「学习笔记」大模型提示工程（Prompt Engineering）

calendar Dec 26, 2025 · 2 分钟阅读 · AI大模型 LLM 学习笔记  ·
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文章目录

1. 核心概念

  • 提示工程：通过精心设计输入文本（提示词）来引导大语言模型（LLM）产生期望输出的技术与实践。
  • 核心思想：将任务要求转化为LLM能理解的指令和上下文，引导模型的预测朝着我们期望的方向进行。

1.2 为什么需要提示工程？

  • LLM具有强大能力但需要正确引导
  • 同样的模型，不同的提示会产生截然不同的结果
  • 成本效益：好的提示可以减少API调用次数和token消耗
  • 可控性：使输出更符合业务需求和安全规范

2. 提示工程核心原则

2.1 清晰明确原则

指令必须直接、无歧义。避免模糊的表述。

  • 具体化：避免模糊描述，明确任务目标。
  • 结构化：使用清晰的格式（如列表、步骤）。
  • 示例：
    • 差：“写点关于AI的东西”
    • 好：“写一篇800字的科普文章，介绍生成式AI在医疗诊断中的应用，包括三个实际案例”

2.2 提供上下文原则

给予完成任务所需的背景信息。模型没有“常识”，你需要告诉它角色、目标、格式等。

  • 背景信息：提供必要的领域知识和约束条件
  • 角色设定：给模型分配特定角色（如专家、助手、创作者）
  • 格式要求：明确输出格式（JSON、Markdown、纯文本等）

2.3 迭代优化原则

提示工程是迭代过程

  • 基于模型反馈调整提示
  • A/B测试不同提示版本

2.4 分解复杂任务

将大任务拆解成模型易于处理的子步骤（即思维链）。

2.5 提供示例

少样本学习是强大的工具。通过给出1-3个输入-输出示例，能极大地校准模型的输出格式和风格。

3. 基本提示技术

3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

  • 不提供示例，直接给出指令
  • 适用于简单、通用任务
将这句话翻译成法语： ‘Hello, how are you?’

3.2 少样本提示（Few-Shot Prompting）

  • 提供少量（通常1-5个）示例作为参考
  • 适用于复杂或风格特定的任务
示例1：
输入："这部电影令人失望"
输出：{"sentiment": "negative", "confidence": 0.9}

示例2：
输入："水的化学式是什么？" 
输出："H₂O"

3.3 思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）

  • 引导模型展示推理过程
  • 提高复杂问题的准确性
问题：小明有5个苹果，给了小红2个，又买了3个，现在有几个？请一步步思考。

让我们一步步思考：
1. 最初有5个苹果
2. 给小红2个后：5 - 2 = 3个
3. 买了3个后：3 + 3 = 6个
所以答案是：6

4. 高级提示技术

4.1 自洽性（Self-Consistency）

  • 对于需要高准确度的任务，让模型生成多个答案（或推理路径），然后选择其中最一致或最合理的那个。
  • 提高数学和逻辑问题的准确性

4.2 生成知识提示（Generated Knowledge Prompting）

  • 先让模型生成相关知识，再基于这些知识回答问题
步骤1：列出关于气候变化对农业影响的5个关键点
步骤2：基于以上关键点，提出3项农业适应策略

4.3 定向刺激提示（Directional Stimulus Prompting）

  • 提供关键词或短语引导模型思考方向
关键词：创新、可持续发展、技术融合
请基于这些关键词，写一段关于未来城市的描述。

4.4 ReAct框架（Reason + Act）

  • 结合推理和行动（如搜索、计算）
  • 格式：Thought → Action → Observation → Answer
Thought: 我需要查找2023年诺贝尔经济学奖得主
Action: 搜索[2023诺贝尔经济学奖]
Observation: 克劳迪娅·戈尔丁获奖
Answer: 2023年诺贝尔经济学奖得主是克劳迪娅·戈尔丁

5. 结构化提示模板

5.1 角色-任务-格式模板

[角色]
你是一位经验丰富的[领域]专家

[任务]
请完成以下任务：[具体任务描述]

[约束条件]
- 输出长度不超过500字
- 使用专业但易懂的语言
- 包含3个关键要点

[格式要求]
使用Markdown格式，包含标题和项目符号列表

5.2 CRISPE提示框架

  • Capacity and Role（能力和角色）
  • Insight（背景信息）
  • Statement（任务陈述）
  • Personality（风格个性）
  • Experiment（期望输出格式）

