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大模型（2）——提示工程（Prompt Engineering）

news 来源：原创 2025/7/24 5:13:04

文章目录

      • 一、提示工程的核心概念
        • 为什么需要提示工程？
      • 二、提示设计的基本原则
      • 三、实用提示工程技巧
        • 1. 角色设定法
        • 2. 示例引导法（Few-Shot Learning）
        • 3. 分阶段提问
        • 4. 负面约束
        • 5. 温度（Temperature）控制
      • 四、不同任务类型的提示模板
        • 1. 文本生成
        • 2. 数据分析
        • 3. 代码开发
        • 4. 图片生成
      • 五、常见错误与解决方案
      • 六、工具与资源推荐
      • 七、总结

以下是关于**提示工程（Prompt Engineering）**的详细介绍，涵盖其核心概念、设计原则、实用技巧以及实际应用示例：

一、提示工程的核心概念

提示工程（Prompt Engineering） 是通过设计和优化输入指令（即“提示词”），引导大模型（如GPT、Claude等）生成更准确、相关且符合预期的输出的技术。其本质是通过语言与模型对齐意图，类似于“用正确的方式提问”。

为什么需要提示工程？
  • 模型无自主意图：大模型本质是概率生成器，需要清晰指令明确任务边界。
  • 性能依赖输入质量：模糊的提示会导致输出偏离需求（如答非所问）。
  • 解锁隐藏能力：某些能力需通过特定提示激活（如思维链推理）。

二、提示设计的基本原则

  1. 明确任务目标

    • 错误示例：“写一篇关于气候变化的文章。”（目标模糊）
    • 优化示例：“以科普风格写一篇800字文章，解释全球变暖对极地生态系统的影响，需包含数据支持和实际案例。”

  2. 提供充足上下文

    • 错误示例：“总结这篇文档。”（未提供文档内容）
    • 优化示例：“以下是关于量子计算的论文摘要：[插入摘要]。请用3句话概括其核心创新点。”

  3. 结构化指令

    • 使用分步骤、角色扮演或模板约束输出格式：
      你是一名经验丰富的营养师。请根据以下用户需求提供建议：  
1. 用户目标：30天内减重5公斤  
2. 饮食限制：素食主义，对坚果过敏  
3. 输出格式：每日三餐食谱（包含热量估算）+ 运动计划

  4. 引导推理过程

    • 激活模型的逻辑分析能力（如思维链技术）：
      问题：如果3台机器5分钟生产60个零件，6台机器生产240个零件需要多久？  
请逐步分析：  
1. 计算单台机器每分钟产量  
2. 推导6台机器的总效率  
3. 计算所需时间

三、实用提示工程技巧

1. 角色设定法

设立角色+描述问题+设定目标+补充要求

通过赋予模型特定角色，约束输出风格和专业性：

你是一名资深律师，需要为客户起草一份跨境电商商标侵权警告函。  
要求：  
- 引用《中华人民共和国商标法》相关条款  
- 语言正式但避免威胁性措辞  
- 包含整改期限（7天）和后果说明
2. 示例引导法（Few-Shot Learning）

提供输入-输出示例，明确任务模式：

请将以下中文俚语翻译成英文，保持口语化且符合目标文化：  
示例1：  
输入：别打马虎眼！  
输出：Don’t beat around the bush!  
示例2：  
输入：他真是个铁公鸡。  
输出：He’s such a penny-pincher.  
待翻译：这件事八字还没一撇呢。
3. 分阶段提问

将复杂任务拆解为多轮交互，逐步细化需求：

  • 第一轮：“我需要一篇关于新能源汽车的演讲稿，听众是投资人。”
  • 第二轮：“请在前三页加入近三年中国市场的增长率数据，并对比特斯拉与比亚迪的商业模式。”
4. 负面约束

明确禁止模型执行的操作：

你正在为小学生编写一个成语故事。要求：  
- 故事长度不超过300字  
- 避免使用任何暴力或恐怖元素  
- 最后用一句话解释成语含义
5. 温度（Temperature）控制

通过参数调节输出的创造性（适用API调用）：

  • 低温度（0.2）：用于事实性问答，输出确定性高。
  • 高温度（0.8）：用于创意写作，增加多样性。

四、不同任务类型的提示模板

1. 文本生成
角色：你是一位科幻小说作家  
任务：以“量子计算机诞生后，人类发现了平行世界的入口”为开头，续写一个短篇故事  
要求：  
- 包含技术细节（如量子隧穿效应）  
- 主角为女性工程师  
- 结局具有反转性
2. 数据分析
分析以下2023年Q2销售数据：[插入CSV数据]  
输出：  
1. 销售额最高的产品类别及增长率  
2. 按地区分布的客户复购率对比  
3. 用Markdown表格呈现TOP5滞销品
3. 代码开发
你是一名Python开发专家。请编写一个函数：  
功能：从包含混合文本的字符串中提取所有日期（格式：YYYY-MM-DD）  
输入示例："报告提交于2023-08-01，修订版本计划在2023/09/15前完成"  
输出示例：["2023-08-01", "2023-09-15"]  
要求：  
- 兼容“/”和“-”分隔符  
- 返回列表按日期升序排列
4. 图片生成
主体：一个撑伞小女孩
细节：大大的眼睛，面容清秀，扎着两个麻花辫，面带笑容；撑这一把红色的伞；走在人来人往的大街上
风格：油画风格

五、常见错误与解决方案

错误类型问题示例改进方案
指令模糊“写点有趣的东西”明确主题、受众、长度和风格（如“为大学生写一篇关于AI伦理的幽默短评”）
缺乏上下文“翻译这句话：The project is off track”补充领域信息：“翻译这句项目管理术语：The project is off track（需口语化中文）”
过度复杂单次提示包含10个要求分步骤提问：先完成框架，再迭代补充细节
忽略模型能力边界“预测下周比特币价格”调整为分析任务：“基于历史数据，列出影响比特币价格的3个潜在因素”

六、工具与资源推荐

  1. 提示优化工具

    • PromptPerfect：自动优化提示词结构。
    • LearnPrompt.org：中文提示工程教程库。

  2. 案例库

    • Awesome ChatGPT Prompts：GitHub热门提示词集合。
    • PromptBase：付费高质量提示交易平台。

  3. 学术研究

    • 论文：《Prompt Programming for Large Language Models: Beyond the Few-Shot Paradigm》（提示编程方法论）。

七、总结

提示工程是释放大模型潜力的关键技能，核心在于清晰定义任务+结构化引导模型思考。实际应用中需注意：

  • 迭代优化：通过测试不同提示版本对比效果。
  • 领域适配：医疗、法律等专业领域需结合术语和规范。
  • 伦理审查：避免生成有害或偏见内容（如添加过滤条件）。

通过持续实践，可显著提升模型输出质量，减少“AI幻觉”风险，使其真正成为高效的生产力工具。

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