Prompt Engineering指南已更新
什么是Prompt Engineering？提示工程是开发和优化提示词以有效使用语言模型的学科。
核心技巧：
1.零样本提示(Zero-shot)：不提供示例直接提问。例："翻译Hello" -> "你好"
2.少样本提示(Few-shot)：提供1-5个示例。例：英Hello->中你好 / 英World->中世界 / 英AI->中?
3.思维链提示(CoT)：引导模型逐步推理。问：小明有5个苹果，买了3个，还剩几个？答：5+3=8，8-0=8个
提示词结构模板：1.角色定义("你是XX领域专家") 2.任务描述("请完成XX任务") 3.背景信息("背景：XXX") 4.输出格式("格式要求：XXX") 5.约束条件("注意事项：XXX")
高级技巧：系统提示词定义AI整体行为，用户提示词处理具体任务。temperature参数：低温度0.0-0.3更确定，高温度1.0+更多样。
常见错误：提示太模糊、缺少约束、未指定格式、信息不足、角色不清。
最佳实践：迭代优化、明确具体、提供示例、分解任务、使用分隔符、限制长度、测试多种方式。
Prompt Engineering 指南
Prompt Engineering 是设计和优化输入提示词的技术，旨在引导大语言模型产生更准确、更有用的输出。掌握这项技能是有效使用 LLM 的关键。
与大语言模型交互时，提示词的质量直接决定输出的质量。好的提示词能够准确传达意图、提供足够上下文、引导模型产生期望响应。
1. 核心技巧分类
Zero-shot：不提供示例，直接提问。适合模型已充分学习的任务。
Few-shot：提供1-5个输入-输出示例，帮助理解任务模式。显著提升复杂任务准确性。
Chain-of-Thought：引导模型逐步推理，而非直接给答案。大幅提升数学推理和逻辑分析能力。
Self-Consistency：多次采样取多数答案，通过多样性提高可靠性。
2. 提示词结构模板
1. 角色定义：明确模型扮演的角色。例如：你是一位资深软件工程师。
2. 任务描述：清晰说明要做什么。例如：审查以下代码并找出潜在问题。
3. 上下文信息：提供必要的背景知识。例如：这段代码用于处理用户认证。
4. 输出格式：指定期望的输出形式。例如：以表格形式呈现问题清单。
5. 约束条件：限定回答范围和方式。例如：只关注性能问题，不涉及代码风格。
3. System Prompt vs User Prompt
System Prompt：定义模型的长期行为和角色，在整个对话中保持一致，设置规则和输出格式。
User Prompt：每轮对话的具体请求，包含即时的问题或任务，可以根据需要变化。
4. Temperature 参数
Temperature 控制输出随机性：
0.0-0.3：低随机性，结果确定性强，适合代码生成、数据提取。
0.3-0.7：中等随机性，平衡确定性和创造力，适合日常对话和写作。
0.7-1.0：高随机性，结果更有创意，可能产生不一致的回答，适合头脑风暴。
5. 常见错误与改进
错误1：过于模糊。差：写关于狗的内容。好：写500字科普文章介绍狗的嗅觉原理。
错误2：缺少上下文。差：这个代码有什么问题。好：以下Python代码处理大数据集时内存溢出，请找出问题。
错误3：约束不当。差：写一篇好文章。好：以高中生能理解的语言解释光合作用，包含化学方程式。
错误4：缺少格式。差：分析这份报告。好：用三个要点总结，每个要点不超过两句话。
6. 高级技巧
1. 思维链提示：加上一句让我们一步步思考，引导模型推理。
2. 自我反思：让模型在回答后检查是否有遗漏或错误。
3. 少样本选择：选择具有代表性的示例，而非随意选择。
4. 迭代优化：根据输出效果持续调整提示词。
5. 上下文管理：长对话中适时总结和压缩上下文。
7. 最佳实践总结
1. 明确具体：提供清晰具体的指令，避免模糊表达。
2. 结构化：使用清晰的格式组织提示词。
3. 提供示例：复杂任务使用Few-shot示例引导。
4. 迭代优化：根据输出效果持续调整。
5. 指定格式：明确说明期望的输出格式。
6. 合理用参数：正确使用Temperature、Max Tokens等参数。
7. 角色定义：为复杂任务定义明确的角色。
总结
Prompt Engineering是LLM交互的核心技能。掌握Zero-shot、Few-shot、CoT等技巧，遵循结构化模板，理解System/User Prompt区别，合理设置参数，能够显著提升LLM输出质量。
声明：本文由AI生成，可能存在错误或不准确之处。
最后更新：2026-01-29