什么是 提示词工程？
提示词工程是一种设计、优化和迭代输入指令（提示词）的实践方法，旨在与大语言模型（LLM）及其他生成式 AI 系统进行有效沟通，以获得准确、一致且可靠的输出结果。
快速了解
| 创建时间 | 2020-2022 年（随 GPT-3 出现，因 ChatGPT 而普及） |
|---|---|
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
提示工程涵盖了一系列用于构建有效提示词的技术和方法论，以引导 AI 模型生成高质量、相关的响应。核心技术包括：零样本提示（Zero-shot Prompting，无需示例的直接指令）、少样本提示（Few-shot Prompting，提供示例引导模型）、思维链提示（Chain-of-Thought，鼓励逐步推理）和角色提示（Role Prompting，赋予特定角色或专业身份）。高级方法还包括思维树（Tree-of-Thought）、自一致性（Self-Consistency）和检索增强生成（RAG）。随着大语言模型的普及，提示工程已成为开发者、研究人员和 AI 从业者的关键技能，用于最大化模型性能并减少幻觉问题。
主要特点
- 迭代优化：根据模型输出和反馈持续改进提示词
- 上下文管理：在 token 限制内策略性地提供相关信息
- 输出格式化：指定期望的响应结构、长度和风格
- 任务分解：将复杂问题拆分为可管理的子任务
- 推理引导：使用思维链等技术提升逻辑推理能力
- 偏见缓解：设计提示词以减少不良偏见并提高公平性
常见用途
- 聊天机器人开发：为 AI 助手设计系统提示词和对话流程
- 代码生成：构建用于编程任务、调试和代码审查的提示词
- 内容创作：生成具有特定语气和风格的营销文案、文章和创意写作
- 数据提取：构建提示词从非结构化文本中提取和格式化信息
- 教育应用：创建采用教学提示策略的智能辅导系统
示例
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什么是提示词工程？
提示词工程是一种设计和优化输入指令的实践方法，旨在引导大语言模型生成准确、相关且高质量的输出。它包括选择合适的措辞、提供上下文、设置输出格式等技术，以最大化模型的性能。
提示词工程有哪些常用技术？
常用技术包括：零样本提示（直接给出指令）、少样本提示（提供示例引导）、思维链提示（鼓励逐步推理）、角色提示（赋予特定身份）、以及思维树和自一致性等高级方法。
如何写出有效的提示词？
有效提示词的关键包括：明确具体的指令、提供足够的上下文信息、指定期望的输出格式、将复杂任务分解为子任务、使用示例引导模型理解需求、以及通过迭代测试不断优化提示词。
提示词工程和模型微调有什么区别？
提示词工程通过优化输入来引导模型行为，无需修改模型参数，成本低且灵活；而模型微调需要在特定数据上重新训练模型参数，成本较高但可以实现更深层次的定制。两者可以结合使用以获得最佳效果。