提示工程

提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化输入提示的过程，以引导大型语言模型（LLM）生成更准确、相关和有用的输出。随着LLM的普及，提示工程已成为一项关键技能。

提示工程的基本原则

清晰明确

• 使用简洁、直接的语言
• 明确指定任务和期望输出
• 避免模糊不清的指令

提供上下文

• 包含相关背景信息
• 定义专业术语或不常见概念
• 说明目标受众和使用场景

结构化输入

• 使用格式化的提示（如列表、分步骤）
• 为复杂任务提供示例
• 指定输出格式

高级提示技术

少样本学习 (Few-shot Learning)

通过在提示中提供几个示例，帮助模型理解任务模式：

将以下句子翻译成法语：

英语: The weather is nice today.
法语: Le temps est beau aujourd'hui.

英语: I love artificial intelligence.
法语: J'aime l'intelligence artificielle.

英语: What time is the meeting tomorrow?
法语:

思维链 (Chain-of-Thought, CoT)

引导模型展示推理过程，提高复杂问题的解决能力：

问题：一个苹果售价5元，一个橙子售价3元。如果我买了2个苹果和3个橙子，总共花了多少钱？

思考过程：
2个苹果的价格 = 2 × 5元 = 10元
3个橙子的价格 = 3 × 3元 = 9元
总价 = 10元 + 9元 = 19元

答案：19元

角色提示 (Role Prompting)

指定模型应扮演的角色，引导特定视角或专业知识：

你是一位经验丰富的数据科学家。请分析以下数据集并提出见解...

自我反思 (Self-reflection)

让模型评估自己的输出并进行改进：

解决以下数学问题，然后检查你的解答是否正确，如有错误请更正。

提示优化策略

迭代改进

• 从简单提示开始
• 分析模型响应
• 根据结果调整提示
• 重复直到达到满意效果

提示模板

为常见任务创建标准化提示模板：

任务：[任务描述]
背景：[相关背景信息]
格式要求：[输出格式说明]
示例：[示例输入和输出]
输入：[实际输入]

提示组合

将多个提示技术组合使用，如结合角色提示和思维链：

你是一位经验丰富的数学教授。请解决以下问题，并展示详细的解题步骤...

常见应用场景

• 内容创作与编辑
• 代码生成与调试
• 数据分析与解释
• 教育辅助与学习
• 创意写作与头脑风暴

提示工程的未来发展

• 自动化提示优化
• 个性化提示适应
• 多模态提示设计
• 提示库和标准化

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本文将持续更新，敬请关注！