本文系统介绍了16种大模型提示词工程技巧，分为基础框架、逻辑增强、任务拆解、精准控制和进阶调教五大模块。从零样本提示、角色设定到思维链、自洽性过滤等高级方法，每种技巧均配有原理说明和实战样例。文章强调这些技巧可组合使用，核心在于用逻辑武装AI而非指望其读懂人心，帮助用户从"高级搜索"使用者升级为真正的AI驾驭者。
在 AI 圈有一句流行语：“Prompt 是新时代的编程语言。”
同样是使用大模型，有人只能把它当成高级搜索框，而有人却能让它写出行业分析报告、复杂的代码架构甚至创意剧本。这其中的分水岭，就是提示词工程（Prompt Engineering）。
今天，我们深度拆解 16 种主流的提示词技巧，带你从底层逻辑出发，彻底驯服大模型。
第一模块：基础框架——决定输出的“上下限”
- 零样本提示 (Zero-Shot)
原理：直接利用模型预训练时储备的通用知识。
适用场景：简单问答、常识咨询、标准格式转换。
普通案例：“帮我写个产品好评。”
深度优化：“请为一款‘静音筋膜枪’写一段 50 字左右的电商好评，重点突出‘午休使用不吵闹’和‘力度深入’，语气要像真实的消费者。”
- 少样本提示 (Few-Shot)
原理：给模型提供 2-3 个样板，利用大模型的“类比学习”能力。
适用场景：统一输出风格、特定格式抓取、情感分类。
实战样例：
输入： > 文本：“这顿饭太难吃了。” -> 情感：负面
文本：“老板服务很周到。” -> 情感：正面
文本：“物流一般，但东西好。” -> 情感：
输出： 中立/正面（模型会模仿前文格式进行归纳）。
- 角色设定 (Role Prompting)
原理：缩小模型的采样空间，使其输出更符合特定职业的专业逻辑和语气。
操作要点：职业 + 经验背景 + 任务目标。
普通案例：“怎么写好简历？”
深度优化：“你现在是一名曾在字节跳动、腾讯任职的资深技术猎头。我是一名有 3 年经验的前端开发，请从 HR 筛选的角度，指出我这份简历中‘项目经历’部分的三个硬伤，并给出修改建议。”
第二模块：逻辑增强——让 AI 学会“深思熟虑”
- 思维链 (Chain of Thought, CoT)
原理：通过诱导模型输出中间推理步骤，减少复杂问题的逻辑跳跃。
核心关键词：“请逐步思考”。
实战样例：
“贾斯汀有 27 个苹果。他给了妹妹 11 个，又买了 10 个，然后把剩下的平均分成了 4 份。请逐步思考：先算剩下的，再加买入的，最后算除法，并给出最终答案。”
- 自洽性过滤 (Self-Consistency)
原理：针对同一个问题让模型生成多次回答，取出现频率最高的答案（类似“少数服从多数”）。
适用场景：数学难题、逻辑判断、代码 Debug。
操作方法：在 Prompt 结尾加上：“请尝试用 3 种不同的解题思路分析此问题，如果结果不同，请对比后给出最可靠的一个。”
- 思维树 (Tree of Thoughts, ToT)
原理：模拟人类头脑风暴，将问题拆解成多个分支（想法），并评估每个分支的潜力，择优继续。
实战样例：“针对‘如何将一款小众咖啡豆卖给不喝咖啡的年轻人’，请提出三个差异化的营销方向（方向 A 视觉、方向 B 功能、方向 C 社交）。请评估这三个方向的成本和获客潜力，并选出最优的一个进行详细方案策划。”
- 后退提问 (Step-Back Prompting)
原理：“退一步海阔天空”。在回答具体细节前，先让 AI 确认背后的基本原理。
实战样例：
具体问题： “如何解决我这款 2022 款 MacBook 屏幕闪烁的问题？”
后退一步： “在回答具体维修步骤前，请先列出导致笔记本液晶显示屏闪烁的常见的 5 个物理逻辑原因（如排线、显卡、电压等），然后再根据这些原因给出排查建议。”
第三模块：任务拆解——应对“不可能完成的任务”
- 从易到难 (Least-to-Most)
原理：将复杂任务手动拆解为相互关联的子问题。
操作方法：“我想开发一个记账 App。首先，请帮我列出核心功能模块；其次，针对‘记账输入’模块设计数据库字段；最后，写出该功能的伪代码。”
- 提示词链 (Prompt Chaining)
原理：将上一轮的输出作为下一轮的背景，环环相扣。
实战案例：
- ReAct 框架 (Reason + Act)
原理：推理（Reason）+ 行动（Act）。要求 AI 在执行任务时说明它为什么要这么做，并观察结果。
适用场景：调用搜索插件、数据库查询。
实战样例：“请帮我规划去大理的行程。请先思考现在的季节气候（Reason），然后搜索目前的机票价格（Act），最后根据预算给出 3 天的路线。”
第四模块：精准控制——杜绝“废话”与“幻觉”
- 负面约束 (Negative Prompting)
原理：明确划定“禁区”，防止 AI 陷入陈词滥调或产生偏见。
实战样例：“请写一段关于‘自律’的励志感悟。要求：严禁使用‘坚持就是胜利’、‘不积跬步’等陈旧成语；字数控制在 100 字以内；不要使用任何表情符号。”
- 结构化标记 (Use Delimiters)
原理：使用特定的符号（如###,“”",< >）来区分指令、参考资料和待处理文本。
实战样例：
你需要根据以下内容写摘要。
资料内容如下：
[此处粘贴长文本]
输出要求：请使用 HTML 列表格式返回。
- 迭代优化 (Iterative Refinement)
原理：不追求“一步到位”，通过对话反馈不断修正。
操作方法：“你刚才给出的方案太偏向技术层面，我需要面对的是零基础客户。请保留方案逻辑，但改用比喻的手法重新表述一遍。”
第五模块：进阶调教——探索 AI 的潜力边界
- 情感激励 (Emotion Prompting)
原理：实验证明，在 Prompt 中加入情感重要性描述，能激发 LLM 在处理某些任务时的“责任感”。
实战样例：“这篇演讲稿决定了我能否拿到本年度的奖学金，对我的一生都至关重要。请务必用最严密的逻辑和最动人的词汇来撰写。”
- 生成知识 (Generated Knowledge)
原理：让 AI 先“复习”知识，再进行创作，防止其张冠李戴。
实战样例：“在写关于‘碳达峰’的政策解读前，请先列出目前中国关于碳达峰的三个核心政策文件及关键指标。基于这些准确信息，再写一篇面向企业的应对建议。”
- 元提示词 (Meta-Prompting)
原理：让 AI 成为你的“Prompt 设计师”。
实战样例：“我希望你成为一名 Prompt 专家。我想让你帮我写一个复杂的 Prompt，目标是让 AI 模仿鲁迅的文风写当代大厂的周报。请先向我询问你需要的补充信息，然后再生成这个 Prompt。”
💡 总结
这 16 种方式并非孤立存在。在实际应用中，我们往往会进行组合：
“角色设定 + 结构化标记 + 思维链 + 迭代优化” 才是最强的组合拳。
不要指望 AI 读懂你的心，要用你的逻辑去武装 AI。
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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
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