大模型开发：Prompt提示词工程从入门到精通

提示词工程是大模型开发的基本功。本文将从原理讲解、设计流程、优化思路及案例实战这5个方面，系统性地介绍Prompt提示词工程，帮助您全面掌握提示词（Prompt）设计的全流程。

目录

1. 入门篇：Prompt 工程基础

2. 设计篇：Prompt 构成与流程

3. 实战篇：三大范式详解与示例

• 零样本（Zero-shot）

• 少样本（Few-shot）

• 链式思维（Chain-of-Thought）

• 优化篇：调优思路与技巧

• 高级篇：模板化、自动化与工具链

• 案例篇：五大典型案例



1. 入门篇：Prompt 工程基础
什么是 Prompt 工程？
Prompt 工程（Prompt Engineering）是针对大语言模型（LLM）设计、撰写和优化输入提示词的系统化方法，目的是引导模型产生符合预期的输出。它类似于给模型“下指令”，通过巧妙的语言表达，让模型“理解”任务。
提示词的价值：

• 提高输出质量：减少歧义、控制风格、提升准确度

• 扩展应用场景：覆盖写作、翻译、代码生成、知识问答等

• 降低成本：减少反复微调、减少 API 调用次数



2. 设计篇：Prompt 构成与流程
2.1 Prompt 的三要素
1. 任务说明（Instruction）：明确“做什么”（如“请将下列文字翻译成英文”）
2. 上下文（Context）：提供必要的信息（如原文、背景、格式要求）
3. 输出约束（Constraint）：格式、长度、风格、语气等（如“字数不超过100字”，“以新闻稿形式”）


2.2 设计流程
1. 明确目标：先写出一句“自然语言”版需求
2. 拆解要素：将任务说明、上下文、约束分开梳理
3. 初版编写：按照三要素拼接成完整 Prompt
4. 测试验证：调用模型，观察输出，记录问题
5. 迭代优化：调整指令、增删示例、微调格式
6. 封装复用：将成熟 Prompt 模板化，输出文档或脚本


3. 实战篇：三大范式详解与示例
3.1 零样本（Zero-shot）
特点：不提供示例，直接给出指令

示例：文本情感分析

指令：请判断以下评论的情感倾向，并输出“正面”、“中性”或“负面”：评论：我非常喜欢这部电影，但结尾有些仓促。

• 输出约束：仅输出三种标签之一

• 优化思路：可加入“简要说明理由”




3.2 少样本（Few-shot）
特点：提供少量输入–输出对，帮助模型“对齐”

示例：英文同义句改写

以下是原句及其改写示例：示例1：原句：Theweatherisnice today.改写：Today's weatherispleasant.
示例2：原句：Shecompleted the task quickly.改写：Shefinished the taskinno time.
请对下列句子进行同义改写：原句：Hesolved the problem efficiently.改写：

• 示例数量：通常 2–5 条

• 注意：示例应多样、覆盖边界情况




3.3 链式思维（Chain-of-Thought）
特点：引导模型分步思考，适合复杂推理或计算

示例：数学题分步解答

请逐步分析并解答以下问题：“小明有12个苹果，分给3个朋友后，每人得到多少个？”思考过程：1.总苹果数…2.每人分得=总数÷朋友数…答案：

• 效果：显著提高多步推理准确率

• 扩展：可用于法务、医学等领域的逻辑推理




4. 优化篇：调优思路与技巧
• 明确角色设定
“你是资深律师，请用专业术语分析以下合同条款：…”

• 控制输出长度
“请用不超过50字概括以下内容：…”

• 多任务混合
“请先翻译，再给出五个关键词，再提炼摘要。”

• 纠错与自检

引导模型自我检查：

“请检查以上回答是否有矛盾或错误，并给出修改建议。”

• 温度与 Top-k 调参
• 低温度（0.0–0.3）：输出更稳定、可控
• 高温度（0.7–1.0）：更具创造性


5. 高级篇：模板化、自动化与工具链

• Prompt 模板库：将常用 Prompt 写成可配置的模板（如 JSON + Mustache）

• 链式调用（Prompt Chaining）：将多个 Prompt 串联，形成流水线

• 自动化平台：利用 LangChain、PromptLayer、LlamaIndex 等进行管理与监控

• 评估与度量：构建自动化评估体系（BLEU、ROUGE、人工打分等）



6. 实战案例篇

序号	场景	类型	要点说明
1	情感分析	Zero-shot	直接判断文本情感，输出标签并简要说明
2	代码生成	Few-shot	提供示例代码—输入输出对，指定语言和功能
3	数据可视化建议	Chain-of-Thought	给定数据描述，引导模型分步思考并输出可视化图表设计方案
3	客服对话机器人	Few-shot + 混合	多轮对话示例 + 上下文管理，控制回复风格
4	医学诊断报告摘要	Chain-of-Thought	分步提取关键指标，生成结构化报告



案例 1：文本情感分析（Zero-shot）
指令：请判断下面用户评论的情感倾向，并输出“正面”、“中性”或“负面”，然后简要说明判断依据（不超过两句话）。评论：这个产品的使用体验非常差，客服也毫无帮助。

期望输出：
负面判断依据：用户明确表示体验“非常差”，且对客服服务不满。



案例 2：API 代码生成（Few-shot）
以下是Python调用OpenAI接口的示例：示例1：输入：调用text-davinci-003模型生成一句问候语输出：```pythonimportopenaiopenai.api_key="YOUR_KEY"response=openai.Completion.create(model="text-davinci-003",prompt="请生成一句中文问候语。",max_tokens=20)print(response.choices[0].text.strip())

期望输出：
示例2：输入：调用 chat-gpt-4模型进行对话 输出：```pythonimportopenaiopenai.api_key ="YOUR_KEY"response = openai.ChatCompletion.create(  model="gpt-4",  messages=[    {"role":"system","content":"你是助手。"},    {"role":"user","content":"今天天气如何？"}  ])print(response.choices[0].message.content)

请根据上述风格，编写一段 Python 代码，使用 OpenAI 接口生成一段“简单的天气预报”文本。


案例 3：数据可视化设计（Chain-of-Thought）
请参考以下数据描述，分步思考并给出三种可视化图表的设计方案，包括图表类型、要展示的字段、配色和标题建议。
数据描述： -产品销售：日期（2025-01-01 至 2025-04-30）、销售额、产品类别（A/B/C）、区域（华东/华南/华北）
要求：1.分步思考每种图表的适用场景与优缺点； 2.最终输出三种图表的具体设计要点。 



案例 4：多轮客服对话（Few-shot + 混合）
你是一个在线客服机器人，风格专业且亲和。以下为两轮示例对话：
示例 1：用户：我想查询订单 12345 的配送状态。 机器人：您好，我这就为您查询……您的订单已于 5 月 12 日出库，预计 5 月 15 日送达。
示例 2：用户：能更改收货地址吗？ 机器人：可以的，请提供新的收货地址，我会帮您修改。
请继续与用户展开下一轮对话：用户：我收货地址从北京市海淀区改到上海市静安区。



案例 5：医学诊断报告摘要（Chain-of-Thought）
场景：医生已提供患者的各项检查数据，现需生成结构化的诊断报告。
检查数据： - 血压：135/85 mmHg - 血糖（空腹）：6.2 mmol/L - 心率：78 次/分 - 胆固醇：总胆固醇 5.8 mmol/L，HDL 1.2，LDL 3.4
Prompt：请先分步分析每项指标的正常范围、是否偏离；再根据分析给出“高血压”“血糖偏高”“心率正常”“血脂偏高”等诊断要点；最后整合成一段不超过 150 字的诊断报告。



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