5.3 ELI5模板

请用简单的语言解释[复杂概念]，就像向一个5岁孩子说明一样。使用类比和日常生活中的例子。

6. 领域特定提示技巧

6.1 创意写作

  • 提供风格参考（如模仿某作家）
  • 设定情感基调
  • 使用图像化语言提示
以海明威简洁有力的风格，写一段关于独自航海的故事。重点描写海上的孤独感和与大自然的对抗。

6.2 代码生成

  • 明确输入输出格式
  • 指定编程语言和版本
  • 包含边界条件处理
用Python编写一个函数，接收整数列表，返回所有偶数平方的和。如果列表为空，返回0。包含类型注释和测试用例。

6.3 数据分析

  • 明确分析目标
  • 指定数据格式
  • 要求可视化建议
分析以下销售数据，找出：
1. 月度增长趋势
2. 最畅销的产品类别
3. 客户购买模式

数据格式：CSV，包含日期、产品、数量、金额字段

6.4 学术研究

  • 要求引用格式
  • 区分事实和观点
  • 明确理论框架
以APA格式撰写关于机器学习公平性的文献综述，涵盖2018-2023年的关键研究。区分不同学派观点，最后提出研究空白。

7. 提示优化策略

  1. 分解复杂任务

    • 将大任务拆分为子任务
    • 使用多轮对话分步解决
    • 中间结果验证

  2. 控制输出长度

    • 明确token或字数限制
    • 使用"用一句话概括"等指令
    • 分点列举而非长篇大论

  3. 温度参数调整

    • 低温度（0.1-0.3）：确定性高，适合事实性任务
    • 中等温度（0.5-0.7）：平衡创意和一致性
    • 高温度（0.8-1.0）：创意性强，适合头脑风暴

  4. 避免常见陷阱

    • 模棱两可：明确而非开放-ended
    • 过度约束：在指导性和灵活性间平衡
    • 假设共享知识：不要假设模型知道你的特定上下文

8. 评估提示效果

  1. 定量指标

    • 任务完成度
    • 输出相关性
    • 事实准确性
    • 响应时间/token消耗

  2. 定性评估

    • 语言流畅性
    • 逻辑连贯性
    • 创意新颖性
    • 实用性

  3. A/B测试方法

    • 创建提示变体
    • 相同输入对比输出
    • 人工或自动化评估

9. 实用工具与资源

  1. 提示IDE/试验场：
    • OpenAI Playground： 用于GPT系列模型的试验和测试。
    • Claude Console： 用于Anthropic模型的试验。
    • Prompt IDE： 一些第三方工具（如Cursor IDE内置的提示管理）。
  2. 提示模板库：
    • OpenAI Cookbook： 丰富的官方示例和最佳实践。
    • LearnPrompting.org： 优秀的免费学习网站和课程。
    • Awesome-Prompt-Engineering： GitHub上的资源列表。
    • PromptPerfect、PromptHero： 提示库和优化工具。
  3. 框架与库：
    • LangChain / LlamaIndex： 用于构建复杂LLM应用的框架，内置许多提示模板和管理工具（包括提示管理和链式调用）。
    • Guidance / LMQL： 允许使用更编程化的方式控制LLM输出的语言。
  4. 学习与社区资源：
    • Prompt Engineering Guide： 详细的提示工程指南。
    • Reddit r/PromptEngineering： 专门的提示工程讨论社区。
    • Discord AI社区： 各类AI相关的讨论群组。

总结

  • 根本目标：最大限度地激发和利用大模型已有的知识与能力，而不是教它新东西。
  • 核心过程： 明确任务 -> 设计初始提示 -> 测试评估 -> 分析迭代 -> 固化模板。
  • 心态： 像在指导一位极其聪明但需要明确指引、且偶尔会“自由发挥”的实习生或专家。你需要清晰地交代背景、任务、格式，并检查其工作。
  • 未来趋势： 随着模型本身越来越智能和遵循指令，基础提示工程的重要性可能会下降，但对于构建可靠、可控、高性能的生产级应用，精细化的提示设计、系统架构（如RAG、Agents）与工作流程管理将变得更加关键。

一句话概括提示工程：通过最有效的“沟通方式”，让AI理解你的意图，并发挥出它的最大潜力 。

END .

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