Prompt提示词的主要构成包括指令、上下文、输入数据和输出提示。下面对每个部分进行进一步解释：

1. Instruction（指令）：这部分包含对模型的明确指令或任务描述。指令指导模型进行特定的操作或回答特定类型的问题。指令可以明确要求模型执行某项任务，例如总结一篇文章、回答特定问题、提供建议等。指令的清晰度和明确性对于模型产生准确的回答至关重要。

2. Context（上下文）：上下文部分提供与问题或主题相关的额外信息，以帮助模型更好地理解和回答问题。上下文可以包括背景知识、先前的对话内容、相关的事实或事件等。通过提供适当的上下文，模型可以根据问题的特定背景生成更准确、相关的回答。

3. Input Data（输入数据）：输入数据是我们感兴趣的问题或需要模型回答的信息。这部分通常以问题的形式出现，可以是特定的问题、要求解决某个问题的指示，或需要模型提供相关信息的请求。输入数据的准确性和明确性对于模型生成准确回答的重要性。

4. Output Indicator（输出提示）：输出提示表示我们希望模型以什么形式输出结果。这可以是指示模型生成特定类型的答案、要求模型给出理由或例子，或者指示模型以某种格式或结构输出结果。通过明确的输出提示，我们可以指导模型以特定的方式回答问题，并使得回答更具结构和可读性。

这些主要构成部分相互交织在一起，帮助定义问题的范围、期望的输出形式以及所需的上下文信息。合理和明确地构建这些部分，可以引导ChatGPT生成更准确、有用的回答，并满足特定的需求。

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