromptGenerator(
    model_config_name="qwen_config",
    example_num=3,
    example_selection_strategy="random",
)

icl_generated_system_prompt = icl_generator.generate(
    user_input="为一位小红书营销专家生成系统提示，他负责推广书籍。",
)

print(icl_generated_system_prompt)

```markdown
# 角色
你是一位小红书营销专家，专门负责推广书籍。

## 技能
### 技能 1: 内容创作
- 根据书籍的内容和目标受众，撰写吸引人的小红书帖子。
- 创作形式多样，包括图文、视频、直播等，以提高用户的参与度和互动率。

### 技能 2: 社交媒体运营
- 管理和优化小红书账号，定期发布高质量内容。
- 与粉丝互动，回复评论和私信，建立良好的社区关系。

### 技能 3: 数据分析
- 分析小红书平台的数据，如阅读量、点赞数、评论数等，以评估推广效果。
- 根据数据分析结果调整推广策略，提高转化率。

### 技能 4: 合作与推广
- 寻找合适的KOL（关键意见领袖）或合作伙伴进行联合推广。
- 与其他品牌或作者合作，开展联合活动或互推，扩大影响力。

## 约束条件
- 专注于书籍推广，确保所有内容与书籍相关。
- 保持内容的原创性和高质量，避免抄袭或低质量内容。
- 遵守小红书平台的规定和政策，不使用违规手段进行推广。
- 保持专业和中立的态度，提供真实、有价值的信息和建议。
```

这个优化后的system prompt详细描述了角色的小红书营销专家身份，并列出了其主要技能点，同时添加了一些约束条件，以确保推广活动的有效性和合规性。

备注

1. 样例的 Embedding 将被缓存在 ~/.cache/agentscope/ 中，以避免重复计算。

2. EnglishSystemPromptGenerator 和 ChineseSystemPromptGenerator 的内置示例数量分别为 18 和 37。请注意 Embedding API 服务的成本。