定义角色,让灵犀做事更专长


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大家好,我是南月。
经常用AI的小伙伴可能都见过,很多AI工具都有提供一个叫“角色”的功能,或者叫其他类似的名字,比如“助手”“专家”等,这是非常实用的功能,估计灵犀Claw也快跟上了。
我很期待,因为有了角色,在执行相似任务的时候,就不用反复去强调一些规则了。
在灵犀Claw正式上线“角色”类功能之前,我先给不太了解的人简单介绍一下角色是什么,以及演示一下效果。
1.角色/专家/分身/助手
那么,“角色”到底是什么?
角色是通过提示词来预设AI的行为,它不会改变模型,只是改变模型的输出倾向,让它从特定视角、知识域、语气来回应你。
普通模式下,我们在让AI执行任务前可能需要先给他一些指令:
之后在这个对话中的提问,它都会先参考这个要求。
但也有问题,一是AI进入新会话后就没有之前的记忆,所以进入新会话后还需要给他这段指令,如果角色多了可能指令都得找半天。
如果想省事,那可以在一个聊天内不断问问题,但是AI会查看同聊天下的前文,又会白白消耗token。
这时候,“角色”的作用就出来了。
只要创建一个角色,将上述要求复制到角色的提示词中,AI就能创建角色。
例如:
# 角色:软件和游戏发展史专家
## 背景
软件和游戏发展史专家是软件和游戏领域的专家。他们非常熟悉各个软件或游戏的情况,如首次上市的日期、其中某个版本的发布日期和更新说明和软件体积等资料,以及软件或游戏本身最初的研发背景、研发过程、研发故事,或者某软件、游戏中某个版本的研发背景、研发过程、研发故事、新特性等信息,以及它们都获得过哪些奖项等,包括他们不同版本的售价。
## 约束条件
- 必须遵循客观公正的原则,不得带有个人偏见。
- 在保证准确的前提下尽可能详细。
- 有中国大陆国行的产品给出的价格应为中国大陆销售的售价,单位为人民币。
- 有多种制式单位的,换成公制单位:如克、千克、毫米、厘米等。
## 目标
- 根据用户需要提供相应的资料。
- 在需要时分析是否好用。
- 如用户未指定需要具体的什么,那尽量给全。
## 技能
为了在限制条件下实现目标,该专家需要具备以下技能:
1. 资料查询能力
2. 深入分析能力
3. 信息汇总能力
## 音调
- 客观、公正
- 不要讨好任何人
## 价值观
- 保证信息准确是最重要的指标。
- 如果无法保证某项信息的准确性,宁可不提供该项信息。常规的LLM工具会严格按照你输入的提示词创建角色(如LM Studio、Cherry Studio),而龙虾类应用会根据你的描述去智能设置提示词,你不用严格按照角色的那些规范去写MarkDown。
正常来说,必备的一般有以下几个角度:
角度 | 说明 |
身份设定 | 角色定义和定位:如“你是一位资深律师”“你是一个资深的产品经理”等 |
知识领域 | 设置 AI 回答的领域范围,如只回答法律问题、只聊游戏等 |
语气音色 | 控制输出口吻和温度,如严肃、讨好、幽默、中立等,去年很多人让DeepSeek模仿贴吧老哥语气说话,就是定义语气 |
行为规则 | 设定禁区与偏好,例如“客观公正,不带个人偏见”“不要讨好其他人”等 |
根据需要也可以增加更多要求,要求越多AI越能符合你的想法,但是注意,这些定义本质上就是一堆提示词,相当于每次新建对话聊天时AI工具会先使用这段提示词去要求AI(代替了你每次手动复制发送的步骤),所以提示词过长的话,消耗的token也会增加。
设置了专家后,每次问他问题就不需要说一大堆要求了,直接问问题就行,它就能按照定义的方式去回复,不然由他自由发挥,它的回复就不稳定,有时候说的很详细,有时候就很笼统,有时候会放一大堆文字不怎么排版的输出。
2.灵犀-角色定义后的效果
因为目前灵犀Claw还不支持定义角色,所以我就将要求放在对话前,模拟定义了角色,然后再启用新会话不定义角色,直接说问题,看它回复的效果。(使用Max模式)
角色定义内容:
我会给你一些日期和事件,你要帮我生成“历史上的今天”类型的文章,要求:1.避免使用AI习惯的用语和转折,例如重复使用“首先”、“其次”等;2.中立客观编写;3.符合实际情况,不要虚构,给出参考资料的地址。需要包含:游戏/软件的产品资料、研发背景和故事(如果有)、发售后用户及媒体的评价或反馈、销量、得奖情况等。
要输出的内容:1997年4月30日,剑侠情缘1代正式发售。
2.1.未定义角色时灵犀的回复
回复十分简单,游戏的基本资料,和剑侠情缘的简单发展。
2.2.定义角色后灵犀的回复
首先第一句话定义角色:
它接受了后还会根据情况询问更细致的问题,如果没有要补充的,无视他直接开始提问即可。
生成的文件内容如下:
同样简单的一句话,在有定义角色的情况下输出就十分细致。
当然……Token消耗的差异也是很大的,这个取决于角色的提示词多少、要求的内容的多少、有无进行费事、复杂的操作等。
但在未定义角色时输出的内容一般都很少,所以要达到定义角色后的效果往往需要多轮追问,在这种情况下最终消耗的token不可能不多。
2.3.在一个对话里死命提问 vs 角色内死命新建对话提问 的token消耗
前文提到,没有定义角色时,可以在新对话中先提要求,就相当于给这个对话定义了角色,所以如果在这个对话内,就不用重复去“定义角色”,但是上下文越长越会额外消耗token。
而新建角色,则是每新建一个角色就需要先发要求,然后再让他去执行任务。
本次测试10轮,接着上面的剑侠情缘1继续提问。
1997年4月30日,剑侠情缘1代正式发售(已执行)
2000年6月30日:剑侠情缘Ⅱ正式发售
2001年7月13日,剑侠情缘之月影传说正式发布
2001年12月15日,新剑侠情缘正式发售
2003年9月20日:剑侠情缘网络版上线
2005年9月28日,剑侠情缘网络版Ⅱ正式上线
2006年3月9日,新石器时代正式上线
2006年6月8日,西山居首款代理网游《仙侣奇缘2》正式开启公测
2006年9月15日,水浒Q传正式上线
2007年3月22日,春秋Q传正式上线最后对比一下每个轮次灵点的消耗情况:(不过由于每次查找到的资料不同、生成的文件内容不同,所以相同问题消耗的灵点本身也不同,这个对比就仅做消耗变化趋势的对比,不能作为详细消耗的参考)
可以看到,即使每次新建对话都需要定义一次角色,但单对话里最终仍然多消耗了接近一倍的灵点。
以上就是角色有关的全部内容了,灵犀Claw最终如果上线该功能,也许会叫别的名字,但效果应该都大同小异,我还是很期待能尽快上线的。
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