掌握Prompt Engineering（提示工程）：解锁大型语言模型的无限潜能 - 链载Ai

如今大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为自然语言处理领域的重要工具。这些模型通过训练大量文本数据，能够生成与人类表达高度相似的文本，广泛应用于教育、研究、商业和医疗健康等多个领域。然而，要充分发挥LLMs的潜力，关键在于如何有效地与它们进行交互。这就引入了提示工程（Prompt Engineering）的概念（探索 Prompt：从基础概念到高级工程技术），即通过精心设计输入提示，引导模型生成符合用户需求的响应。今天我们一起来聊一下Prompt Engineering。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";color: rgb(5, 7, 59);font-weight: 600;font-size: 20px;border-width: initial;border-style: none;border-color: initial;line-height: 1.7;letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">一、大型语言模型概述

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";color: rgb(5, 7, 59);font-weight: 600;font-size: 18px;border-width: initial;border-style: none;border-color: initial;line-height: 1.7;letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">1.1 在线模型

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";font-size: 15px;line-height: 1.7;color: rgb(5, 7, 59);letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">在线模型依托云平台运行，用户无需具备强大的本地计算能力即可轻松访问。这些模型能够持续更新，确保用户始终能够享受到最新的语言处理技术成果。OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude是在线模型的典型代表。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";color: rgb(5, 7, 59);font-weight: 600;font-size: 18px;border-width: initial;border-style: none;border-color: initial;line-height: 1.7;letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">1.2 离线模型

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";font-size: 15px;line-height: 1.7;color: rgb(5, 7, 59);letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">与在线模型不同，离线模型直接在本地硬件上运行，为用户提供更高的控制权和隐私保护。然而，这也带来了更高的计算要求。Meta的LLaMA和Mistral AI的模型是离线模型的佼佼者，尤其适用于对数据主权有严格要求的场景。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";font-size: 15px;line-height: 1.7;color: rgb(5, 7, 59);letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">提示工程是设计输入提示以有效传达用户意图给LLMs的艺术与科学的结合。通过精心构造提示，用户可以引导模型生成更符合其需求的响应（提示词（Prompting）在LLM架构中的作用）。Prompt Engineering的关键在于提高响应质量、减少歧义、解锁高级功能以及优化token使用。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";font-size: 15px;line-height: 1.7;color: rgb(5, 7, 59);letter-spacing: normal;text-align: start;background-color: rgb(253, 253, 254);">使用精确的语言可以提高响应的相关性和准确性。例如，提示“以要点形式概括这篇研究文章的关键发现”比“概括这篇文章”提供了更清晰的指导，从而得到更结构化的响应。

避免模糊措辞可以降低生成无关输出的风险。明确、具体的提示有助于模型理解用户的意图，从而生成更准确的回答。

通过提示，用户可以鼓励模型充分利用其推理能力。这有助于模型在处理复杂问题时表现出更高的准确性和连贯性（Prompt工程八大技巧：打造高效LLM应用）。

平衡详细性和简洁性以维持效率并避免超过令牌限制至关重要。有效的提示应在提供足够信息的同时保持简洁，以确保成本效益和高质量的交互。

三、关键prompt技巧

为了改善用户与LLMs的交互体验，以下是一些有效的提示技巧（一些优秀的 Prompt 库：提升 AI 工具使用效率与创造力）：

3.1 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

零样本提示直接询问模型问题，不提供额外示例或上下文。这种方法依赖于模型的预训练知识，适用于一般查询或需要无偏见响应的场景。例如，“解释机器学习中的迁移学习概念”。

3.2 少样本提示（Few-Shot Prompting）

少样本提示在提出主要问题之前提供几个示例，以建立响应风格或结构。这对于需要特定格式或领域特定语言的任务特别有用。例如，在翻译任务中提供几个英语到法语的翻译示例后，让模型完成下一个翻译。

TranslatethefollowingEnglishphrasesintoFrench:Goodmorning—BonjourHowareyou?—Commentçava?Seeyoulater—[Modelcompletes]

3.3 思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）

思维链提示（Chain-of-Thought (CoT)：引导大型语言模型解决问题的有效策略）鼓励模型逐步展示其推理过程，从而提高复杂答案的一致性和准确性。这对于解决问题和进行数学计算特别有帮助。例如，在解决行驶距离问题时，要求模型显示其计算步骤。

Ifacartravelsat60km/hfor2hoursandthenat80km/hfor1hour,whatisthetotaldistancetraveled?Showyourcalculations.

3.4 元提示（Meta Prompting）

元提示指导模型遵循特定的结构或框架，专注于响应的格式而非内容。例如，要求模型使用“引言、支持论点、反对论点、结论”的结构对陈述进行批判性分析。

Provideacriticalanalysisofthefollowingstatementusingthestructure:Introduction,ArgumentsFor,ArgumentsAgainst,Conclusion.

3.5 角色扮演（Role-Playing）

角色扮演技术为模型分配特定角色，帮助其从特定角度生成响应。例如，让模型扮演经验丰富的软件架构师，向初级开发人员解释微服务架构的原理。

Youareanexperiencedsoftwarearchitect.Explaintheprinciplesofmicroservicesarchitecturetoagroupofjuniordevelopers.

3.6 生成知识提示（Generated Knowledge Prompting）

生成知识提示要求模型在解决主要任务之前提供相关的背景信息，从而获得更知情的响应。例如，在解释太阳能如何融入现有电网之前，列出可再生能源的关键特征。

Listthekeyfeaturesofrenewableenergysources.Then,explainhowsolarenergycanbeintegratedintotheexistingpowergrid.

3.7 自我批评提示（Self-Critique Prompting）

自我批评提示鼓励模型评估和改进自己的输出，从而增强深度和准确性。例如，在总结法国革命的原因后，要求模型对其摘要进行批判性评估

SummarizethecausesoftheFrenchRevolution.Then,critiqueyoursummaryforanymissingkeypointsandreviseaccordingly.

3.8 上下文提示（Contextual Prompting）

提供额外的上下文信息有助于模型根据特定场景或专业知识领域生成更贴切的响应。这有助于增强响应的针对性和实用性。

Asahistorianspecializinginancientcivilizations,describethesignificanceoftheRosettaStoneinunderstandingEgyptianhieroglyphs.

3.9 指令提示（Instruction Prompting）

明确的指令可以确保模型遵循特定的任务结构，从而提高输出质量和合规性。这对于需要遵循特定格式或要求的任务非常有用。

Writea200-wordessayontheimpactofclimatechangeonpolarbears,citingatleastthreescientificstudies.

3.10 苏格拉底式提问（Socratic Questioning）

Discusstheethicalimplicationsofartificialintelligence:Whatarethepotentialbenefits?Whataretherisks?Howcanwemitigatenegativeoutcomes?

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