大模型（2）——提示工程（Prompt Engineering）

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

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。”
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。”

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

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

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