「学习笔记」大模型提示工程（Prompt Engineering）

一、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期望的方向进行

1.1 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

二、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”，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

三、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

四、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

五、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。

六、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。

七、提示优化策略

7.1 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

7.2 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

7.3 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

7.4 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

八、评估提示效果

8.1 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

8.2 定性评估

• 语言流畅性
• 逻辑连贯性
• 创意新颖性
• 实用性

8.3 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

九、实用工具与资源

9.1 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）

9.2 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

9.3 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

9.4 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。