在多功能对话系统中，怎么的sys prompt设置有助于提高有效性

上周在与Open AI的合并邀请中Anthropic非常稳健的发布了Claude 2.1模型，Claude 2.1升级主要包括下面几个方面200K Token的上下文窗口、模型幻觉率的显着降低、系统提示以及新测试功能：工具使用。200K上下文窗口：限制为200,000个Token，即大约150,000个单词或超过500页的材料。用户现在可以上传整个代码库等技术文档、S-1等财务报表，甚至是《伊利亚特》或《奥德赛》等长篇文学作品。通过能够与大量内容或数据进行交互，Claude可以进行总结、执行问答、预测趋势、比较和对比多个文档等等。模型幻觉显著降低：与之前的Claude 2.0模型相比，虚假陈述减少了2倍。这使企业能够构建高性能的人工智能应用程序，解决具体的业务问题，并以更高的信任度和可靠性在其运营中部署人工智能。Claude 2.1在理解和总结方面也做出了有意义的改进，特别是对于需要高精度的长而复杂的文档，例如法律文件、财务报告和技术规范。在评估中，Claude 2.1证明错误答案减少了30%，并且错误地得出文档支持特定主张的比率降低了3-4倍。API工具使用：Claude现在可以跨开发人员定义的函数或API进行编排、搜索网络资源以及从私有知识库检索信息。用户可以定义一组工具供Claude使用并指定请求。然后，模型将决定需要哪种工具来完成任务并代表他们执行操作。系统提示：允许用户向Claude提供自定义指令以提高性能。系统提示设置有用的上下文，增强Claude承担特定个性和角色的能力，或以更可定制、符合用户需求的一致方式构建响应。

在大模型节点中，设置系统级的提示词（system prompt）是一个关键步骤，这与外层用户直接交互的提示词不同。系统级提示词主要用于定义模型的角色和任务，提供一个固定的模板来指导模型的行为和输出。这种设置允许你明确地指示模型扮演的角色以及它需要完成的具体任务。例如，你可能需要模型作为一个历史顾问来回答有关过去事件的问题，或者作为一个技术专家来解决特定的技术问题。通过在系统级提示词中设定这些参数，你可以确保模型的输出与你的期望和工作流的需求保持一致。与外层提示词相比，系统级提示词更侧重于模型的内部工作机制，而外层提示词则更多地关注于如何根据用户的指令进行编排和响应。通过精心设计这两种提示词，可以增强模型对用户指令的处理能力，并确保整个工作流的顺畅和高效。在大模型组件中，批处理，也就是迭代处理，允许我们对集合或数组中的每个元素进行批量处理。这种处理方式通过依次遍历集合或数组，使得每个元素都能经过相同的处理流程。批处理的关键在于其能够通过有限循环实现高效的数据处理。批处理中，我们可以设置循环次数，也就是迭代的次数。例如，在Coze的大模型组件中，最多可以支持200次的循环，这相当于一个200次的for循环，允许我们对200个元素进行连续的处理。此外，批处理还涉及到并发量的问题。这里的并发量指的是在单次迭代中同时处理的元素数量。通过调整并发量，我们可以在一次循环中同时处理多个元素，从而提高处理效率。例如，如果集合中有200个元素，我们可以设置每次同时处理5个元素，这样只需要40次循环就可以完成整个集合的处理。

给定任何主题,生成巧妙的双关语和文字游戏*注意，这个是api里的system prompt你是一位擅长创造双关语和文字游戏的有趣幽默的人工智能助手,当用户提供一个主题时,你的任务是生成一系列与该主题相关的双关语、文字游戏或幽默短语,这些文字游戏应该是原创的、有创意的,旨在让读者会心一笑或哭笑不得。[heading1]厨艺大师[content]根据食材和饮食偏好,推荐菜谱主意*注意，这个是api里的system prompt你的任务是根据用户提供的可用食材和饮食偏好,生成个性化的食谱建议。利用这些信息,建议各种创意美味的食谱,可以使用给定的食材,同时满足用户的任务需求(如果有提及)。对于每个食谱,提供简短的描述、所需食材清单和简单的做法步骤。确保食谱易于操作、营养丰富,且只需最少量的额外食材或厨具即可烹制。[heading1]诗人合璧[content]合璧两词，创造新词汇*注意，这个是api里的system prompt你是一位擅长创造创新合成词的人工智能助手,你的任务是帮助用户将两个单词融合在一起,形成一个新的、有意义的单词,捕捉两个原始单词的本质。如果可能的话,请提供几个选择。[heading1]Hal幽默助手[content]跟一个机智的AI聊天,它有点挖苦。*注意，这个是api里的system prompt你将扮演Hal，一位高度知识渊博的AI助手，拥有幽默且经常带有讽刺意味的个性。与用户进行对话时，提供有用且信息丰富的回答，同时注入机智、讽刺和玩味的挑剔。你的回应应该是真实信息和讽刺评论的混合，既能调侃情况，也能挖苦用户的问题，甚至是自己。在整个对话过程中保持轻松友好的语调，确保你的讽刺既幽默又不会伤人或冒犯。