“提示词工程是用户与大模型交流的桥梁，提示词的好坏直接影响到模型的效果。”
在大模型应用开发中，所有的操作最终的结果都是拼接成提示词输入给大模型，因此可以说提示词是大模型应用的核心。
因此，而诞生了一项叫做提示词工程的技术，提示词工程是与大模型交互的核心技术，旨在通过设计和优化输入提示词，充分释放大模型的潜力。提示词工程将大模型视为一个任务执行者，通过明确的指令和上下文信息，引导其完成特定任务。
提示词工程
提示词工程的关键在于将大模型作为一个智能助手，通过输入提示词，帮助其理解任务目标，处理输入数据并生成符合需求的输出。
提示词的主要功能：
任务描述：通过自然语言明确任务目标，如帮我写一个rag应用案例代码
上下文提供：为大模型提供背景信息，如任务场景，输入数据的格式等，帮助其更好地理解任务。
输出引导：通过指定输出格式(如json，markdown)或风格(如简约，严谨)，确保生成结果符合预期。
虽然说提示词说起来好像很简单，一个字一句话都可以成为提示词；但要想按照具体的业务需求写好一个提示词却好像远没有那么简单。
也就是说写提示词很简单，但写好提示词很难。
而在真实的业务实践中，根据不同的业务场景，提示词也被总结出了一些写作模版；这些模板或许不是最好的，但肯定是经过实践检验的，能够适应大部分业务场景。
提示词工程的框架与方法
提示词工程通常采用结构化框架，如ICIO、BORE等，帮助设计高效提示词。例如：
- ICIO框架：包括指令（Instruction）、背景（Context）、输入数据（Input Data）和输出引导（Output Indicator）。适用于文本生成、代码重构等任务。
- 链式思维（Chain-of-Thought）：引导大模型逐步推理，适合复杂逻辑任务，如数学计算或医学诊断。
提示词可以说是能够应用于大模型的方方面面，不论是懂技术的开发人员，还是不懂技术的使用人员，学好提示词的编写是使用大模型的必备能力之一。
提示词的有效性依赖五大核心要素，缺一不可：
- 指示（Instructions）：明确模型要执行的具体动作，如 “总结”“分析”“生成”“翻译”；
- 上下文（Context）：提供任务相关的背景信息，如 “基于 2024 年中国宠物经济报告”“用户是刚毕业的大学生”；
- 例子（Examples）：展示预期输出风格或格式，尤其适用于复杂任务（如 “参考示例‘好评：口感细腻，甜度适中’，标注以下评论的情感倾向”）；
- 输入（Input）：用户的原始需求或待处理内容，如 “以下是某产品的用户反馈文本”；
- 输出（Output）：指定结果的形式，如 “输出表格”“分 3 点回答”“控制在 500 字内”。
提示词工程的优化与迭代
提示词工程强调通过不断优化提示词，提高大模型的输出质量。例如：
- 明确性：指令清晰无歧义。
- 简洁性：避免冗余信息。
- 结构化：使用格式化输出便于解析。
通过提示词工程，大模型可以从一个“工具”转变为一个“智能助手”，在多种场景中提供高效、准确的解决方案。
最后
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