
从URL生成YouTube描述
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发现FlowHunt如何利用单次提示让大语言模型在WordPress中生成无瑕疵的YouTube嵌入,简化内容创作流程并提升效率。
大型语言模型(LLMs)极其灵活,但有时需要指导才能正确完成特定任务。在FlowHunt,我们一直在探索单次提示的威力,教会我们的LLM如何通过集成直接在WordPress文章中创建完美的YouTube嵌入。这一技术极大提升了内容创作的准确性和效率。
单次提示是一种向LLM提供一次期望输出格式或行为示例的技术。与零次提示(不给示例)或少次提示(用多个示例)不同,单次提示在效率和效果之间取得了平衡。
单次提示的美妙之处在于其简单性:只需给模型演示一次,它就能复制这一模式。
WordPress提供了多种方式嵌入YouTube视频,但这个过程并不总是直观,尤其是对于不熟悉WordPress区块编辑器或短代码的用户。我们的目标是让用户只需输入主题或产品,LLM即可查找相关YouTube视频,并通过FlowHunt WordPress集成生成正确的嵌入代码。
起初,我们的LLM在格式统一性方面存在困难,有时还会生成不兼容的嵌入方法。这时,单次提示发挥了关键作用。
以下是我们为解决YouTube嵌入问题所实现的精确提示:
CopyVideos: 是否有关于输入内容的视频教程或产品演示?请总结其内容,并查找与输入相关的YouTube视频,以HTML嵌入格式呈现。
嵌入示例:
"<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/LSHlL0d1Odw?si=N1WpGJij-nv35gNh" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>"
---START INPUT---
{input}```
这个简单却高效的提示完成了几项关键任务:
- 明确说明任务:查找与输入相关的视频教程和产品演示
- 要求对视频内容进行摘要
- 提供完整的iframe嵌入格式示例
- 使用带分隔符的清晰输入结构(`---START INPUT---` 和 `---`)
该示例向LLM展示了:
- YouTube嵌入所需的精确iframe结构
- 所有必要属性(width、height、allowfullscreen等)
- 正确的YouTube嵌入URL格式(使用`/embed/`而非`/watch?v=`)
## 成果与优势
采用这种单次提示方法后,我们观察到:
- **几乎完美的准确性**,嵌入格式正确
- **响应式视频格式一致**,适配不同设备
- **为内容创作者节省大量时间**,无需手动查找和嵌入相关视频
- **内容质量提升**,自动精选相关视频内容
对于FlowHunt用户而言,这意味着他们可以专注于撰写文字内容,而LLM则负责查找和嵌入相关视频的技术环节。
## 单次提示为何优于其他方法
我们尝试了多种方法:
1. **零次提示:** 仅让LLM“查找并嵌入YouTube视频”,结果格式不一致,有时还会生成有问题的iframe代码。
2. **无示例的详细说明:** 虽然技术细节的补充有所改善,但没有具体示例,LLM仍会出现格式错误。
3. **少次提示:** 使用多个示例效果不错,但对这个任务而言过于繁琐且增加了不必要的token消耗。
单次提示成为最佳选择——既给予足够的指导,又不浪费资源。
## 超越YouTube:模式的拓展
我们已经将同样的单次提示技术应用于其他嵌入场景:
- Twitter/X帖子
- Instagram帖子
- 各类格式化输出
每种场景均遵循类似模式:展示一个完美示例,然后让LLM自行复制。
> 根据LLM的大小和复杂度,有时需要特别强调示例仅供参考,而不是完全照搬。对于小模型,单次提示中的示例内容有时会被“泄露”到输出中,影响最终答案。
## 在FlowHunt工作流中实现单次提示
如果您正在使用FlowHunt进行内容创作,可轻松在自己的工作流中实现单次提示:
1. 创建包含单次示例的模板
2. 设置变量以捕获用户输入
3. 配置LLM按示例模式处理输入
4. 通过集成将输出直接发送至WordPress
这种方法几乎可以适配任何你希望LLM稳定生成结构化输出的场景。
单次提示是一种技术,通过向语言模型展示一次期望的输出格式或行为示例,使其能够复制该模式并获得一致的结果。
它为大语言模型提供了所需iframe嵌入格式的精确示例,从而生成格式准确的YouTube嵌入,节省创作者时间,并确保内容质量一致。
可以,这一技术同样适用于嵌入Twitter/X帖子、Instagram帖子以及其他结构化输出,只需为大语言模型提供一个清晰的示例即可。
阿尔西亚是 FlowHunt 的一名 AI 工作流程工程师。拥有计算机科学背景并热衷于人工智能,他专注于创建高效的工作流程,将 AI 工具整合到日常任务中,从而提升生产力和创造力。
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